Programa do Curso

Introdução ao AI Multimodal para Saúde

  • Visão geral das aplicações de IA em diagnósticos médicos
  • Tipos de dados de saúde: estruturados vs. não estruturados
  • Desafios e considerações éticas na saúde impulsionada por IA

Imagens Médicas e AI

  • Introdução aos formatos de imagens médicas (DICOM, PACS)
  • Aprendizado profundo para análise de radiografias, RMIs e tomografias computadorizadas
  • Estudo de caso: radiologia assistida por IA para detecção de doenças

Registros Eletrônicos de Saúde (EHR) e AI

  • Processamento e análise de registros médicos estruturados
  • Processamento de Linguagem Natural (NLP) para notas clínicas não estruturadas
  • Modelagem preditiva para resultados do paciente

Integração Multimodal para Diagnósticos

  • Combinação de imagens médicas, EHR e dados genômicos
  • Sistemas de suporte à decisão impulsionados por IA
  • Estudo de caso: diagnóstico de câncer usando IA multimodal

Aplicações de Voz e NLP na Saúde

  • Reconhecimento de voz para transcrição médica
  • Chatbots impulsionados por IA para interação com pacientes
  • Automatização da documentação clínica

AI para Análise Preditiva na Saúde

  • Detecção precoce de doenças e avaliação de riscos
  • Recomendações personalizadas de tratamento
  • Estudo de caso: modelos preditivos impulsionados por IA para gerenciamento de doenças crônicas

Implementação de Modelos AI nos Sistemas de Saúde

  • Pré-processamento de dados e treinamento do modelo
  • Implementação em tempo real da IA em hospitais
  • Desafios na implementação de AI em ambientes médicos

Considerações Regulatórias e Éticas

  • Conformidade da IA com regulamentações de saúde (HIPAA, GDPR)
  • Viés e equidade em modelos médicos de AI
  • Melhores práticas para implementação responsável de AI na saúde

Tendências Futuras na Saúde Impulsionada por IA

  • Avanços na IA multimodal para diagnósticos
  • Novas técnicas de AI para medicina personalizada
  • O papel da AI no futuro da saúde e telemedicina

Resumo e Próximos Passos

Requisitos

  • Compreensão dos fundamentos de IA e aprendizado de máquina
  • Conhecimento básico de formatos de dados médicos (DICOM, EHR, HL7)
  • Experiência com programação em Python e frameworks de aprendizado profundo

Público-alvo

  • Profissionais de saúde
  • Pesquisadores médicos
  • Desenvolvedores de IA no setor de saúde
 21 Horas

Número de participantes


Preço por Participante

Próximas Formações Provisórias

Categorias Relacionadas