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Com a aplicação da Inteligência Artificial na Pesquisa Clínica, é possível simplificar o processo de análise de grandes conjuntos de dados médicos, permitindo que os pesquisadores identifiquem padrões, correlações e tendências com mais eficiência. Além disso, a IA contribui para a personalização da medicina, adaptando os tratamentos às características individuais dos pacientes. De fato, as novas tecnologias não apenas otimizam os processos, mas também abrem novas perspectivas para enfrentar os desafios médicos e melhorar a qualidade do atendimento.

Por esse motivo, a TECH criou este programa no qual a IA e a biomedicina convergem, proporcionando aos profissionais uma compreensão profunda e prática das aplicações específicas dessa tecnologia no campo da Pesquisa Clínica. Assim, a estrutura do programa de estudos inclui módulos especializados, como simulação computacional em biomedicina e análise avançada de dados clínicos, o que permitirá que os alunos adquiram habilidades avançadas na aplicação de IA em situações biomédicas complexas. Além disso, será abordado o foco na ética, nas regulamentações e nas considerações legais sobre o uso da IA no ambiente clínico.

O programa também integra tecnologias de última geração, como o sequenciamento genômico e a análise de imagens biomédicas, abordando questões emergentes como a sustentabilidade na pesquisa biomédica e a gestão de grandes volumes de dados. Nesse contexto, os alunos serão equipados com as habilidades necessárias para liderar na interseção da IA e da pesquisa clínica.

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Módulo 1. Fundamentos da Inteligência Artificial

1.1. História da inteligência artificial

1.1.1. Quando começamos a falar de inteligência artificial?
1.1.2. Referências no cinema
1.1.3. Importância da inteligência artificial
1.1.4. Tecnologias que habilitam e dão suporte à inteligência artificial

1.2. Inteligência Artificial em jogos

1.2.1. Teoria dos jogos
1.2.2. Minimax e Poda Alfa-Beta
1.2.3. Simulação: Monte Carlo

1.3. Redes de neurônios

1.3.1. Fundamentos biológicos
1.3.2. Modelo computacional
1.3.3. Redes de neurônios supervisionadas e não supervisionadas
1.3.4. Perceptron simples
1.3.5. Percetrão multicamadas

1.4. Algoritmos genéticos

1.4.1. História
1.4.2. Base biológica
1.4.3. Codificação de problemas
1.4.4. Geração da população inicial
1.4.5. Algoritmo principal e operadores genéticos
1.4.6. Avaliação de indivíduos: Fitness

1.5. Tesauros, vocabulários, taxonomias

1.5.1. Vocabulários
1.5.2. Taxonomias
1.5.3. Tesauros
1.5.4. Ontologias
1.5.5. Representação do conhecimento: Web Semântica

1.6. Web Semântica

1.6.1. Especificações RDF, RDFS e OWL
1.6.2. Inferência/raciocínio
1.6.3. Linked Data

1.7. Sistemas especializados e DSS

1.7.1. Sistemas especializados
1.7.2. Sistemas de suporte à decisão

1.8. Chatbots e assistentes virtuais

1.8.1. Tipos de assistentes: assistentes de voz e texto
1.8.2. Partes fundamentais para o desenvolvimento de um assistente: Intenções, entidades e fluxo de diálogo
1.8.3. Integração Web, Slack, Whatsapp, Facebook
1.8.4. Ferramentas para o desenvolvimento de assistentes: Dialog Flow, Watson Assistant

1.9. Estratégia de implementação da IA
1.10. O futuro da inteligência artificial

1.10.1. Entendemos como detectar emoções através de algoritmos
1.10.2. Criação de uma personalidade: Linguagem, expressões e conteúdo
1.10.3. Tendências da inteligência artificial
1.10.4. Reflexões

Módulo 2. Tipos e ciclo de vida dos dados

2.1. Estatísticas

2.1.1. Estatísticas: Estatísticas descritivas, inferências estatísticas
2.1.2. População, amostra, individual
2.1.3. Variáveis definição, escalas de medição

2.2. Tipos de dados estatísticos

2.2.1. De acordo com o tipo

2.2.1.1. Quantitativos: dados contínuos e dados discretos
2.2.1.2. Qualitativos: dados binomiais, dados nominais, dados ordinais

2.2.2. De acordo com sua forma

2.2.2.1. Numérico
2.2.2.2. Texto
2.2.2.3. Lógico

2.2.3. De acordo com a fonte

2.2.3.1. Primários
2.2.3.2. Secundários

2.3. Ciclo de vida dos dados

2.3.1. Etapas do ciclo
2.3.2. Marcos do ciclo
2.3.3. Princípios FAIR

2.4. Etapas iniciais do ciclo

2.4.1. Definição de objetivos
2.4.2. Determinação de recursos necessários
2.4.3. Diagrama de Gantt
2.4.4. Estruturas dos dados

2.5. Coleta de dados

2.5.1. Metodologia de coleta
2.5.2. Ferramentas de coleta
2.5.3. Canais de coleta

2.6. Limpeza de dados

2.6.1. Fases da limpeza de dados
2.6.2. Qualidade dos dados
2.6.3. Manipulação de dados (com R)

2.7. Análise de dados, interpretação e avaliação dos resultados

2.7.1. Medidas estatísticas
2.7.2. Índices de relação
2.7.3. Mineração de dados

2.8. Armazém de dados (datawarehouse)

2.8.1. Elementos que o compõem
2.8.2. Desenho
2.8.3. Aspectos a considerar

2.9. Disponibilidade de dados

2.9.1. Acesso
2.9.2. Utilidade
2.9.3. Segurança

2.10. Aspectos regulamentares

2.10.1. Lei Geral de Proteção de Dados
2.10.2. Boas práticas
2.10.3. Outros aspectos regulamentares

Módulo 3. Os dados na Inteligência Artificial

3.1. Ciência de dados

3.1.1. Ciência de dados
3.1.2. Ferramentas avançadas para o cientista de dados

3.2. Dados, informações e conhecimentos

3.2.1. Dados, informações e conhecimentos
3.2.2. Tipos de dados
3.2.3. Fontes de dados

3.3. De dados a informações

3.3.1. Análise de dados
3.3.2. Tipos de análise
3.3.3. Extração de informações de um Dataset

3.4. Extração de informações através da visualização

3.4.1. A visualização como ferramenta de análise
3.4.2. Métodos de visualização
3.4.3. Visualização de um conjunto de dados

