Transformo dados públicos complexos em infraestrutura reprodutível, APIs e ferramentas úteis para pesquisa, gestão e tomada de decisão em saúde.
Sou Diretor de Tecnologia da Informação no setor público de São Paulo, mestrando em Saúde Coletiva no IAMSPE e pós-graduando em Inteligência Artificial e Ciência de Dados em Saúde no Hospital Sírio-Libanês.
Meu trabalho combina engenharia de dados, ciência aberta e avaliação responsável de IA — com atenção especial a proveniência, privacidade, incerteza e limites de uso.
| Projeto | O que entrega | Principais evidências |
|---|---|---|
| Saúde em Dado | Microdados do SUS transformados em indicadores consultáveis por município | API pública, Parquet, servidor MCP, DOI e pipeline reproduzível |
| Fármaco Brasil | Mapa auditável de medicamentos, compras públicas, oferta no SUS e acesso territorial por município | CNES, BNAFAR/Hórus, Farmácia Popular, IBGE, BPS, CATMAT, CI e metodologia reproduzível |
| Nexo Vital | Atlas global de saúde, desenvolvimento e medicamentos | Contratos de dados, validação fora da amostra, auditoria e dashboard |
| ICU Risk Lab | Avaliação reprodutível de risco de mortalidade em UTI | Calibração, bootstrap, subgrupos, drift e validação independente |
| Clinical RAG Eval | Laboratório de recuperação, citação e abstinência para RAG clínico | Casos dourados, métricas, barreira de segurança, testes e CI |
| FHIR Patient Platform | Plataforma auditável para registros clínicos sintéticos em FHIR R4 | API FastAPI, transações, versionamento, ETag e testes de contrato |
| IA e Dados em Saúde | Hub integrado com estudos de caso e demonstrações interativas | Next.js, TypeScript e artefatos agregados ou sintéticos |
saudeemdado.com reduz a distância entre o dado público e seu uso real. Mortalidade, dengue, internações e nascimentos ficam disponíveis por município, com indicadores como taxa padronizada por idade, intervalo de confiança e excesso de mortalidade.
- API REST pública, sem cadastro
- Downloads em Parquet com SHA-256 publicado
- Servidor MCP (
saudeemdado-mcp) para consultas em linguagem natural - DOI no Zenodo e
CITATION.cffpara uso acadêmico - Infraestrutura a custo zero e pipeline reproduzível de ponta a ponta
O projeto publica somente dados agregados, declara limitações junto dos indicadores e expõe a qualidade dos registros — inclusive quando um número não é confiável.
engenharia de dados · dados abertos · ciência reprodutível ·
interoperabilidade em saúde · machine learning clínico · RAG e agentes de IA
