Disponibilizamos em 2018 com o Canal USP uma sequência de vídeos no YouTube sobre aplicações de machine learning em saúde. A playlist está disponível neste link.
O LABDAPS também oferece anualmente um curso sobre aplicações práticas de análises preditivas de inteligência artificial (machine learning) em saúde. O curso faz parte do Programa de Verão da FSP/USP e é ministrado em fevereiro (inscrições abrem em outubro).
Objetivos
Conseguir predizer a ocorrência de eventos, como óbitos ou doenças, é uma preocupação estrutural da ciência, mas que tem sido negligenciada até recentemente. O curso tem como objetivo introduzir o aluno ao uso prático dos modelos preditivos de inteligência artificial (machine learning).
Programação
1 – Perspectivas para o uso de inteligência artificial em saúde.
2 – O uso do Python para limpeza, transformação e visualização de dados.
3 – Sobreajuste e divisão da amostra em treino, validação e teste.
4 – Seleção, transformação e mensuração da importância das variáveis preditoras.
5 – Mensuração da performance de modelos preditivos.
6 – Modelos para predição de variável contínua (regressões lineares penalizadas com lasso e ridge, redes neurais, support vector machines, random forests e gradient boosted trees).
7 – Modelos para predição de variável binária (regressões logísticas penalizadas com lasso e ridge, redes neurais, support vector machines, random forests e gradient boosted trees).
8 – Deep learning.
9 – Considerações sobre o futuro da inteligência artificial em saúde.