Programa do Curso
Introdução à IA Multimodal para a Saúde
- Visão geral das aplicações de IA em diagnósticos médicos
- Tipos de dados de saúde: estruturados vs. não estruturados
- Desafios e considerações éticas na saúde orientada por IA
Imagens Médicas e IA
- Introdução aos formatos de imagens médicas (DICOM, PACS)
- Deep learning para análise de raios-X, ressonância magnética (MRI) e tomografia computorizada (CT)
- Estudo de caso: radiologia assistida por IA para deteção de doenças
Registos Eletrónicos de Saúde (EHR) e IA
- Processamento e análise de registos médicos estruturados
- Processamento de Linguagem Natural (NLP) para notas clínicas não estruturadas
- Modelação preditiva para resultados de pacientes
Integração Multimodal para Diagnósticos
- Combinação de imagens médicas, EHR e dados genómicos
- Sistemas de apoio à decisão orientados por IA
- Estudo de caso: diagnóstico de cancro utilizando IA multimodal
Aplicações de Voz e NLP na Saúde
- Reconhecimento de voz para transcrição médica
- Chatbots impulsionados por IA para interação com pacientes
- Automação da documentação clínica
IA para Análise Preditiva na Saúde
- Deteção precoce de doenças e avaliação de risco
- Recomendações personalizadas de tratamento
- Estudo de caso: modelos preditivos orientados por IA para gestão de doenças crónicas
Implantação de Modelos de IA em Sistemas de Saúde
- Pré-processamento de dados e treino de modelos
- Implementação de IA em tempo real em hospitais
- Desafios na implantação de IA em ambientes médicos
Considerações Regulatórias e Éticas
- Conformidade da IA com regulamentações de saúde (HIPAA, RGPD)
- Viés e equidade em modelos de IA médica
- Boas práticas para implantação responsável de IA na saúde
Tendências Futuras na Saúde Orientada por IA
- Avanços na IA multimodal para diagnósticos
- Técnicas emergentes de IA para medicina personalizada
- O papel da IA no futuro da saúde e da telemedicina
Resumo e Próximos Passos
Requisitos
- Compreensão dos fundamentos de IA e aprendizagem automática (machine learning)
- Conhecimentos básicos de formatos de dados médicos (DICOM, EHR, HL7)
- Experiência com programação em Python e frameworks de deep learning
Público-Alvo
- Profissionais de saúde
- Investigadores médicos
- Desenvolvedores de IA na indústria da saúde
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Testemunhos de Clientes (2)
habilidades e projetos em Claude, variedade de ferramentas para diferentes finalidades
Agnieszka Czypionka
Curso - Generative AI in Healthcare: Transforming Medicine and Patient Care
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Abrangência sobre o contexto; como criar um prompt.
Olaf Kannt - Helios Klinikum Krefeld
Curso - Generative AI and Prompt Engineering in Healthcare
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