Ziad Obermeyer trabalha na interseção entre aprendizado de máquina e saúde. Sua pesquisa se concentra em como o aprendizado de máquina pode ajudar os médicos a tomar melhores decisões (como quem testar para ataque cardíaco) e ajudar os pesquisadores a fazer novas descobertas – “vendo” o mundo da mesma forma que os algoritmos (como encontrar novas causas de dor que os médicos não percebem). , ou vinculando pontos de ajuste de temperatura corporal individual a resultados de saúde). Ele também mostrou como algoritmos amplamente utilizados que afetam milhões de pacientes automatizam e aumentam o preconceito racial. Esse trabalho teve impacto na forma como muitas organizações constroem e utilizam algoritmos e na forma como os legisladores e reguladores responsabilizam a IA.
Na Escola de Saúde Pública da UC Berkeley, Ziad Obermeyer ocupa o cargo de Professor Associado Distinto da Cruz Azul da Califórnia em Política e Gestão de Saúde. Ele pesquisa o nexo entre política de saúde, medicina e aprendizado de máquina. A homenagem de maior prestígio do National Institutes of Health para cientistas juniores de destaque, a homenagem da Independência Inicial, foi concedida a ele enquanto era professor assistente na Harvard Medical School. Ele ainda é médico de emergência em áreas carentes dos Estados Unidos. Ele foi contratado pela McKinsey & Co. em Nova Jersey, Genebra e Tóquio como consultor para empresas farmacêuticas e de saúde globais antes de iniciar sua profissão médica.
MD - Escola Médica de Harvard
MPhil - Cambridge
BA - Faculdade de Harvard
2023
A ampla pesquisa de Obermeyer concentra-se principalmente no nexo entre aprendizado de máquina e saúde, incluindo análise de dados em grande escala e apoio aos médicos na tomada de decisões. De acordo com o último estudo de Obermeyer, existe uma diferença de custos entre pacientes negros e brancos com exigências semelhantes, como resultado do acesso desigual dos pacientes negros aos cuidados de saúde. Esses dois grupos de pacientes são categorizados como tendo prioridades diferentes, e os algoritmos são capazes de identificar essa diferença e atribuir uma prioridade mais baixa aos pacientes negros.
Obermeyer decidiu corrigir este mecanismo tendencioso de procuração conhecido como “viés de escolha de rótulo”, a fim de abordar estas desigualdades raciais amplificadas e abrir caminho para o acesso a cuidados mais igualitários. “Podemos fazer com que os algoritmos funcionem para melhor, treinando-os novamente para prever proxies menos tendenciosos, o que reduzirá as disparidades em vez de ampliá-las e realocar recursos para aqueles que precisam deles”, escreveu Obermeyer por e-mail.
A AstraZeneca lançou a Evinova, uma divisão de tecnologia de saúde que integra soluções digitais e inteligência artificial em ensaios clínicos. A divisão visa reduzir custos e duração dos testes, reduzindo os requisitos de recrutamento. A Evinova integrará a experiência clínica e regulatória da AstraZeneca com conhecimento em tecnologia digital. A divisão oferecerá serviços científicos personalizados, monitoramento remoto de pacientes, desenho de testes e serviços de consultoria. Espera-se que o mercado de saúde digital atinja US$ 900 bilhões até 2032.
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