Corpo Docente
Beatriz Rodrigues Lopes Vincent – Prof. Associado
(http://lattes.cnpq.br/7177706301964248)
Graduação em Medicina pela Universidade do Estado do Rio de Janeiro (1987) e mestrado em Engenharia Biomédica pela COPPE-Universidade Federal do Rio de Janeiro (1992). Concluiu cursos de Programação (1987) e Análise de Sistemas (1989) na Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro. Analista de Sistemas da Escola Nacional de Saúde Pública da Fundação Oswaldo Cruz (ENSP-FIOCRUZ) (1997-2018). Doutorado em Saúde Pública, ENSP-FIOCRUZ, defendido em dezembro de 2011. Autora de livro, capítulos de livro e artigos em revistas nacionais e internacionais. Licenciada oficialmente das suas funções no Brasil desde março de 2018. Mais recentemente, participou de dois editais de escrita de ficção e cursou Scientific Writing na School of Liberal Arts, IUPUI, EUA.
Carlos Augusto Moreira de Sousa – Prof. Adjunto
(http://lattes.cnpq.br/5171094486152980)
Possui graduação em Estatística pela Escola Nacional de Ciências Estatísticas (2008), foi bolsista de mestrado NOTA 10 da FAPERJ e concluiu doutorado em Epidemiologia em Saúde Pública, linha de pesquisa modelagem matemática, estatística e computacional aplicada à saúde, pela Escola Nacional de Saúde Pública Sergio Arouca (2016). Foi professor substituto no MEB/UFF em 201. Tem experiência na área de Probabilidade e Estatística, atuando principalmente nos seguintes temas: modelagem estatística e aplicação de métodos de Machine Learning em saúde, análise de sobrevida, análises de ensaios clínicos controlados randomizados e inquéritos de saúde com plano amostral complexo.
Carlos Eduardo Raymundo – Prof. Adjunto
(http://lattes.cnpq.br/1119428935009242)
Possui graduação em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Juiz de Fora (2004), mestrado em Saúde Coletiva pela Universidade do Estado do Rio de Janeiro (2009) e doutorado em Saúde Coletiva pela Universidade Federal do Rio de Janeiro (2023). Trabalhou como pesquisador e cientista de dados em projetos no DATASUS, FIOCRUZ, UERJ, UFRJ, IBGE, Secretaria Municipal de Saúde do Rio de Janeiro e Secretaria Estadual de Saúde do Rio de Janeiro. Tem proficiência em análises estatísticas para estudos em epidemiologia utilizando os softwares R, QGIS, Stata, SPSS e MPlus.
Denizar Vianna Araujo – Prof. Titular
(http://lattes.cnpq.br/1476496259670853)
EDUCAÇÃO E CAPACITAÇÃO: possui Graduação em Medicina (1989), Residência em Medicina Interna (1992), Mestrado em Medicina (Cardiologia) pela Universidade do Estado do Rio de Janeiro (1995), MBA pelo COPPEAD (1998) e Doutorado em Saúde Coletiva pelo Instituto de Medicina Social da Universidade do Estado do Rio de Janeiro (2004). Possui capacitação em Prática Clínica Baseada em Evidências pelo método da McMaster University (2006). ATIVIDADE PROFISSIONAL: Pesquisador do Comitê Gestor do Instituto Nacional de Ciência e Tecnologia para Avaliação de Tecnologias em Saúde (IATS) CNPq/Brasil. Member Editorial Advisory Board of The Value in Health Regional Issues. Foi Secretário de Ciência, Tecnologia, Inovação e Insumos Estratégicos do Ministério da Saúde entre 2019 e 2020. Tem experiência na área de Economia da Saúde, atuando principalmente nos seguintes temas: Epidemiologia Clínica, Avaliação de Tecnologia em Saúde e Farmacoeconomia.
Lincoln Faria da Silva – Prof. Adjunto
( http://lattes.cnpq.br/9062268031425688)
Possui graduação em Matemática pela UERJ (2004), concluiu o Mestrado (2009) e o Doutorado (2015) em Computação, com área de concentração em Computação Visual, pela Universidade Federal Fluminense (UFF). Seu trabalho de doutorado alcançou reconhecimento nacional ao receber Menção Honrosa no Prêmio de Incentivo em Ciência e Tecnologia para o SUS 2016, concedido pelo Ministério da Saúde. Área de interesse: Visão Computacional, Processamento e Análise de Imagens Médicas, Aprendizado de Máquina, Deep Learning e Diagnóstico Auxiliado por Computador. É coordenador e professor da disciplina Inteligência Artificial na Medicina, além de professor das disciplinas de Metodologia Científica I, II e III. Na pós-graduação, coordena e leciona as disciplinas de Predição em Saúde com Machine Learning I e Predição em Saúde com Machine Learning II no Mestrado Profissional de Telessaúde e Saúde Digital, e a disciplina Inteligência Artificial na Saúde no Programa de Pós-Graduação em Ciências Médicas (PGCM) da FCM.
Rebecca de Oliveira Souza – Prof. Adjunto
(http://lattes.cnpq.br/9763353475008473)
Possui graduação em Estatística pela Universidade Federal Fluminense (2016), mestrado em Estatística pela Universidade Federal do Rio de Janeiro (2018) e doutorado em Estatística pela Universidade Federal do Rio de Janeiro (2024). Atualmente é cientista de dados em políticas púbicas do Ministério Público do Estado do Rio de Janeiro. Áreas de interesse: inferência Bayesiana, modelos de grafos, estatística espacial e modelos dinâmicos.
Rômulo Cristovão de Souza – Prof. Associado
(http://lattes.cnpq.br/4202732105571744)
Possui graduação em Enfermagem pela Fundação Educacional Serra dos Órgãos – Teresópolis, RJ (1991), mestrado em Saúde Coletiva pela Universidade Federal do Rio de Janeiro (2005) e Doutorado em Ciências Médicas pela Universidade do Estado do Rio de Janeiro (2012). Possui experiência em desenvolvimento e pesquisa de sistemas de informação, atuando principalmente com: metodologias e tecnologias para produção de informação em saúde, o que inclui: sistemas de informação em saúde, bancos de dados, data warehouse e vinculação de registros (record linkage), software para Business Intelligence (BI) e visualização de dados em saúde e Big Data.
Tatiane Alves Baptista – Prof. Titular
(http://lattes.cnpq.br/4340031821982551)
Doutora em Serviço Social (UFRJ) e pós-doutora pela Université Paris-Est (França). É pesquisadora da Faculdade Latino-Americana de Ciências Sociais (FLACSO) e coordena o Observatório de Políticas Públicas para Adolescentes. Atuou como pesquisadora visitante no LISIS/CNRS (França) e desenvolve estudos nas áreas de políticas públicas de educação, vulnerabilidade social, adolescência e juventude, com ampla experiência em pedagogias inovadoras voltadas à promoção dos direitos sociais.
Victor Chagas Matos – Prof. Adjunto
(http://lattes.cnpq.br/9577172971528187)
Doutor em Epidemiologia em Saúde Pública pela ENSP/Fiocruz (2025). Mestre em Economia pela Fundação Getúlio Vargas (2016) com ênfase em métodos quantitativos e avaliação de impacto, tendo estudado pessoas vivendo com HIV, a introdução da terapia antirretroviral (TARV) e resultados educacionais. Bacharel em Ciências Econômicas pela Universidade de Brasília (2012). Atualmente pesquisa comportamentos preventivos em doenças transmissíveis e métodos quantitativos em epidemiologia.