3.5. Qualidade dos dados

3.5.1. Dados de qualidade
3.5.2. Limpeza de dados
3.5.3. Pré-processamento básico de dados

3.6. Dataset

3.6.1. Enriquecimento do Dataset
3.6.2. A maldição da dimensionalidade
3.6.3. Modificação de nosso conjunto de dados

3.7. Desequilíbrio

3.7.1. Desequilíbrio de classes
3.7.2. Técnicas de mitigação do desequilíbrio
3.7.3. Equilíbrio de um Dataset

3.8. Modelos não supervisionados

3.8.1. Modelo não supervisionado
3.8.2. Métodos
3.8.3. Classificação com modelos não supervisionados

3.9. Modelos supervisionados

3.9.1. Modelo supervisionado
3.9.2. Métodos
3.9.3. Classificação com modelos supervisionados

3.10. Ferramentas e práticas recomendadas

3.10.1. Práticas recomendadas para um cientista de dados
3.10.2. O melhor modelo
3.10.3. Ferramentas úteis

Módulo 4. Mineração de dados. Seleção, pré-processamento e transformação

4.1. Inferência estatística

4.1.1. Estatística descritiva vs inferência estatística
4.1.2. Procedimentos paramétricos
4.1.3. Procedimentos paramétricos

4.2. Análise exploratória

4.2.1. Análise descritiva
4.2.2. Visualização
4.2.3. Preparação dos dados

4.3. Preparação dos dados

4.3.1. Integração e limpeza de dados
4.3.2. Normalização de dados
4.3.3. Transformando atributos

4.4. Os Valores Perdidos

4.4.1. Tratamento de valores perdidos
4.4.2. Métodos de imputação de máxima verosimilhança
4.4.3. Imputação de valores perdidos utilizando a aprendizado de máquinas

4.5. O ruído nos dados

4.5.1. Classes de ruído e seus atributos
4.5.2. Filtragem de ruídos
4.5.3. O efeito do ruído

4.6. A maldição da dimensionalidade

4.6.1. Oversampling
4.6.2. Undersampling
4.6.3. Redução de dados multidimensionais

4.7. De atributos contínuos a discretos

4.7.1. Dados contínuos versus discretos
4.7.2. Processo de discretização

4.8. Os dados

4.8.1. Seleção de dados
4.8.2. Perspectivas e critérios de seleção
4.8.3. Métodos de seleção

4.9. Seleção de Instâncias

4.9.1. Métodos para seleção de instâncias
4.9.2. Seleção de protótipos
4.9.3. Métodos avançados para seleção de instâncias

4.10. Pré-processamento de dados em ambientes Big Data

Módulo 5. Algoritmia e Complexidade em Inteligência Artificial

5.1. Introdução às Estratégias de design de algoritmos

5.1.1. Recursividade
5.1.2. Divisão e conquista
5.1.3. Outras estratégias

5.2. Eficiência e análise de algoritmos

5.2.1. Medidas de eficiência
5.2.2. Como medir o tamanho da entrada
5.2.3. Como medir o tempo de execução
5.2.4. Melhor, pior e médio caso
5.2.5. Notação assintótica
5.2.6. Critérios de análise matemática para algoritmos não recursivos
5.2.7. Análise matemática de algoritmos recursivos
5.2.8. Análise empírica de algoritmos

5.3. Algoritmos de ordenação

5.3.1. Conceito de ordenação
5.3.2. Ordenação bolha (Bubble sort)
5.3.3. Ordenação por seleção (Selection sort)
5.3.4. Ordenação por inserção (Insertion Sort)
5.3.5. Ordenação por mistura (merge_sort)
5.3.6. Classificação rápida (quick_sort)

5.4. Algoritmos com árvores

5.3.1. Conceito de árvore
5.4.2. Árvores binárias
5.4.3. Caminhos de árvores
5.4.4. Representar expressões
5.4.5. Árvores binárias ordenadas
5.4.6. Árvores binárias balanceadas

5.5. Algoritmos com Heaps

5.4.1. Os Heaps
5.5.2. O algoritmo Heapsort
5.5.3. As filas de prioridade

5.6. Algoritmos com grafos

5.5.1. Representação
5.6.2. Caminho em largura
5.6.3. Caminho em profundidade
5.6.4. Ordenação topológica

5.7. Algoritmos Greedy

5.7.1. A estratégia Greedy
5.7.2. Elementos da estratégia Greedy
5.7.3. Conversor de moedas
5.7.4. Problema do Caixeiro Viajante
5.7.5. Problema da mochila

5.8. Busca do caminho mínimo

5.8.1. O problema do caminho mínimo
5.8.2. Arco e ciclos negativos
5.8.3. Algoritmo de Dijkstra

5.9. Algoritmos Greedy sobre Grafos

5.9.1. A árvore de extensão mínima
5.9.2. O algoritmo de Prim (algoritmo guloso)
5.9.3. O algoritmo de Kruskal
5.9.4. Análise de complexidade

5.10. Backtracking

5.10.1. O Backtracking
5.10.2. Técnicas alternativas

Módulo 6. Sistemas inteligentes

6.1. Teoria de Agentes

6.1.1. História do conceito
6.1.2. Definição de agente
6.1.3. Agentes em Inteligência Artificial
6.1.4. Agentes em Engenharia de Software

6.2. Arquiteturas de agentes

6.2.1. O processo de raciocínio de um agente
6.2.2. Agentes reativos
6.2.3. Agentes dedutivos
6.2.4. Agentes híbridos
6.2.5. Comparativa

6.3. Informação e conhecimento

6.3.1. Distinção entre dados, informações e conhecimentos
6.3.2. Avaliação da qualidade dos dados
6.3.3. Métodos de captura de dados
6.3.4. Métodos de aquisição de informações
6.3.5. Métodos de aquisição de conhecimentos

6.4. Representação do conhecimento

6.4.1. A importância da representação do conhecimento
6.4.2. Definição da representação do conhecimento através de suas funções
6.4.3. Características de uma representação do conhecimento

6.5. Ontologias

6.5.1. Introdução aos metadados
6.5.2. Conceito filosófico de ontologia
6.5.3. Conceito informático de ontologia
6.5.4. Ontologias de domínio e ontologias de nível superior
6.5.5. Como construir uma ontologia?

