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

Número de participantes


Preço por participante

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