O próximo Centro de Estudos do Icict aborda o tema Inteligência Artificial (IA) Responsável e os desafios do campo da saúde. Diante da presença cada vez maior de tecnologias artificiais generativas, a sociedade vem discutindo usos responsáveis da IA. Tais desafios adentram o campo da saúde, ciência e produção de conhecimento. Esse evento propõe um debate sobre questões éticas, regulatórias e técnicas associadas ao uso da Inteligência Artificial na saúde. Neste contexto, temas como privacidade dos dados, equidade no acesso à saúde, transparência e explicabilidade/interpretabilidade dos algoritmos estarão em pauta, além das limitações, problemas e impactos das IA em programas e políticas de saúde.
Alexandre Chiavegatto Filho (FSP/USP)
Possui graduação em Economia pela USP, doutorado em Saúde Pública pela USP e pós-doutorado na Universidade Harvard. É Professor Livre Docente de Estatísticas de Saúde do Departamento de Epidemiologia da Faculdade de Saúde Pública da USP e orientador dos programas de pós-graduação de Saúde Pública e Bioinformática da USP. Atuou como professor convidado (2016 e 2020) e pesquisador visitante (2017 e 2019) na Universidade Harvard. Atualmente, é editor-chefe da Revista de Saúde Pública, presidente da Comissão de Pesquisa e Inovação (CPqI) da FSP/USP, colunista semanal de inteligência artificial no Estadão e membro da Global Initiative on Artificial Intelligence for Health da Organização Mundial da Saúde (OMS). Nos últimos anos, tem sido o Pesquisador Principal de projetos de inteligência artificial em saúde apoiados pela FAPESP, CNPq, Fundação Lemann e Secretaria Estadual de Saúde de São Paulo. É o diretor do Laboratório de Big Data e Análise Preditiva em Saúde (LABDAPS) da FSP/USP. É também o coordenador da rede IACOV-BR (Inteligência Artificial para Covid-19 no Brasil).
Jefferson da Costa Lima (LIS/ICICT/Fiocruz)
Servidor da Fundação Oswaldo Cruz, atua como pesquisador no Laboratório de Informação em Saúde (LIS/ICICT). Tem doutorado pelo Programa de Pós-Graduação em Informação e Comunicação em Saúde (PPGICS/ICIC/Fiocruz), mestrado pela Escola de Matemática Aplicada da Fundação Getúlio Vargas (EMAP/FGV) e graduação em Matemática pela Universidade do Estado do Rio de Janeiro (UERJ). Sua experiência concentra-se na interseção entre Ciência de Dados e Saúde Coletiva, com foco em temas como IA Responsável, Explicabilidade, Transparência de algoritmos.
Marcel Pedroso (LIS/ICICT/Fiocruz)
Doutor em Administração Pública pela Universidade de Brasília (2011), mestre em Economia pela Pontifícia Universidade Católica de São Paulo (2002) e bacharel em História pela Universidade de São Paulo (2000). É pesquisador em Saúde Pública do Instituto de Comunicação e Informação Científica e Tecnológica em Saúde da Fundação Oswaldo Cruz (Icict/Fiocruz), coordenador da Plataforma de Ciência de Dados aplicada à Saúde do Instituto e professor permanente do Programa de Pós-Graduação Stricto Sensu em Informação e Comunicação em Saúde (PPGICS/Icict) e pesquisador visitante no Laboratório Nacional de Computação Científica (LNCC). Tem experiência na área de Saúde Coletiva, com ênfase em gestão da informação para processos decisórios e análise de situação em saúde.