6.6. Linguagens para ontologias e software para criação de ontologias

6.6.1. Tríade RDF, Turtle e N
6.6.2. RDF Schema
6.6.3. OWL
6.6.4. SPARQL
6.6.5. Introdução às diferentes ferramentas para a criação de ontologias
6.6.6. Instalação e uso do Protégé

6.7. Web Semântica

6.7.1. O estado atual e futuro da segurança ad web semântica
6.7.2. Aplicações da web semântica

6.8. Outros modelos de representação do conhecimento

6.8.1. Vocabulários
6.8.2. Visão global
6.8.3. Taxonomias
6.8.4. Tesauros
6.8.5. Folksonomias
6.8.6. Comparativa
6.8.7. Mapas mentais

6.9. Avaliação e integração das representações do conhecimento

6.9.1. Lógica de ordem zero
6.9.2. Lógica de primeira ordem
6.9.3. Lógica descritiva
6.9.4. Relação entre diferentes tipos de lógica
6.9.5. Prolog: programação baseada em lógica de alto nível

6.10. Raciocinadores Semânticos, Sistemas Baseados no Conhecimento e Sistemas Especialistas

6.10.1. Conceito de raciocinador
6.10.2. Aplicações de um raciocinador
6.10.3. Sistemas baseados no conhecimento
6.10.4. MYCIN, história dos Sistemas Especialistas
6.10.5. Elementos e Arquitetura de Sistemas Especialistas
6.10.6. Criação de Sistemas Especialistas

Módulo 7. Machine learning e mineração de dados

7.1. Introdução aos processos de descoberta de conhecimento e aos conceitos básicos de Aprendizado de Máquina

7.1.1. Conceitos-chave dos processos de descoberta do conhecimento
7.1.2. Perspectiva histórica dos processos de descoberta do conhecimento
7.1.3. Fases dos processos de descoberta do conhecimento
7.1.4. Técnicas utilizadas nos processos de descoberta do conhecimento
7.1.5. Características dos bons modelos de machine learning
7.1.6. Tipos de informações de machine learning
7.1.7. Noções básicas de aprendizagem
7.1.8. Noções básicas de aprendizagem não supervisionada

7.2. Exploração e pré-processamento de dados

7.2.1. Processamento de dados
7.2.2. Tratamento de dados no fluxo de análise de dados
7.2.3. Tipos de dados
7.2.4. Transformações de dados
7.2.5. Visualização e exploração de variáveis contínuas
7.2.6. Visualização e exploração de variáveis categóricas
7.2.7. Medidas de correlação
7.2.8. Representações gráficas mais comuns
7.2.9. Introdução à análise multivariada e redução da dimensionalidade

7.3. Árvore de decisão

7.3.1. Algoritmo ID
7.3.2. Algoritmo
7.3.3. Overtraining e poda
7.3.4. Análise de resultados

7.4. Avaliação de classificadores

7.4.1. Matrizes de confusão
7.4.2. Matrizes de avaliação numérica
7.4.3. Estatístico de Kappa
7.4.4. Curvas Roc

7.5. Regras de classificação

7.5.1. Medidas de avaliação de regras
7.5.2. Introdução à representação gráfica
7.5.3. Algoritmo de sobreposição sequencial

7.6. Redes Neurais

7.6.1. Conceitos básicos
7.6.2. Redes de neurônios simples
7.6.3. Algoritmo de backpropagation
7.6.4. Introdução às redes neurais recorrentes

7.7. Métodos bayesianos

7.7.1. Conceitos básicas de probabilidade
7.7.2. Teorema de Bayes
7.7.3. Naive Bayes
7.7.4. Introdução às redes bayesianas

7.8. Modelos de regressão e de resposta contínua

7.8.1. Regressão linear simples
7.8.2. Regressão Linear Múltipla
7.8.3. Regressão logística
7.8.4. Árvores de regressão
7.8.5. Introdução às Máquinas de Vetores de Suporte (SVM)
7.8.6. Medidas de bondade do ajuste

7.9. Clustering

7.9.1. Conceitos básicos
7.9.2. Clustering hierárquico
7.9.3. Métodos probabilísticos
7.9.4. Algoritmo EM
7.9.5. Método B-Cubed
7.9.6. Métodos implícitos

7.10. Mineração de texto e processamento de linguagem natural (PNL)

7.10.1. Conceitos básicos
7.10.2. Criação do corpus
7.10.3. Análise descritiva
7.10.4. Introdução à análise de sentimentos

Módulo 8. Redes Neurais como Base do Deep Learning

8.1. Aprendizado profundo

8.1.1. Tipos de aprendizagem profunda
8.1.2. Aplicativos de aprendizagem profunda
8.1.3. Vantagens e desvantagens da aprendizagem profunda

8.2. Operações

8.2.1. Soma
8.2.2. Produtos
8.2.3. Transferência

8.3. Camadas

8.3.1. Camada de entrada
8.3.2. Camada oculta
8.3.3. Camada de saída

8.4. União de Camadas e Operações

8.4.1. Design de arquiteturas
8.4.2. Conexão entre camadas
8.4.3. Propagação para frente

8.5. Construção da primeira rede neural

8.5.1. Design da rede
8.5.2. Definição dos pesos
8.5.3. Treinamento da rede

8.6. Treinador e Otimizador

8.6.1. Seleção do otimizador
8.6.2. Definição de uma função de perda
8.6.3. Definição de uma métrica

8.7. Aplicação dos princípios das redes neurais

8.7.1. Funções de ativação
8.7.2. Retropropagação
8.7.3. Ajuste dos parâmetros

8.8. Dos neurônios biológicos para os artificiais

8.8.1. Funcionamento de um neurônio biológico
8.8.2. Transferência de conhecimento para os neurônios artificiais
8.8.3. Estabelecimento de relações entre ambos

8.9. Implementação de MLP (Perceptron multicamadas) com Keras

8.9.1. Definição da estrutura da rede
8.9.2. Compilação do modelo
8.9.3. Treinamento do modelo

8.10. Hiperparâmetros de Fine tuning de Redes Neurais

8.10.1. Seleção da função de ativação
8.10.2. Estabelecer o learning rate
8.10.3.     Ajuste dos pesos

Módulo 9. Treinamento de Redes Neurais Profundas

9.1. Problemas de Gradientes

9.1.1. Técnicas de otimização de gradiente
9.1.2. Gradientes Estocásticos
9.1.3. Técnicas de inicialização de pesos

9.2. Reutilização de camadas pré-treinadas

9.2.1. Treinamento de transferência de aprendizagem
9.2.2. Extração de características
9.2.3. Aprendizado profundo

9.3. Otimizadores

9.3.1. Otimizadores de descida de gradiente estocástico
9.3.2. Otimizadores Adam e RMSprop
9.3.3. Otimizadores de momento

9.4. Programação da taxa de aprendizagem

9.4.1. Controle de taxa de aprendizagem automática
9.4.2. Ciclos de aprendizagem
9.4.3. Termos de suavização

9.5. Sobreajuste

9.5.1. Validação cruzada
9.5.2. Regularização
9.5.3. Métricas de avaliação

9.6. Diretrizes práticas

9.6.1. Design de modelos
9.6.2. Seleção de métricas e parâmetros de avaliação
9.6.3. Testes de hipóteses

9.7. Transfer Learning

9.7.1. Treinamento de transferência de aprendizagem
9.7.2. Extração de características
9.7.3. Aprendizado profundo

9.8. Data Augmentation

9.8.1. Transformações de imagem
9.8.2. Geração de dados sintéticos
9.8.3. Transformação de texto

9.9. Aplicação prática de Transfer Learning

9.9.1. Treinamento de transferência de aprendizagem
9.9.2. Extração de características
9.9.3. Aprendizado profundo

9.10. Regularização

9.10.1. L e L
9.10.2. Regularização por máxima entropia
9.10.3. Dropout

Módulo 10. Personalização de Modelos e Treinamento com TensorFlow

10.1. TensorFlow

10.1.1. Uso da biblioteca TensorFlow
10.1.2. Treinamento de modelos com TensorFlow
10.1.3. Operações com gráficos no TensorFlow

