Curso de LangGraph em Saúde: Orquestração de Fluxos de Trabalho para Ambientes Regulados

Esta formação ao vivo, ministrada por um instrutor, em Portugal (online ou presencial), destina-se a profissionais de saúde e desenvolvedores de IA de nível intermédio a avançado que desejem implementar soluções de saúde impulsionadas por IA.

No final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender o papel dos agentes de IA na área dos cuidados de saúde e dos diagnósticos.
• Desenvolver modelos de IA para análise de imagens médicas e diagnósticos preditivos.
• Integrar a IA com prontuários eletrônicos (EHR) e fluxos de trabalho clínicos.
• Garantir o cumprimento das regulamentações de cuidados de saúde e das práticas éticas de IA.

Esta formação conduzida por instrutor (online ou presencial) em Portugal é voltada para profissionais da área da saúde de nível intermediário que desejam aplicar soluções de IA e AR/VR para treinamento médico, simulações cirúrgicas e reabilitação.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender o papel da IA no aprimoramento das experiências AR/VR na saúde.
• Utilizar AR/VR para simulações cirúrgicas e treinamento médico.
• Aplicar ferramentas AR/VR em reabilitação e terapia de pacientes.
• Explorar as preocupações éticas e de privacidade nas ferramentas médicas potencializadas por IA.

Este treinamento liderado por instrutor (online ou presencial) é voltado para cientistas de dados e profissionais da saúde de nível intermediário que desejam aproveitar a IA para aplicações avançadas em saúde usando o Google Colab.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Implementar modelos de IA para saúde usando o Google Colab.
• Utilizar a IA para modelagem preditiva em dados de saúde.
• Analisar imagens médicas com técnicas impulsionadas por IA.
• Explorar considerações éticas em soluções de saúde baseadas em IA.

Esta formação ao vivo, ministrada por instrutor em Portugal (online ou presencial), é direcionada a profissionais de saúde intermediários e cientistas de dados que desejam compreender e aplicar tecnologias de inteligência artificial (IA) em ambientes de saúde.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Identificar principais desafios na área de saúde que a IA pode resolver.
• Analisar o impacto da IA no cuidado ao paciente, segurança e pesquisa médica.
• Compreender a relação entre IA e modelos de negócios em saúde.
• Aplicar conceitos fundamentais de IA em cenários de saúde.
• Desenvolver modelos de aprendizado de máquina para análise de dados médicos.

Este treinamento conduzido por instrutor (online ou presencial) em Portugal é voltado para profissionais de saúde e pesquisadores que desejam aproveitar o ChatGPT para melhorar os cuidados com pacientes, otimizar fluxos de trabalho e melhorar os resultados em saúde.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os fundamentos do ChatGPT e suas aplicações na área da saúde.
• Utilizar o ChatGPT para automatizar processos de saúde e interações.
• Fornecer informações médicas precisas e suporte aos pacientes usando o ChatGPT.
• Aplicar o ChatGPT para pesquisa médica e análise.

Este treinamento presencial conduzido por instrutores em Portugal (online ou no local) é direcionado a profissionais da saúde, engenheiros biomédicos e desenvolvedores de IA em nível intermediário que desejam aproveitar o Edge AI para soluções inovadoras em saúde.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender o papel e os benefícios do Edge AI na saúde.
• Desenvolver e implantar modelos de IA em dispositivos edge para aplicações de saúde.
• Implementar soluções de Edge AI em dispositivos vestíveis e ferramentas de diagnóstico.
• Projetar e implantar sistemas de monitoramento de pacientes usando Edge AI.
• Abordar considerações éticas e regulatórias em aplicações de IA na saúde.

Este treinamento conduzido por instrutor (online ou presencial) está direcionado a desenvolvedores de IA médica e cientistas de dados de nível intermediário a avançado que desejam ajustar modelos para diagnóstico clínico, previsão de doenças e projeção de resultados do paciente usando dados médicos estruturados e não estruturados.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Ajustar modelos de IA em conjuntos de dados de saúde, incluindo EMRs (registros médicos eletrônicos), imagens e dados de séries temporais.
• Aplicar transferência de aprendizado, adaptação de domínio e compressão de modelos em contextos médicos.
• Abordar privacidade, vieses e conformidade regulatória no desenvolvimento de modelos.
• Implementar e monitorar modelos ajustados em ambientes de saúde do mundo real.