É muito provável que vc já tenha ouvido falar em Inteligência Artificial. Um filme dirigido por Steven Spielberg no ano de 2001 com o título “I.A. – Inteligência Artificial” narra os dramas e dilemas de um menino-robô que foi programado para aprender a amar. Há uma quantidade considerável de filmes que discutem o dilema de máquinas que tomam decisões sozinhas e colocam os humanos em situação delicada. Desde “2001 – Uma Odisséia no Espaço”, a franquia “O Exterminador do Futuro” ou a trilogia “Matrix”, robôs/máquinas que conseguem aprender povoam o imaginário coletivo. Mas saindo da esfera ficção científica, o aprendizado de máquina (como é chamado), é um campo de estudos que vem ganhando cada vez mais espaço. Não é necessariamente novo, mas em projetos de cooperação interdisciplinar, ganham aplicações cada vez mais relevantes. Não seria interessante utilizar a inteligência artificial a nosso favor para conseguir planejar políticas públicas mais eficientes? Como, por exemplo, reduzir a mortalidade infantil?

No episódio de hoje, vamos conversar sobre inteligência artificial, aprendizado de máquina, demografia e mortalidade neonatal. Conversamos com a fisioterapeuta e demógrafa, Luciana Correia Alves. Ela é professora no programa de pós-graduação em demografia da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP) e, junto com colegas do Instituto Federal de São Paulo (campus Campinas), desenvolveram o “SaMI – Plataforma Inteligente Voltada à Saúde Materno Infantil“. Trata-se de um resultado de projeto que conta com financiamento da Gates Foundation, CNPq e Ministério da Saúde. A iniciativa foi vencedora do desafio Grand Challenges Explorations – Brazil, da Fundação Bill & Melinda Gates, e teve como objetivo desenvolver uma plataforma de suporte à tomada de decisão para políticas públicas voltadas à saúde gestacional baseada em técnicas de visualização de informações e aprendizado de máquina.

O artigo comentado pela Luciana Alves, pode ser acessado aqui: “Assessing the Performance of Machine Learning Models to Predict Neonatal Mortality Risk in Brazil, 2000-2016”

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