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Programa do Curso

Introdução à IA na Saúde

  • Aplicações da IA no suporte à decisão clínica e diagnóstico
  • Visão geral das modalidades de dados de saúde: estruturados, texto, imagens, sensores
  • Desafios exclusivos do desenvolvimento de IA médica

Preparação e Gerenciamento de Dados de Saúde

  • Trabalhar com EMRs, resultados de exames laboratoriais e dados HL7/FHIR
  • Pré-processamento de imagens médicas (DICOM, TC, RM, Raios-X)
  • Manipulação de dados de séries temporais provenientes de wearables ou monitores de UTI

Técnicas de Ajuste Fino para Modelos de Saúde

  • Aprendizado por transferência e adaptação específica de domínio
  • Ajuste específico de tarefas para classificação e regressão
  • Ajuste fino com poucos recursos, utilizando dados anotados limitados

Previsão de Doenças e Antecipação de Resultados

  • Pontuação de risco e sistemas de alerta precoce
  • Análise preditiva para reinternações e resposta ao tratamento
  • Integração de modelos multimodais

Ética, Privacidade e Considerações Regulatórias

  • HIPAA, GDPR e tratamento de dados dos pacientes
  • Mitigação de viés e auditoria de justiça (fairness) nos modelos
  • Explicabilidade na tomada de decisão clínica

Avaliação e Validação de Modelos em Ambientes Clínicos

  • Métricas de desempenho (AUC, sensibilidade, especificidade, F1)
  • Técnicas de validação para conjuntos de dados desbalanceados e de alto risco
  • Pipelines de teste simulados versus do mundo real

Implantação e Monitoramento em Ambientes de Saúde

  • Integração de modelos nos sistemas de TI hospitalar
  • CI/CD em ambientes médicos regulamentados
  • Detecção de deriva (drift) pós-implantação 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 imagens ou anotações clínicas
  • Conhecimento em Python e frameworks de ML (por exemplo, TensorFlow, PyTorch)

Público-Alvo

  • Desenvolvedores de IA médica
  • Cientistas de dados da área da saúde
  • Profissionais que constroem modelos diagnósticos ou preditivos para a saúde
 14 Horas

Número de participantes


Preço por participante

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