10.2. TensorFlow e NumPy

10.2.1. Ambiente computacional NumPy para TensorFlow
10.2.2. Utilização de arrays NumPy com TensorFlow
10.2.3. Operações NumPy para gráficos do TensorFlow

10.3. Personalização de modelos e algoritmos de treinamento

10.3.1. Construção de modelos personalizados com TensorFlow
10.3.2. Gestão de parâmetros de treinamento
10.3.3. Utilização de técnicas de otimização para treinamento

10.4. Funções e gráficos do TensorFlow

10.4.1. Funções com TensorFlow
10.4.2. Utilização de gráficos para treinamento de modelos
10.4.3. Otimização de gráficos com operações do TensorFlow

10.5. Carregamento e pré-processamento de dados com TensorFlow

10.5.1. Carregamento de conjuntos de dados com TensorFlow
10.5.2. Pré-processamento de dados com TensorFlow
10.5.3. Utilização de ferramentas do TensorFlow para manipulação de dados

10.6. A API tfdata

10.6.1. Utilização da API tfdata para processamento de dados
10.6.2. Construção de fluxos de dados com tfdata
10.6.3. Uso da API tfdata para treinamento de modelos

10.7. O formato TFRecord

10.7.1. Utilização da API TFRecord para serialização de dados
10.7.2. Carregamento de arquivos TFRecord com TensorFlow
10.7.3. Utilização de arquivos TFRecord para treinamento de modelos

10.8. Camadas de pré-processamento do Keras

10.8.1. Utilização da API de pré-processamento do Keras
10.8.2. Construção de pipelines de pré-processamento com Keras
10.8.3. Uso da API de pré-processamento do Keras para treinamento de modelos

10.9. Projeto TensorFlow Datasets

10.9.1. Utilização do TensorFlow Datasets para carregamento de dados
10.9.2. Pré-processamento de dados com o TensorFlow Datasets
10.9.3. Uso do TensorFlow Datasets para treinamento de modelos

10.10. Construção de uma aplicação de Deep Learning com TensorFlow

10.10.1. Aplicações práticas
10.10.2. Construção de uma aplicação de Deep Learning com TensorFlow
10.10.3. Treinamento de um modelo com TensorFlow
10.10.4. Utilização da aplicação para previsão de resultados

Módulo 11. Visão Computacional Profunda com Redes Neurais Convolucionais

11.1. A Arquitetura do Visual Cortex

11.1.1. Funções do córtex visual
11.1.2. Teorias da visão computacional
11.1.3. Modelos de processamento de imagens

11.2. Camadas convolucionais

11.2.1. Reutilização de pesos na convolução
11.2.2. Convolução
11.2.3. Funções de ativação

11.3. Camadas de agrupamento e implementação de camadas de agrupamento com o Keras

11.3.1. Pooling  e Striding
11.3.2. Flattening
11.3.3. Tipos de Pooling

11.4. Arquiteturas CNN

11.4.1. Arquitetura VGG
11.4.2. Arquitetura AlexNet
11.4.3. Arquitetura ResNet

11.5. Implementação de uma CNN ResNet usando o Keras

11.5.1. Inicialização de pesos
11.5.2. Definição da camada de entrada
11.5.3. Definição da saída

11.6. Uso de modelos pré-treinados do Keras

11.6.1. Características dos modelos pré-treinados
11.6.2. Usos dos modelos pré-treinados
11.6.3. Vantagens dos modelos pré-treinados

11.7. Modelos pré-treinados para aprendizado por transferência

11.7.1. Aprendizagem por transferência
11.7.2. Processo de aprendizagem por transferência
11.7.3. Vantagens do aprendizagem por transferência

11.8. Classificação e localização em Deep Computer Vision

11.8.1. Classificação de imagens
11.8.2. Localização de objetos em imagens
11.8.3. Detecção de objetos

11.9. Detecção e rastreamento de objetos

11.9.1. Métodos de detecção de objetos
11.9.2. Algoritmos de rastreamento de objetos
11.9.3. Técnicas de rastreamento e localização

11.10. Segmentação semântica

11.10.1. Aprendizagem profunda para segmentação semântica
11.10.2. Detecção de bordas
11.10.3. Métodos de segmentação baseados em regras

Módulo 12. Processamento de Linguagem Natural (PLN) com Redes Neurais Recorrentes (RNN) e Atenção

12.1. Geração de texto usando RNN

12.1.1. Treinamento de uma RNN para geração de texto
12.1.2. Geração de linguagem natural com RNN
12.1.3. Aplicações de geração de texto com RNN

12.2. Criação do conjunto de dados de treinamento

12.2.1. Preparação dos dados para treinamento de uma RNN
12.2.2. Armazenamento do conjunto de dados de treinamento
12.2.3. Limpeza e transformação dos dados
12.2.4. Análise de sentimento

12.3. Classificação de opiniões com RNN

12.3.1. Detecção de temas nos comentários
12.3.2. Análise de sentimento com algoritmos de aprendizagem profunda

12.4. Rede codificador-decodificador para tradução automática neural

12.4.1. Treinamento de uma RNN para tradução automática
12.4.2. Uso de uma rede encoder-decoder  para tradução automática
12.4.3. Aumento da precisão da tradução automática com RNN

12.5. Mecanismos de atenção

12.5.1. Aplicação de mecanismos de atenção em RNN
12.5.2. Uso de mecanismos de atenção para melhorar a precisão dos modelos
12.5.3. Vantagens dos mecanismos de atenção em redes neurais

12.6. Modelos Transformer

12.6.1. Uso de modelos Transformers  para processamento de linguagem natural
12.6.2. Aplicação de modelos Transformers para visão
12.6.3. Vantagens dos modelos Transformers

12.7. Transformers para visão

12.7.1. Uso de modelos Transformers para visão
12.7.2. Processamento de dados Imagem
12.7.3. Treinamento de modelos Transformers para visão

12.8. Biblioteca Transformers de Hugging Face

12.8.1. Uso da Biblioteca Transformers de Hugging Face
12.8.2. Aplicação da Biblioteca Transformers de Hugging Face
12.8.3. Vantagens da Biblioteca Transformers de Hugging Face

