Programa do Curso

IA para Modelagem Preditiva em Saúde

  • Limpeza e preparação de dados de saúde
  • Técnicas de engenharia de características para conjuntos de dados de saúde
  • Lidando com dados ausentes e não estruturados

Estudos de Caso em Saúde Apoiados por IA

  • Explorando modelos preditivos em saúde
  • Construção de modelos preditivos usando aprendizado de máquina
  • Avaliando modelos de dados em saúde

Técnicas Avançadas de IA na Saúde

  • Implementação de modelos avançados de IA
  • Explorando processamento de linguagem natural em saúde
  • Sistemas de suporte à decisão orientados por IA na saúde

Pré-processamento de Dados e Engenharia de Características

  • Introdução à IA para imagens médicas
  • Implementação de modelos de aprendizado profundo para análise de imagem
  • Utilização da IA para detectar padrões em imagens médicas

Considerações Éticas na IA para Saúde

  • Visão geral das aplicações de IA em saúde
  • Configuração Google Colab para projetos de IA em saúde
  • Compreendendo conjuntos de dados-chave em saúde

Saúde com IA Image Analysis

  • Aplicações da IA no mundo real na área de saúde
  • Estudos de caso sobre análises preditivas orientadas por IA
  • Análise de imagens médicas com IA em ambientes clínicos

Introdução à IA na Saúde

  • Compreendendo o impacto ético da IA na saúde
  • Garantindo privacidade e proteção de dados
  • Equidade e transparência em modelos de IA

Resumo e Próximos Passos

Requisitos

  • Conhecimento básico de conceitos de IA e aprendizado de máquina
  • Familiaridade com Python programação
  • Compreensão dos fundamentos da indústria de saúde

Público-Alvo

  • Cientistas de dados atuando na área de saúde
  • Profissionais da saúde interessados em IA
  • Pesquisadores explorando soluções de saúde impulsionadas por IA
 14 Horas

Próximas Formações Provisórias

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