Programa do Curso
Introdução à IA na Saúde
- Aplicações da IA no apoio à decisão clínica e no diagnóstico.
- Visão geral das modalidades de dados de saúde: estruturados, texto, imagiologia, sensores.
- Desafios únicos ao desenvolvimento de IA médica.
Preparação e Gestão de Dados de Saúde
- Trabalhar com EMR, resultados de laboratório e dados HL7/FHIR.
- Pré-processamento de imagens médicas (DICOM, TC, RM, raios-X).
- Tratamento de dados em séries temporais provenientes de wearables ou monitores de UTI.
Técnicas de Ajuste Fino para Modelos de Saúde
- Aprendizado por transferência e adaptação específica do domínio.
- Ajuste de modelos para tarefas específicas de classificação e regressão.
- Ajuste fino com recursos limitados, com dados anotados escassos.
Previsão de Doenças e Prognóstico de Resultados
- Pontuação de risco e sistemas de alerta precoce.
- Análise preditiva para reinternação e resposta ao tratamento.
- Integração de modelos multimodais.
Ética, Privacidade e Considerações Regulamentares
- HIPAA, GDPR e tratamento de dados de pacientes.
- Mitigação de viés e auditoria de equidade nos modelos.
- Explicabilidade na tomada de decisão clínica.
Avaliação e Validação de Modelos em Contextos Clínicos
- Métricas de desempenho (AUC, sensibilidade, especificidade, F1).
- Técnicas de validação para conjuntos de dados desequilibrados e de alto risco.
- Pipelines de testes simulados versus do mundo real.
Implementação e Monitorização em Ambientes de Saúde
- Integração de modelos em sistemas de TI hospitalares.
- CI/CD em ambientes médicos regulamentados.
- Detecção de deriva após a implementação e aprendizado contínuo.
Resumo e Próximos Passos
Requisitos
- Compreensão dos princípios de aprendizado de máquina (machine learning) e aprendizado supervisionado.
- Experiência com conjuntos de dados de saúde, como EMR, dados de imagiologia ou notas clínicas.
- Conhecimento de Python e frameworks de ML (por exemplo, TensorFlow, PyTorch).
Público-Alvo
- Desenvolvedores de IA médica.
- Cientistas de dados em saúde.
- Profissionais que desenvolvem modelos de diagnóstico ou previsão para a saúde.
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