12.9. Outras bibliotecas Transformers. Comparativa

12.9.1. Comparação entre as diferentes bibliotecas Transformers
12.9.2. Uso das diferentes bibliotecas Transformers
12.9.3. Vantagens das diferentes bibliotecas Transformers

12.10. Desenvolvimento de um aplicativo de PLN com RNN e atenção. Aplicações práticas

12.10.1. Desenvolvimento de um aplicativo de processamento de linguagem natural com RNN e atenção
12.10.2. Uso de RNN, mecanismos de atenção e modelos Transformers no aplicativo
12.10.3. Avaliação da aplicação prática

Módulo 13. Autoencoders, GANs  e Modelos de Difusão

13.1. Representação de dados eficientes

13.1.1. Redução da dimensionalidade
13.1.2. Aprendizado profundo
13.1.3. Representações compactas

13.2. Realização de PCA com um codificador automático linear incompleto

13.2.1. Processo de treinamento
13.2.2. Implementação em Python
13.2.3. Utilização de dados de teste

13.3. Codificadores automáticos empilhados

13.3.1. Redes neurais profundas
13.3.2. Construção de arquiteturas de codificação
13.3.3. Uso da regularização

13.4. Autoencoders convolucionais

13.4.1. Design de modelos convolucionais
13.4.2. Treinamento de modelos convolucionais
13.4.3. Avaliação de resultados

13.5. Eliminação de ruído de codificadores automáticos

13.5.1. Aplicação de filtros
13.5.2. Design de modelos de codificação
13.5.3. Uso de técnicas de regularização

13.6. Codificadores automáticos dispersos

13.6.1. Aumentando a eficiência da codificação
13.6.2. Minimizando o número de parâmetros
13.6.3. Utilização de técnicas de regularização

13.7. Codificadores automáticos variacionais

13.7.1. Utilização de otimização variacional
13.7.2. Aprendizagem profunda não supervisionada
13.7.3. Representações latentes profundas

13.8. Geração de imagens MNIST de moda

13.8.1. Reconhecimento de padrões
13.8.2. Geração de imagens
13.8.3. Treinamento de Redes Neurais Profundas

13.9. Redes adversárias generativas e modelos de difusão

13.9.1. Geração de conteúdo a partir de imagens
13.9.2. Modelagem de distribuições de dados
13.9.3. Uso de redes adversárias

13.10. Implementação dos Modelos

13.10.1. Aplicação Prática
13.10.2. Implementação dos modelos
13.10.3. Uso de dados reais
13.10.4. Avaliação de resultados

Módulo 14. Computação bioinspirada

14.1. Introdução à computação bioinspirada

14.1.1. Introdução à computação bioinspirada

14.2. Algoritmos de adaptação social

14.2.1. Computação bioinspirada baseada em colônias de formigas
14.2.2. Variantes dos algoritmos das colônias de formigas
14.2.3. Computação baseada em nuvens de partículas

14.3. Algoritmos genéticos

14.3.1. Estrutura geral
14.3.2. Implementações dos principais operadores

14.4. Estratégias de exploração do espaço para algoritmos genéticos

14.4.1. Algoritmo CHC
14.4.2. Problemas multimodais

14.5. Modelos de computação evolutiva (I)

14.5.1. Estratégias evolutivas
14.5.2. Programação evolutiva
14.5.3. Algoritmos baseados na evolução diferencial

14.6. Modelos de computação evolutiva (II)

14.6.1. Modelos de evolução baseados em estimativas de distribuições (EDA)
14.6.2. Programação genética

14.7. Programação evolutiva aplicada a dificuldades de aprendizagem

14.7.1. Aprendizagem baseada em regras
14.7.2. Métodos evolutivos em problemas de seleção de instâncias

14.8. Problemas multiobjetivo

14.8.1. Conceito de dominância
14.8.2. Aplicação de algoritmos evolutivos a problema multiobjetivo

14.9. Redes neurais (I)

14.9.1. Introdução às redes neurais
14.9.2. Exemplo prático com redes neurais

14.10. Redes neurais (II)

14.10.1. Casos de uso de redes neurais na pesquisa médica
14.10.2. Casos de uso de redes neurais em economia
14.10.3. Casos de uso de redes neurais em visão artificial

Módulo 15. Inteligência Artificial: Estratégias e aplicações

15.1. Serviços financeiros

15.1.1. As implicações da Inteligência Artificial (IA) nos serviços financeiros Oportunidades e desafios
15.1.2. Casos de uso
15.1.3. Riscos potenciais relacionados ao uso de IA
15.1.4. Potenciais desenvolvimentos/utilizações futuras da IA

15.2. Implicações da Inteligência Artificial no serviço de saúde

15.2.1. Implicações da IA no setor da saúde Oportunidades e desafios
15.2.2. Casos de uso

15.3. Riscos relacionados com o uso de IA no serviço de saúde

15.3.1. Riscos potenciais relacionados ao uso de IA
15.3.2. Potenciais desenvolvimentos/utilizações futuras da IA

15.4. Retail

15.4.1. Participação da IA no Varejo Oportunidades e desafios
15.4.2. Casos de uso
15.4.3. Riscos potenciais relacionados ao uso de IA
15.4.4. Potenciais desenvolvimentos/utilizações futuras da IA

15.5. Indústria

15.5.1. Participação da IA na Indústria Oportunidades e desafios
15.5.2. Casos de uso

15.6. Riscos potenciais relacionados ao uso de IA na indústria

15.6.1. Casos de uso
15.6.2. Riscos potenciais relacionados ao uso de IA
15.6.3. Potenciais desenvolvimentos/utilizações futuras da IA

15.7. Administração pública

15.7.1. Participação da IA na administração pública Oportunidades e desafios
15.7.2. Casos de uso
15.7.3. Riscos potenciais relacionados ao uso de IA
15.7.4. Potenciais desenvolvimentos/utilizações futuras da IA

15.8. Educação

15.8.1. Participação da IA na educação Oportunidades e desafios
15.8.2. Casos de uso
15.8.3. Riscos potenciais relacionados ao uso de IA
15.8.4. Potenciais desenvolvimentos/utilizações futuras da IA

15.9. Silvicultura e agricultura

15.9.1. Participação da IA na silvicultura e na agricultura Oportunidades e desafios
15.9.2. Casos de uso
15.9.3. Riscos potenciais relacionados ao uso de IA
15.9.4. Potenciais desenvolvimentos/utilizações futuras da IA

15.10. Recursos Humanos

15.10.1. Implicações da IA para os recursos humanos. Oportunidades e desafios
15.10.2. Casos de uso
15.10.3. Riscos potenciais relacionados ao uso de IA
15.10.4. Potenciais desenvolvimentos/utilizações futuras da IA

