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 Duração 21 horas

Programa do Curso

Introdução à IA na Saúde

  • Visão geral da IA e do *machine learning* na medicina
  • Desenvolvimento histórico da IA na saúde
  • Principais oportunidades e desafios na adoção da IA

Dados de Saúde e IA

  • Tipos de dados de saúde: estruturados e não estruturados
  • Regulamentação de privacidade e segurança de dados (HIPAA, GDPR)
  • Considerações éticas na saúde impulsionada por IA

Fundamentos de *Machine Learning* para a Saúde

  • Aprendizagem supervisionada vs. não supervisionada
  • Engenharia de características e pré-processamento de dados para conjuntos de dados médicos
  • Avaliação de modelos de IA em aplicações de saúde

Aplicações de IA no Atendimento ao Doente

  • IA em imagiologia médica e diagnóstico
  • Análise preditiva para resultados de pacientes
  • Medicina personalizada e recomendações de tratamento

IA para Operações Hospitalares e Clínicas

  • Automatisation de tarefas administrativas com IA
  • Sistemas de apoio à decisão impulsionados por IA
  • Otimização da gestão de recursos hospitalares

Ética, Viés e Governança de IA na Saúde

  • Compreensão do viés em modelos de IA médica
  • Considerações regulatórias e de conformidade
  • Garantia de transparência e responsabilidade nos sistemas de IA

Projeto de Fim de Curso: Análise de Dados de Pacientes Impulsionada por IA

  • Exploração de um conjunto de dados de saúde
  • Construção e avaliação de um modelo de IA para previsões médicas
  • Interpretação das saídas do modelo e melhoria da precisão

Resumo e Próximos Passos

Requisitos

  • Compreensão básica dos conceitos de *machine learning*
  • Experiência em programação Python
  • Familiaridade com dados de saúde ou fluxos clínicos é vantajosa

Público-Alvo

  • Profissionais de saúde interessados em aplicações de IA
  • Cientistas de dados e engenheiros de IA que trabalham no setor da saúde
  • Líderes tecnológicos e decisores no setor médico

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Investimento

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