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Programa do Curso
Introdução à IA na Saúde
- Aplicações da IA no suporte a decisões clínicas e diagnósticos
- Visão geral das modalidades de dados de saúde: estruturados, texto, imagem, sensores
- Desafios únicos no desenvolvimento de IA médica
Preparação e Gestão de Dados de Saúde
- Trabalhando com EMRs, resultados de laboratório e dados HL7/FHIR
- Pré-processamento de imagens médicas (DICOM, TC, RM, raios-X)
- Tratando dados de séries temporais de wearables ou monitores de UTI
Técnicas de Ajuste Fino para Modelos de Saúde
- Transferência de aprendizado e adaptação específica do domínio
- Ajuste de modelos específicos da tarefa para classificação e regressão
- Ajuste fino com recursos limitados usando dados anotados limitados
Previsão de Doenças e Projeção de Resultados
- Pontuação de risco e sistemas de alerta precoce
- Análise preditiva para readmissão e resposta ao tratamento
- Integração de modelos multimodais
Ética, Privacidade e Considerações Regulatórias
- HIPAA, GDPR e manipulação de dados do paciente
- Mitigação de viés e auditoria de equidade nos modelos
- Explicabilidade na tomada de decisões clínicas
Avaliação e Validação de Modelos em Configurações Clínicas
- Métricas de desempenho (AUC, sensibilidade, especificidade, F1)
- Técnicas de validação para conjuntos de dados desequilibrados e de alto risco
- Pipelines de teste simulados versus do mundo real
Implementação e Monitoramento em Ambientes de Saúde
- Integração de modelos nos sistemas de TI hospitalares
- CI/CD em ambientes médicos regulamentados
- Detecção de deriva pós-implementação e aprendizado contínuo
Resumo e Próximos Passos
Requisitos
- Compreensão dos princípios de aprendizado de máquina e aprendizado supervisionado
- Experiência com conjuntos de dados de saúde, como EMRs, dados de imagem ou notas clínicas
- Conhecimento de Python e frameworks de ML (por exemplo, TensorFlow, PyTorch)
Público-Alvo
- Desenvolvedores de IA médica
- Cientistas de dados da saúde
- Profissionais construindo modelos diagnósticos ou preditivos de saúde
14 Horas