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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