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Duração 14 horas
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