Módulo 16. Métodos e Ferramentas de IA usadas na pesquisa clínica 

16.1. Tecnologias e Ferramentas de IA na pesquisa clínica 

16.1.1. Uso do aprendizado de máquina para identificar padrões em dados clínicos 
16.1.2. Desenvolvimento de algoritmos preditivos para ensaios clínicos 
16.1.3. Implementação de sistemas de IA para a melhoria no recrutamento de pacientes 
16.1.4. Ferramentas de IA para análise em tempo real de dados de pesquisa 

16.2. Métodos estatísticos e algoritmos em estudos clínicos 

16.2.1. Aplicação de técnicas estatísticas avançadas para análise de dados clínicos 
16.2.2. Utilização de algoritmos para validação e verificação de resultados de ensaios 
16.2.3. Implementação de modelos de regressão e classificação em estudos clínicos 
16.2.4. Análise de grandes conjuntos de dados por meio de métodos estatísticos computacionais 

16.3. Planejamento de experimentos e análise de resultados 

16.3.1. Estratégias para design eficiente de ensaios clínicos utilizando IA 
16.3.2.  Técnicas de IA para análise e interpretação de dados experimentais 
16.3.3. Otimização de protocolos de pesquisa por meio de simulações de IA 
16.3.4. Avaliação da eficácia e segurança de tratamentos usando modelos de IA 

16.4. Interpretação de imagens médicas por meio de IA em pesquisa 

16.4.1. Desenvolvimento de sistemas de IA para detecção automática de patologias em imagens 
16.4.2. Utilização de aprendizado profundo para classificação e segmentação em imagens médicas 
16.4.3. Ferramentas de IA para aprimorar a precisão em diagnósticos por imagem 
16.4.4.  Análise de imagens radiológicas e de ressonância magnética por meio de IA 

16.5. Análise de dados clínicos e biomédicos 

16.5.1. IA no processamento e análise de dados genômicos e proteômicos 
16.5.2. Ferramentas para análise integrada de dados clínicos e biomédicos 
16.5.3. Utilização de IA para identificar biomarcadores em pesquisa clínica 
16.5.4. Análise preditiva de resultados clínicos baseada em dados biomédicos 

16.6. Visualização avançada de dados em pesquisa clínica 

16.6.1. Desenvolvimento de ferramentas de visualização interativa para dados clínicos 
16.6.2. Utilização de IA na criação de representações gráficas de dados complexos 
16.6.3. Técnicas de visualização para interpretação fácil de resultados de pesquisa 
16.6.4. Ferramentas de realidade aumentada e virtual para visualização de dados biomédicos

16.7. Processamento de linguagem natural em documentação científica e clínica 

16.7.1. Aplicação de PNL para análise de literatura científica e registros clínicos 
16.7.2.  Ferramentas de IA para extração de informações relevantes de textos médicos 
16.7.3. Sistemas de IA para resumir e categorizar publicações científicas 
16.7.4. Utilização de PNL na identificação de tendências e padrões em documentação clínica 

16.8. Processamento de dados heterogêneos em Pesquisa Clínica 

16.8.1. Técnicas de IA para integrar e analisar dados de diversas fontes clínicas 
16.8.2. Ferramentas para gerenciamento de dados clínicos não estruturados 
16.8.3. Sistemas de IA para correlação de dados clínicos e demográficos 
16.8.4. Análise de dados multidimensionais para obter insights clínicos 

16.9. Aplicações de redes neurais na pesquisa biomédica 

16.9.1. Utilização de redes neurais para modelagem de doenças e previsão de tratamentos 
16.9.2. Implementação de redes neurais na classificação de doenças genéticas 
16.9.3. Desenvolvimento de sistemas de diagnóstico baseados em redes neurais 
16.9.4. Aplicação de redes neurais na personalização de tratamentos médicos 

16.10. Modelagem preditiva e seu impacto na pesquisa clínica 

16.10.1. Desenvolvimento de modelos preditivos para antecipação de resultados clínicos 
16.10.2. Utilização de IA na previsão de efeitos colaterais e reações adversas 
16.10.3. Implementação de modelos preditivos na otimização de ensaios clínicos 
16.10.4. Análise de riscos em tratamentos médicos utilizando modelagem preditiva 

Módulo 17. Pesquisa biomédica com IA 

17.1. Planejamento e execução de estudos observacionais com IA 

17.1.1. Implementação de IA para seleção e segmentação de populações em estudos 
17.1.2. Uso de algoritmos para monitoramento em tempo real de dados de estudos observacionais 
17.1.3. Ferramentas de IA para identificação de padrões e correlações em estudos observacionais 
17.1.4. Automatização do processo de coleta e análise de dados em estudos observacionais 

17.2. Validação e calibração de modelos em pesquisa clínica 

17.2.1. Técnicas de IA para assegurar precisão e confiabilidade de modelos clínicos 
17.2.2. Uso de IA na calibração de modelos preditivos em pesquisa clínica 
17.2.3. Métodos de validação cruzada aplicados a modelos clínicos por meio de IA 
17.2.4. Ferramentas de IA para avaliação da generalização de modelos clínicos 

17.3.  Métodos de integração de dados heterogêneos em pesquisa clínica 

17.3.1. Técnicas de IA para combinar dados clínicos, genômicos e ambientais 
17.3.2. Uso de algoritmos para lidar e analisar dados clínicos não estruturados 
17.3.3. Ferramentas de IA para normalização e padronização de dados clínicos 
17.3.4. Sistemas de IA para correlação de diferentes tipos de dados em pesquisa 

17.4. Integração de dados biomédicos multidisciplinares 

17.4.1. Sistemas de IA para combinar dados de diferentes disciplinas biomédicas 
17.4.2. Algoritmos para análise integrada de dados clínicos e de laboratório 
17.4.3. Ferramentas de IA para visualização de dados biomédicos complexos 
17.4.4. Uso de IA na criação de modelos holísticos de saúde a partir de dados multidisciplinares 

17.5. Algoritmos de aprendizado profundo em análise de dados biomédicos 

17.5.1. Implementação de redes neurais na análise de dados genéticos e proteômicos 
17.5.2. Uso de aprendizado profundo para identificação de padrões em dados biomédicos 
17.5.3. Desenvolvimento de modelos preditivos em medicina de precisão com aprendizado profundo 
17.5.4. Aplicação de IA na análise avançada de imagens biomédicas 

17.6. Otimização de processos de pesquisa com automação 

17.6.1. Automação de rotinas de laboratório por meio de sistemas de IA 
17.6.2. Uso de IA para gestão eficiente de recursos e tempo em pesquisa 
17.6.3.  Ferramentas de IA para otimização de fluxos de trabalho em pesquisa clínica 
17.6.4. Sistemas automatizados para acompanhamento e relato de avanços em pesquisa 

