Curso de AI para Saúde usando Google Colab

AI Agente é uma abordagem onde sistemas de IA planejam, raciocinam e tomam ações utilizando ferramentas para alcançar metas dentro de limites definidos.

Este treinamento ministrado por instrutor (online ou presencial) é voltado para equipes intermediárias de saúde e dados que desejam projetar, avaliar e governar soluções de IA Agente para casos de uso clínicos e operacionais.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Explicar conceitos e limitações de AI Agente em contextos de saúde.
• Projetar fluxos de trabalho seguros de agentes com planejamento, memória e uso de ferramentas.
• Construir agentes aprimorados por recuperação sobre documentos clínicos e bases de conhecimento.
• Avaliar, monitorar e governar o comportamento dos agentes com guardrails e controles humanos no loop.

Formato do Curso

• Aula interativa e discussão facilitada.
• Laboratórios guiados e walkthroughs de código em um ambiente sandbox.
• Exercícios baseados em cenários sobre segurança, avaliação e governança.

Opções de Personalização do Curso

• Para solicitar um treinamento personalizado para este curso, entre em contato conosco para organizar.

Este treinamento ao vivo e liderado por instrutor em Brasil (online ou presencial) é direcionado a profissionais de saúde intermediários a avançados e desenvolvedores de IA que desejam implementar soluções de saúde impulsionadas por IA.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender o papel dos agentes de IA na área da saúde e diagnósticos.
• Desenvolver modelos de IA para análise de imagens médicas e diagnóstico preditivo.
• Integrar IA com registros eletrônicos de saúde (EHR) e fluxos de trabalho clínicos.
• Garantir a conformidade com regulamentos de saúde e práticas éticas de IA.

Esta formação conduzida por instrutor (online ou presencial) em Brasil 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.

Esta formação ao vivo, ministrada por instrutor em Brasil (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.

Esta formação ao vivo (online ou presencial) no local Brasil é direcionada a profissionais e pesquisadores de saúde que desejam utilizar ChatGPT para melhorar o atendimento aos pacientes, otimizar processos e melhorar os resultados na área da saúde.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender os fundamentos do ChatGPT e suas aplicações na saúde.
• Utilizar o ChatGPT para automatizar processos e interações no setor de saúde.
• Proporcionar informações médicas precisas e suporte aos pacientes usando o ChatGPT.
• Aplicar o ChatGPT na pesquisa e análise médica.

Este treinamento orientado por instrutor em Brasil (online ou presencial) é direcionado a cientistas de dados iniciantes e profissionais de TI que desejam aprender os fundamentos da ciência de dados usando o Google Colab.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Configurar e navegar no Google Colab.
• Escrever e executar código Python básico.
• Importar e manipular conjuntos de dados.
• Criar visualizações usando bibliotecas Python.

Este treinamento presencial conduzido por instrutores em Brasil (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.

A IA Gênérica é uma tecnologia que cria novos conteúdos como texto, imagens e recomendações com base em prompts e dados.

Esta formação ao vivo (online ou presencial), liderada por um instrutor, destina-se a profissionais de saúde de nível iniciante a intermediário que desejam usar IA gênica e engenharia de prompts para melhorar eficiência, precisão e comunicação em contextos médicos.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender os fundamentos da IA gênica e engenharia de prompts.
• Aplicar ferramentas de IA para simplificar tarefas clínicas, administrativas e de pesquisa.
• Garantir o uso ético, seguro e conforme a norma da IA na saúde.
• Otimizar prompts para obter resultados consistentes e precisos.

Formato do Curso

• Palestra interativa e discussão.
• Exercícios práticos e estudos de caso.
• Experimentação prática com ferramentas de IA.

Opções de Personalização do Curso

• Para solicitar uma formação personalizada para este curso, por favor entre em contato conosco para agendar.

Este treinamento presencial, conduzido por instrutores em Brasil (online ou no local), é voltado para profissionais da saúde, analistas de dados e formuladores de políticas com nível iniciante a intermediário que desejam compreender e aplicar IA generativa no contexto da saúde.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Explicar os princípios e aplicações da IA generativa na saúde.
• Identificar oportunidades para a IA generativa melhorar a descoberta de medicamentos e a medicina personalizada.
• Utilizar técnicas de IA generativa para imagens médicas e diagnósticos.
• Avaliar as implicações éticas da IA em ambientes médicos.
• Desenvolver estratégias para integrar tecnologias de IA nos sistemas de saúde.

O LangGraph permite fluxos de trabalho com estado, multiatores, alimentados por LLMs, com controle preciso sobre os caminhos de execução e persistência do estado. Em saúde, essas capacidades são cruciais para a conformidade, interoperabilidade e construção de sistemas de suporte à decisão que se alinham com fluxos de trabalho médicos.

