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Big Data em Saúde no Brasil

Universidade de São Paulo via Coursera

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Em 1988 foi criado o Sistema Único de Saúde (SUS), nosso sistema público e universal de saúde. Apesar da sua importância na diminuição das disparidades em saúde, o sistema de saúde tem consistentemente liderado a lista de maiores problemas do país segundo as pesquisas de opinião. Reclamações frequentes sobre o sistema privado têm contribuído para a conclusão de que a saúde é um problema generalizado no país. O uso de big data pode trazer melhorias significativas em termos de gestão, transparência e responsabilidade por parte dos provedores de saúde, além de fornecer dados importantes para os pacientes.

Este curso irá abordar tanto a obtenção de dados em saúde como a sua utilização para melhorar a qualidade de tomada de decisões por parte de hospitais e das diferentes esferas do governo. Mais especificamente, abordaremos as fontes de dados públicos de saúde, o uso do R e do Python para a análise de dados, metodologias de big data (como machine learning, redução de dimensão e como evitar associações espúrias), noções de economia da saúde e o uso de metodologias causais em pesquisas científicas. Apesar de o foco do curso ser a área da saúde, os conhecimentos podem ser diretamente aplicados em outras áreas como a educação, biologia, economia e administração.

Todas as aulas estão disponíveis, mesmo se a inscrição for feita após o término do curso.

Syllabus

  • Primeiro módulo: Perspectivas do uso de big data no Brasil (estudos multicêntricos, prontuários eletrônicos, medicina de precisão e internet das coisas).
  • Segundo módulo: Linguagens de programação mais utilizadas em big data (R e Python).
  • Terceiro módulo: Metodologias de big data (machine learning, redução de dimensão e controle de associações espúrias).
  • Quarto módulo: Causalidade (propensity score, regressão descontínua, diferenças em diferenças, variáveis instrumentais e randomização mendeliana).
  • Quinto módulo: As "imperfeições" da saúde pública - Introdução à Economia da Saúde (informação assimétrica, seleção adversa, risco moral e o problema do agente-principal).
  • Sexto módulo: Limitações e conclusão (privacidade e o uso de big data para uma nova saúde pública).

Taught by

Alexandre Chiavegatto Filho

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