
O que eu gosto sobre trabalhar em aprendizado de máquina aqui na Elsevier é que podemos associar a teoria com a prática..— Georgios Tsatsaronis, Especialista sênior em PLN
Pesquisadora sênior da área de tecnologia
"Se o aprendizado de máquina pudesse melhorar a qualidade da ciência, as implicações disso seriam imensas sobre o preço e a velocidade da fabricação de medicamentos."
Sou bióloga de formação e fui contratada pela Elsevier para fazer uma ponte entre as áreas de ciências da vida e assistência à saúde com aprendizado de máquina. Um dos modelos nos quais estou trabalhando poderá identificar se uma sentença de um resumo de artigo se refere a um resultado, método, hipótese ou meta. Isso é importante para comparar artigos e compreender a validade da ciência. A falta de reprodutibilidade é um grande problema que tem imensas implicações para as empresas farmacêuticas, que nem sempre podem confiar nas pesquisas acadêmicas, e frequentemente precisam refazer totalmente os estudos. Se o aprendizado de máquina pudesse melhorar a qualidade da ciência, as implicações disso seriam imensas sobre o preço e a velocidade da fabricação de medicamentos.
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Helena Deus é pesquisadora sênior do grupo Labs da Elsevier, onde pesquisa e cria novas tecnologias para melhorar a forma como o conhecimento é transmitido.
O que eu gosto sobre trabalhar em aprendizado de máquina aqui na Elsevier é que podemos associar a teoria com a prática..— Georgios Tsatsaronis, Especialista sênior em PLN
O desafio de automatizar a tecnologia de assistência à saúde é que há muitos riscos envolvidos, já que lidamos com vidas..— Sujit Pal, Diretor de pesquisa em tecnologia
Os dados que temos na Elsevier são minas de ouro de informação para muitas coisas interessantes e inteligentes..— Deep Kayal, Engenheiro de Aprendizado de Máquina