17.7. Simulação e modelagem computacional em medicina com IA 

17.7.1. Desenvolvimento de modelos computacionais para simulação de cenários clínicos 
17.7.2. Uso de IA para simulação de interações moleculares e celulares 
17.7.3. Ferramentas de IA na criação de modelos preditivos de doenças 
17.7.4. Aplicação de IA na simulação de efeitos de fármacos e tratamentos 

17.8. Uso da realidade virtual e aumentada em estudos clínicos 

17.8.1. Implementação de realidade virtual para formação e simulação em medicina 
17.8.2. Uso de realidade aumentada em procedimentos cirúrgicos e diagnósticos 
17.8.3. Ferramentas de realidade virtual para estudos de comportamento e psicologia 
17.8.4. Aplicação de tecnologias imersivas na reabilitação e terapia 

17.9. Ferramentas de mineração de dados aplicadas à pesquisa biomédica 

17.9.1. Uso de técnicas de mineração de dados para extrair conhecimentos de bancos de dados biomédicos 
17.9.2. Implementação de algoritmos de IA para descoberta de padrões em dados clínicos 
17.9.3. Ferramentas de IA para identificação de tendências em grandes conjuntos de dados 
17.9.4. Aplicação de mineração de dados na geração de hipóteses de pesquisa  

17.10. Desenvolvimento e validação de biomarcadores com inteligência artificial 

17.10.1. Uso de IA para identificação e caracterização de novos biomarcadores 
17.10.2. Implementação de modelos de IA para validação de biomarcadores em estudos clínicos 
17.10.3. Ferramentas de IA na correlação de biomarcadores com resultados clínicos 
17.10.4. Aplicação de IA na análise de biomarcadores para a medicina personalizada 

Módulo 18. Aplicação prática da IA na pesquisa clínica 

18.1. Tecnologias de sequenciamento genômico e análise de dados de IA 

18.1.1. Uso de IA para análise rápida e precisa de sequências genéticas 
18.1.2. mplementação de algoritmos de aprendizado automático na interpretação de dados genômicos 
18.1.3. Ferramentas de IA para identificação de variantes genéticas e mutações 
18.1.4. Aplicação de IA na correlação genômica com doenças e características 

18.2. IA na análise de imagens biomédicas

18.2.1. Desenvolvimento de sistemas de IA para detecção de anomalias em imagens médicas 
18.2.2. Uso da aprendizagem profunda na interpretação de raios X, ressonância magnética e tomografia computadorizada 
18.2.3. Ferramentas de IA para melhorar a precisão no diagnóstico por imagens 
18.2.4. Implementação de IA na classificação e segmentação de imagens biomédicas 

18.3. Robótica e automação em laboratórios clínicos 

18.3.1. Uso de robôs para automação de testes e processos em laboratórios 
18.3.2. Implementação de sistemas automáticos para gestão de amostras biológicas 
18.3.3. Desenvolvimento de tecnologias robóticas para melhorar a eficiência e precisão em análises clínicas 
18.3.4. Aplicação de IA na otimização de fluxos de trabalho em laboratórios 

18.4. IA na personalização de terapias e medicina de precisão 

18.4.1. Desenvolvimento de modelos de IA para personalização de tratamentos médicos 
18.4.2. Uso de algoritmos preditivos na seleção de terapias com base em perfis genéticos 
18.4.3. Ferramentas de IA na adaptação de doses e combinações de medicamentos 
18.4.4. Aplicação de IA na identificação de tratamentos eficazes para grupos específicos  

18.5. Inovações em diagnósticos assistidos por IA 

18.5.1. Implementação de sistemas de IA para diagnósticos rápidos e precisos 
18.5.2. Uso de IA na identificação precoce de doenças por meio de análise de dados 
18.5.3. Desenvolvimento de ferramentas de IA para interpretação de testes clínicos 
18.5.4. Aplicação de IA na combinação de dados clínicos e biomédicos para diagnósticos abrangentes 

18.6. Aplicativos de IA em estudos de microbioma e microbiologia 

18.6.1. Uso de IA na análise e mapeamento do microbioma humano 
18.6.2. Implementação de algoritmos para estudar a relação entre microbioma e doenças 
18.6.3. Ferramentas de IA na identificação de padrões em estudos microbiológicos 
18.6.4. . Aplicação de IA na pesquisa de terapias baseadas no microbioma 

18.7. Wearables e monitoramento remoto em estudos clínicos 

18.7.1. Desenvolvimento de dispositivos wearables com IA para monitoramento contínuo da saúde 
18.7.2. Uso de IA na interpretação de dados coletados por wearables 
18.7.3. Implementação de sistemas de monitoramento remoto em ensaios clínicos 
18.7.4. Aplicação de IA na previsão de eventos clínicos por meio de dados de wearables 

18.8. IA na gestão de estudos clínicos 

18.8.1.  Uso de sistemas de IA para otimização da gestão de ensaios clínicos 
18.8.2. Implementação de IA na seleção e acompanhamento de participantes 
18.8.3. Ferramentas de IA para análise de dados e resultados de ensaios clínicos 
18.8.4. Aplicação de IA na melhoria da eficiência e redução de custos em ensaios 

18.9. Desenvolvimento de vacinas e tratamentos assistidos pela IA 

18.9.1.  Uso de IA na aceleração do desenvolvimento de vacinas 
18.9.2. Implementação de modelos preditivos na identificação de potenciais tratamentos 
18.9.3. Ferramentas de IA para simular respostas a vacinas e medicamentos 
18.9.4. Aplicação de IA na personalização de vacinas e terapias 

18.10. Aplicativos de IA em estudos de imunologia e resposta imunológica 

18.10.1. Desenvolvimento de modelos de IA para entender mecanismos imunológicos 
18.10.2. Uso de IA na identificação de padrões em respostas imunes 
18.10.3. Implementação de IA na pesquisa de distúrbios autoimunes 
18.10.4. Aplicação de IA na gestão  de imunoterapias personalizadas 

Módulo 19. Análise de Big Data e aprendizagem automática na pesquisa clínica 

19.1. Big Data em pesquisa clínica: Conceitos e ferramentas 

19.1.1. A explosão de dados no âmbito da pesquisa clínica 
19.1.2. Conceito de Big Data e principais ferramentas 
19.1.3. Aplicações de Big Data em Pesquisa Clínica 

19.2. Mineração de dados em registros clínicos e biomédicos 

19.2.1. Principais metodologias para a mineração de dados 
19.2.2. Integração de dados de registros clínicos e biomédicos 
19.2.3. Detecção de padrões e anomalias em registros clínicos e biomédicos 

