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Quando estamos planejando os desafios dos nossos Bootcamps, sempre pensamos em algo empolgante e em projetos reais. A Tera acredita muito no Tech For Good e no quanto a tecnologia pode ajudar as pessoas. No último Bootcamp de Data Science & Machine Learning for Business, os participantes tiveram que propor soluções para a área de saúde pública através dos dados de internação do SUS – Sistema Único de Saúde. A história que nos inspirou veio de um deles e o resultado foi emocionante e validado pelo Secretário de Saúde da Prefeitura de São Paulo.

Renato Vieira, médico pela UNIFESP, fez residência em Psiquiatria Geral, atuou durante alguns anos como psiquiatra clínico e psicoterapeuta, hoje é gerente médico corporativo na Beneficência Portuguesa de São Paulo e confessa que, no início da carreira como gestor, encarou como obstáculo a necessidade de medir desempenho e demanda. A necessidade virou paixão e agora se ocupa em buscar respostas para medir a força do acaso e como traduzir comportamento em números.

Nos últimos anos, a BP tem investido em cultura digital, promovendo a informatização de suas unidades, e a Gerência Médica Corporativa, sob gestão de Renato, é um dos setores cuja função é transformar essas informações em processos de melhoria. O Bootcamp da Tera, diz Renato, aumenta a capacidade de planejamento de projetos ligados a essa transformação – dele e de sua equipe. Renato acredita que o gestor deve “tornar claro para sua equipe o significado dos dados que recebe e que produz, partilhando o processo decisório de forma transparente e aberta.” Essa atitude, aliada ao conhecimento dos próprios limites e a vontade de aprimorar suas capacidades, é essencial para o gestor saber que tomou uma decisão baseada num processo de sólida sustentação prática e teórica.

Há um desafio, no entanto, que Renato destaca para que serviços de saúde brasileiros façam proveito desse processo de tomada de decisão: a geração de dados de qualidade. Muitos hospitais do SUS não possuem sistema de prontuário eletrônico, por exemplo, e quase metade dos hospitais brasileiros são pequenos – com menos de 50 leitos – e com arquitetura de gestão de dados insuficiente, o que, de acordo com Renato, é “um desastre para a qualidade das informações inseridas, dificultando muito a identificação ‘fina’ das demandas epidemiológicas nacionais. Uma política consciente – e duradoura – de gestão da informação poderia trazer ganhos gigantescos ao planejamento de alocação de recursos, trazendo maior eficiência ao SUS.”

Outra questão destacada por Renato é a metodologia de análise de dados clínicos no Brasil. “Tradicionalmente, os aspectos relativos ao diagnóstico (tipicamente codificados pela Classificação Internacional de Doenças, CID-10), idade, uso de recursos hospitalares ou comorbidades são tratados de forma ‘univariada’, individualmente, ou como combinação de itens”, explica ele. Entretanto, nas últimas décadas, “uma grande evolução em modelos de análise por ‘clusters’ multidimensionais, agrupando informações clínicas em entidades clínicas conhecidas como DRG (Diagnosis Related Group). O potencial de uso destas metodologias está apenas começando, e pode representar um avanço significativo no planejamento dos serviços de saúde”, aposta.

Renato aposta, também, que os hospitais de referência devem inspirar o setor para que os gestores de instituições menos preparadas consigam enxergar possibilidades de ganho na aplicação da ciência de dados na saúde no Brasil e provoquem o que ele coloca como um desafio: o uso eficiente dos dados para melhorar a vida das pessoas.

Sobre o autor:

Luisa Falcioni é coordenadora do Programa de Data Science & Machine Learning for Business da Tera.

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The post Como a análise de dados irá impactar o SUS e demais serviços de saúde no Brasil appeared first on Big Data Business.

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As tecnologias de Inteligência Artificial (IA) e Ciência de Dados têm impactado diretamente desde a forma de se fazer negócios até o modo de se viver. Aqui no blog, já mostramos dezenas e dezenas de cases e exemplos do poder dos dados na sociedade, no mercado de trabalho, na educação, na saúde, no transporte e até nos relacionamentos.

No entanto, talvez até pelo encantamento geral que tomou conta das pessoas em relação à Inteligência Artificial (e não sem razão, tendo em vista todos os avanços e conquistas alcançados graças a essa tecnologia), aspectos fundamentais ao seu uso positivo e correto, como ética, responsabilidade e privacidade, têm sido pouco discutidos.

Diante desse cenário, Carolina Bigonha e Thiago Cardoso, sócios-fundadores da Hekima, Jan Diniz, do Grupo Anga, e Vitor Oliveira, Chief Data Scientist também da Hekima, fundaram o Em Perspectiva. Trata-se de uma iniciativa sem fins lucrativos, para promover uma narrativa positiva para Inteligência Artificial no Brasil.

De acordo com Carolina, “o objetivo da organização é ativar empreendedores, políticos, acadêmicos, gestores e a sociedade civil para pensar ativamente em como a IA e o uso de dados pode impactar o dia a dia da sociedade brasileira. Assim, poderemos gerar massa crítica e conteúdo relevante para suportar novas políticas públicas, códigos de ética em dados e outras reflexões”, afirma.

