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Programa do Curso

Introdução à IA na Saúde

  • Visão geral da IA e do aprendizado de máquina 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
  • Regulamentações de privacidade e segurança de dados (HIPAA, GDPR)
  • Considerações éticas na saúde impulsionada por IA

Fundamentos de Aprendizado de Máquina para a Saúde

  • Aprendizado supervisionado versus não supervisionado
  • Engenharia de características e pré-processamento de dados para conjuntos de dados médicos
  • Avaliação de modelos de IA em aplicações de saúde

Aplicações da IA no Cuidado ao Paciente

  • IA em imagens médicas e diagnósticos
  • Análise preditiva para resultados dos pacientes
  • Medicina personalizada e recomendações de tratamento

IA para Operações Hospitalares e Clínicas

  • Automatização de tarefas administrativas com IA
  • Sistemas de apoio à decisão baseados em IA
  • Otimização da gestão de recursos hospitalares

Ética, Viés e Governança da IA na Saúde

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

Projeto Final: Análise de Dados do Paciente 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 de conceitos de aprendizado de máquina
  • Experiência com programação em Python
  • Familiaridade com dados de saúde ou fluxos de trabalho clínicos é benéfica

Público-Alvo

  • Profissionais de saúde interessados em aplicações de IA
  • Cientistas de dados e engenheiros de IA que atuam na área da saúde
  • Líderes tecnológicos e tomadores de decisão do setor médico
 21 Horas

Número de participantes


Preço por participante

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