Este treinamento liderado por instrutor (online ou presencial) é direcionado a profissionais de nível intermediário a avançado que desejam projetar, implementar e gerenciar soluções de saúde baseadas em LangGraph, abordando desafios regulatórios, éticos e operacionais.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Projetar fluxos de trabalho do LangGraph específicos para saúde, com conformidade e auditoria em mente.
• Integrar aplicativos do LangGraph com ontologias médicas e padrões (FHIR, SNOMED CT, ICD).
• Aplicar melhores práticas de confiabilidade, rastreabilidade e explicabilidade em ambientes sensíveis.
• Implantar, monitorar e validar aplicativos do LangGraph em configurações de produção na saúde.

Formato do Curso

• Aula interativa e discussão.
• Exercícios práticos com estudos de caso do mundo real.
• Prática de implementação em um ambiente de laboratório ao vivo.

Opções de Customização do Curso

• Para solicitar um treinamento personalizado para este curso, entre em contato conosco para agendar.

Este treinamento ao vivo, ministrado por instrutor em Brasil (online ou presencial), é direcionado a profissionais de saúde intermediários e avançados, pesquisadores médicos e desenvolvedores de IA que desejam aplicar AI multimodal em diagnósticos médicos e aplicações de saúde.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender o papel da IA multimodal na saúde moderna.
• Integrar dados médicos estruturados e não estruturados para diagnósticos baseados em IA.
• Aplicar técnicas de IA para análise de imagens médicas e registros eletrônicos de saúde.
• Desenvolver modelos preditivos para diagnóstico de doenças e recomendações de tratamento.
• Implementar reconhecimento de fala e processamento de linguagem natural (PLN) para transcrição médica e interação com pacientes.

A Ollama é uma plataforma leve para executar modelos de linguagem grande localmente.

Este treinamento presencial, liderado por instrutor (online ou no local), destina-se a profissionais da saúde e equipes de TI de nível intermediário que desejam implantar, personalizar e operacionalizar soluções AI baseadas na Ollama em ambientes clínicos e administrativos.

Ao concluir este treinamento, os participantes serão capazes de:

• Instalar e configurar a Ollama para uso seguro em ambientes de saúde.
• Integrar modelos de linguagem local (LLMs) nos fluxos de trabalho clínicos e processos administrativos.
• Personalizar os modelos para terminologia específica da saúde e tarefas.
• Aplicar melhores práticas para privacidade, segurança e conformidade regulatória.

Formato do Curso

• Aula interativa e discussão.
• Demonstração prática e exercícios guiados.
• Implementação prática em um ambiente de simulação de saúde sandboxed.

Opções de Personalização do Curso

• Para solicitar um treinamento personalizado para este curso, entre em contato conosco para agendar.

Este treinamento ao vivo, ministrado por um instrutor em Brasil (online ou presencial), destina-se a profissionais de saúde intermediários e desenvolvedores de IA que desejam utilizar técnicas de engenharia de prompts para melhorar fluxos de trabalho médicos, eficiência na pesquisa e os resultados dos pacientes.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os fundamentos da engenharia de prompts em saúde.
• Utilizar prompts de IA para documentação clínica e interações com pacientes.
• Leverar a IA para pesquisa médica e revisão de literatura.
• Aumentar a descoberta de medicamentos e a tomada de decisões clínicas com prompts impulsionados por IA.
• Garantir conformidade com as normas regulatórias e éticas na saúde AI.

TinyML é a integração de machine learning em dispositivos portáteis e médicos de baixa potência e recursos limitados.

Este treinamento conduzido por instrutor (online ou presencial) é voltado para profissionais de nível intermediário que desejam implementar soluções TinyML para monitoramento e aplicativos diagnósticos em saúde.

Após concluir este treinamento, os participantes serão capazes de:

• Projetar e implantar modelos TinyML para processamento de dados de saúde em tempo real.
• Coletar, pré-processar e interpretar dados de biossensores para insights baseados em IA.
• Otimizar modelos para dispositivos portáteis com baixa potência e memória limitada.
• Avaliar a relevância clínica, confiabilidade e segurança das saídas impulsionadas por TinyML.

Formato do Curso

• Aulas apoiadas por demonstrações ao vivo e discussão interativa.
• Prática hands-on com dados de dispositivos portáteis e frameworks TinyML.
• Exercícios de implementação em um ambiente de laboratório guiado.

Opções de Customização do Curso

• Para treinamento personalizado que se alinha a dispositivos médicos específicos ou fluxos de trabalho regulatórios, entre em contato conosco para personalizar o programa.