Carolina Bigonha Inteligência Artificial Em Perspectiva

O primeiro ato do Em Perspectiva em direção a uma discussão sobre Inteligência Artificial e dados, pautada sob o olhar da ética e da responsabilidade, ocorreu na última terça-feira, 20/03, em São Paulo.

Refiro-me ao evento Inteligência Artificial Em Perspectiva, que, segundo Carolina, tinha três principais objetivos: “Apresentar a relevância deste assunto e mostrar porque chegou a hora de o Brasil levantar formalmente esta pauta; promover uma interação entre lideranças de diferentes setores, com experiências complementares sobre o tema; e iniciar um grupo de trabalho diverso e multidisciplinar para a construção de estudos e iniciativas relacionados”, conclui.

Ao longo do encontro, profissionais de renome em diferentes áreas, como tecnológica, educacional e jurídica, discutiram os limites da ética, privacidade e responsabilidade no desenvolvimento e aplicação de soluções de Inteligência Artificial e Ciência de Dados.

Luciano Sathler, Reitor do Centro Universitário Metodista Izabela Hendrix (instituição essa que elaborou o primeiro Curso Superior de Tecnologia em Ciência de Dados do Brasil), falou sobre a importância de o Brasil formar profissionais capacitados a desenvolver e utilizar bem tecnologias de IA no país. “Além da elaboração de um código de ética ou de conduta, é preciso que o Brasil se organize para formar pessoas com as competências técnicas necessárias para que tenhamos uma posição melhor no desenvolvimento e utilização da Inteligência Artificial. Outras nações, como a China e os EUA, incluem até em suas forças armadas divisões especializadas nas tecnologias digitais mais avançadas, pois esse é atualmente um campo obrigatório para a Defesa Nacional”, ele ressalta.

Luciano Sathler (centro) durante o Inteligência Artificial Em Perspectiva Cenários extremos e (nem tão) hipotéticos

Um dos destaques do evento foi uma dinâmica em que os participantes deveriam debater acerca de situações extremas causadas por ou envolvendo o uso de IA e de dados. Foram levantados cenários que até pouco tempo faziam parte do imaginário e da ficção científica, mas que devem se tornar cada vez mais frequentes, como: “Um carro autodirigido está atravessando uma ponte estreita, quando, de repente, uma criança pula para frente dele. É tarde demais para parar. As únicas opções são: (1) avançar e atropelar a criança ou (2) desviar, jogando o seu passageiro rio abaixo. O que o carro deveria fazer?” (lembrando que, nesta semana, ganhou destaque mundial a notícia de que um carro autônomo da Uber atropelou e matou uma mulher).

Ou então: “Uma pessoa poderia ser detida preventivamente devido ao seu comportamento de compra, lugares que visitou ou pessoas com quem interagiu?” (contexto que parece ter saído diretamente do filme Minority Report, mas que já começou a ser realidade na China).

Participantes durante a dinâmica (Créditos/imagem: Eduardo Figueiredo)

Em algumas situações, o “veredito” foi mais facilmente definido. Contudo, em outras, os participantes chegaram à conclusão de que não havia exatamente “certo” ou “errado”, e sim pontos de vista diferentes, influenciados por questões subjetivas, como experiência de vida ou visão de mundo.

Essa percepção gerada pela dinâmica expôs algo que aparenta ser óbvio, mas que só salta aos olhos quando exposto dessa forma: nós ainda não temos respostas claras e definidas para grande parte, senão a maioria, dos impactos e desdobramentos gerados pelas tecnologias de Inteligência Artificial! Por isso é tão importante e imediato que pensemos em novas políticas públicas, códigos de ética em dados e outras ações nesse sentido.

Para refletir

Ao final do evento, foram distribuídas perguntas para os participantes, visando a reflexão sobre os temas discutidos ao longo do encontro. Foram elas:

  • Você confiaria em um software de aprovação ou recusa automática de empréstimo? Por quê? #confiança #justiça
  • Como lidar com o viés da inteligência artificial? Como eliminar o preconceito e racismo de sistemas com inteligência artificial? #justiça #viés
  • Como inserir conceitos e senso de justiça em sistemas com inteligência artificial? Como tratar minorias? #justiça #viés
  • Como tornar soluções com inteligência artificial confiáveis? Quando as pessoas confiarão em soluções com inteligência artificial? #confiança
  • Quando soluções\sistemas de inteligência artificial precisam ser transparentes? Toda decisão precisa ser interpretável por uma pessoa? #transparência
  • De quem são os benefícios gerados por sistemas inteligentes quando os dados são de usuários? Como respeitar a privacidade? Como devolver valor? #privacidade
  • Até que ponto vale a pena entregar seus dados para receber um benefício? #vigilância #privacidade
  • Até que ponto automações podem exacerbar a desigualdade e privar acesso? Como IA pode ser inclusiva? #impactosocial
  • Quem é responsável pelas consequências de uma decisão de sistema em inteligência artificial? #responsabilidade
  • Como regular os impactos da inteligência artificial? Como não criar barreiras para inovação? #legislação

Quais respostas você daria a essas perguntas? Conte nos comentários!

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