Big Data em Saúde no Brasil

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Free Online Course: Big Data em Saúde no Brasil provided by Coursera is a comprehensive online course, which lasts for 6 weeks long, 2-3 hours a week. The course is taught in Portuguese and is free of charge. Upon completion of the course, you can receive an e-certificate from Coursera. Big Data em Saúde no Brasil is taught by Alexandre Chiavegatto Filho.

Overview
  • 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 temconsistentemente liderado a lista de maiores problemas do país segundo as pesquisas deopinião. Reclamações frequentes sobre o sistema privado têm contribuído para a conclusão de que a saúde é umproblema generalizado no país. O uso de big data pode trazer melhoriassignificativas em termos de gestão, transparência e responsabilidade por parte dosprovedores 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 paramelhorar 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 aanálise de dados, metodologias de big data (como machine learning, redução dedimensão 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).