Laboratório interno

Boas perguntas.
Novos caminhos.

Espaço interno de formação do time, pesquisa, inovação e competições. Investigamos possibilidades com dados, testes e limites explícitos; o Laboratório não recebe contratações externas.

Papers

Pesquisa em elaboração e publicações selecionadas, com autoria e status identificados.

Competições

Desafios técnicos como espaço para testar abordagens e aprender.

Inovação

Hipóteses e protótipos antes de transformar uma ideia em solução.

Trajetórias do time

Experiência que vai
além do laboratório.

Reconhecimento internacional, pesquisa e ensino. Diferentes trajetórias se encontram para transformar boas perguntas em trabalho consistente.

Conquistas individuais de integrantes do time, reunidas a partir de seus currículos.

Consultar currículo de referência

Reconhecimento em diferentes arenas.

Ouro

OftalmoHack

FMUSP · 2025

2º lugar

UN Youth Hackathon

Edição 2021 · premiação 2022

Bronze

PetFinder.my

Kaggle · Adoption Prediction

Finalista global

NTT DATA Hackathon

2018

MVP

Most Valuable Professional

NTT DATA · 2018

Top 46

Valuable Young Leader

Harvard Business Review · 2018

Formação e pesquisa com profundidade.

  • Doutorado em andamento

    Ciências Médicas Oftalmológicas · HC-FMUSP

    2024–2029

  • Bacharelado em Estatística

    ENCE

    2015

  • AI for Health

    Grupo temático de oftalmologia · ITU/WHO

    2019–2022

  • Hyperspectral Biology Grant

    HyperMix · Experiment Foundation · pesquisa em execução

    Conhecer a pesquisa
    2026

  • Milu Villela Grant

    TVST

    2021

  • Travel Grant

    Knights Templar Eye Foundation · ARVO

    2020

  • Bolsa de iniciação científica

    CNPq · PIBIC

    2012

Conhecimento que também se compartilha.

  • Programa de IA e coordenação de DryLab

    70º Congresso Brasileiro de Oftalmologia

    2026

  • Coordenação de WetLab de IA

    Congresso Brasileiro de Oftalmologia

    2025

  • IA para pesquisa científica

    Ensino · pós-graduação FMUSP

    2024

  • Vertical AI

    Ensino · Universidade Mackenzie

    2025

  • Vertical AI em Marketing

    Ensino · ESPM

    2025

  • LLMs e RAGs

    Workshop · IBGE

    2024

Uma seleção de trajetórias individuais, não uma lista de prêmios da empresa. As instituições citadas contextualizam formação e experiência; não implicam parceria ou endosso à ARB. Novos currículos podem ampliar esta seleção.

Competições

Da investigação ao desafio.

Hyperspectral Object Detection Challenge 2026

Resultado de integrante do time · classificação final

≈ Top 15%

Aproximadamente top 15% em relação ao campo inicial de 300 equipes.

46º lugar final; percentual aproximado calculado sobre as 300 equipes da primeira fase (46/300 = 15,3%). Fontes conferidas em 01/10/2026.

Resultado final Campo inicial

Biohub · Cell Tracking During Development

Equipe DataRockstar · participação de integrantes do time

Top 13,1%

Entre 4.020 equipes no leaderboard privado preliminar.

Consulta em 01/10/2026. Resultado preliminar, sujeito à verificação.

Leaderboard oficial

Biohub: percentual arredondado para cima sobre o total do leaderboard privado preliminar. HOD: aproximação relativa ao campo inicial, conforme a base indicada acima.

Experimentos

Perguntas em teste.

Protótipos exploratórios. Cada experimento tem método, contexto e limitações.

Protótipo offline em avaliação

VozReservada

Dá para dificultar a transcrição por IA preservando a compreensão da conversa?

Um filtro experimental modifica arquivos de voz localmente e compara a transcrição automática do áudio original, do áudio filtrado e de um controle com ruído de mesma energia.

Método, resultado inicial e limites

Método e resultado inicial

O estudo inicial usou somente 2 frases sintéticas TTS, com 19 palavras, separadas do treino. Uma perturbação treinada contra Whisper base prejudicou a transcrição por Whisper medium: nas condições controladas testadas, o original foi transcrito corretamente e as duas saídas filtradas retornaram texto vazio. O ruído pareado teve menos efeito.

O que ainda falta

O áudio continua gravável. Esse resultado não valida privacidade nem uso real. Compreensão humana, outros transcritores e chamadas reais ainda precisam ser avaliados. A rede causal proposta permanece sem treino; não há microfone virtual operacional.

Projeto próprio inspirado no Kalypta, da Deveillance, sem afiliação. Os áudios atuais não estão autorizados para publicação. Não há demonstração de áudio pública nem validação clínica ou institucional.

Uma das nossas linhas

IA para oftalmologia.

Movimento dos olhos, retina e qualidade de imagem. Pesquisa com dados confiáveis, critérios de teste e revisão humana.

Demonstração BlinkTracking Pesquisa de Gustavo Sakuno Radar Oftalmo

Publicado

Publicações selecionadas.

Os papers em elaboração não estão listados como publicados. Pesquisa não equivale à validação de um produto.

TVST · 2021

Inteligência artificial na avaliação do estrabismo

João Victor Dias, Pedro Carricondo e colaboradores.

American Journal of Ophthalmology · 2026

Manifestações oculares da doença de Danon

Gustavo Sakuno e colaboradores.

AJO International · 2025

Risco de descolamento de retina em von Hippel-Lindau

Gustavo Sakuno e colaboradores.

Formação do time

O aprendizado continua.

O Laboratório é uma frente interna da ARB. Cursos e treinamentos para o público fazem parte da Educação.

Conheça o time Explore a Educação