19.3. Algoritmos de aprendizado de máquina em pesquisa biomédica 

19.3.1. Técnicas de classificação em pesquisa biomédica 
19.3.2. Técnicas de regressão em pesquisa biomédica 
19.3.4. Técnicas não supervisionadas em pesquisa biomédica 

19.4. Técnicas de análise preditiva em pesquisa clínica 

19.4.1. Técnicas de classificação em pesquisa clínica 
19.4.2. Técnicas de regressão em pesquisa clínica 
19.4.3. Deep Learning em pesquisa clínica 

19.5. Modelos de IA em epidemiologia e saúde pública 

19.5.1. Técnicas de IA em epidemiologia e saúde pública 
19.5.2. Técnicas de regressão para epidemiologia e saúde pública 
19.5.3. Técnicas não supervisionadas em epidemiologia e saúde pública 

19.6. Análise de redes biológicas e padrões de doenças 

19.6.1. Exploração de interações em redes biológicas para identificação de padrões de doença 
19.6.2. Integração de dados omics na análise de redes para caracterizar complexidades biológicas 
19.6.3. Aplicação de algoritmos de machine learning para descoberta de padrões de doença 

19.7. Desenvolvimento de ferramentas para prognóstico clínico 

19.7.1. Criação de ferramentas inovadoras para prognóstico clínico baseadas em dados multidimensionais 
19.7.2.  Integração de variáveis clínicas e moleculares no desenvolvimento de ferramentas de prognóstico 
19.7.3. Avaliação da eficácia das ferramentas de prognóstico em diversos contextos clínicos 

19.8. Visualização e comunicação de dados complexos de forma avançada 

19.8.1. Utilização de técnicas de visualização avançada para representar dados biomédicos complexos 
19.8.2. Desenvolvimento de estratégias de comunicação efetiva para apresentar resultados de análises complexas 
19.8.3. Implementação de ferramentas de interatividade em visualizações para melhorar a compreensão 

19.9. Segurança de dados e desafios de gestão de dados Big Data 

19.9.1. Abordagem de desafios na segurança de dados no contexto de Big Data biomédico 
19.9.2.  Estratégias para a proteção da privacidade na gestão de grandes conjuntos de dados biomédicos 
19.9.3. Implementação de medidas de segurança para mitigar riscos no manuseio de dados sensíveis 

19.10. Aplicações práticas e estudos de caso em Big Data biomédico 

19.10.1. Exploração de casos de sucesso na implementação de Big Data biomédico em pesquisa clínica 
19.10.2. Desenvolvimento de estratégias práticas para a aplicação de Big Data na tomada de decisões clínicas 
19.10.3. Avaliação de impacto e lições aprendidas por meio de estudos de caso no âmbito biomédico 

Módulo 20. Aspectos éticos, legais e futuros da IA na pesquisa clínica 

20.1. Ética na aplicação de IA em pesquisas clínicas 

20.1.1. Análise ética da tomada de decisões assistida por IA em ambientes de pesquisa clínica 
20.1.2. Ética no uso de algoritmos de IA para a seleção de participantes em estudos clínicos 
20.1.3. Considerações éticas na interpretação de resultados gerados por sistemas de IA em pesquisa clínica 

20.2. Considerações legais e regulatórias sobre IA biomédica 

20.2.1. Análise da regulamentação legal no desenvolvimento e aplicação de tecnologias de IA no âmbito biomédico 
20.2.2. Avaliação da conformidade com regulamentações específicas para garantir a segurança e eficácia de soluções baseadas em IA 
20.2.3. Abordagem de desafios regulatórios emergentes associados ao uso de IA em pesquisa biomédica 

20.3. Consentimento informado e aspectos éticos no uso de dados clínicos

20.3.1. Desenvolvimento de estratégias para garantir um consentimento informado efetivo em projetos que envolvem IA 
20.3.2. Ética na coleta e uso de dados clínicos sensíveis no contexto de pesquisas impulsionadas por IA 
20.3.3. Abordagem de questões éticas relacionadas à propriedade e acesso a dados clínicos em projetos de pesquisa 

20.4. IA e responsabilidade na pesquisa clínica 

20.4.1. Avaliação da responsabilidade ética e legal na implementação de sistemas de IA em protocolos de pesquisa clínica 
20.4.2. Desenvolvimento de estratégias para abordar possíveis consequências adversas da aplicação de IA no âmbito da pesquisa biomédica 
20.4.3. Considerações éticas na participação ativa da IA na tomada de decisões em pesquisa clínica 

20.5. Impacto da IA na equidade e no acesso à assistência médica 

20.5.1. Avaliação do impacto de soluções de IA na equidade na participação em ensaios clínicos 
20.5.2. Desenvolvimento de estratégias para melhorar o acesso a tecnologias de IA em ambientes clínicos diversos 
20.5.3. Ética na distribuição de benefícios e riscos associados à aplicação de IA no cuidado de saúde 

20.6. Privacidade e proteção de dados em projetos de pesquisa 

20.6.1. Garantia da privacidade dos participantes em projetos de pesquisa que envolvem o uso de IA 
20.6.2. Desenvolvimento de políticas e práticas para a proteção de dados em pesquisas biomédicas 
20.6.3. Abordagem de desafios específicos de privacidade e segurança no manejo de dados sensíveis no âmbito clínico 

20.7. IA e sustentabilidade na pesquisa biomédica 

20.7.1. Avaliação do impacto ambiental e recursos associados à implementação de IA em pesquisas biomédicas 
20.7.2. Desenvolvimento de práticas sustentáveis na integração de tecnologias de IA em projetos de pesquisa clínica 
20.7.3. Ética na gestão de recursos e sustentabilidade na adoção de IA em pesquisas biomédicas 

20.8. Auditoria e explicabilidade de modelos de IA no âmbito clínico

20.8.1. Desenvolvimento de protocolos de auditoria para avaliar a confiabilidade e precisão de modelos de IA em pesquisa clínica 
20.8.2.  Ética na explicabilidade de algoritmos para garantir a compreensão de decisões tomadas por sistemas de IA em contextos clínicos 
20.8.3. Abordagem de desafios éticos na interpretação de resultados de modelos de IA em pesquisas biomédicas 

20.9. Inovação e empreendedorismo no campo da IA clínica 

20.9.1. Ética na inovação responsável ao desenvolver soluções de IA para aplicações clínicas 
20.9.2. Desenvolvimento de estratégias empresariais éticas no âmbito da IA clínica 
20.9.3. Considerações éticas na comercialização e adoção de soluções de IA no setor clínico 

20.10. Considerações éticas na colaboração internacional em pesquisa clínica 

20.10.1. Desenvolvimento de acordos éticos e legais para a colaboração internacional em projetos de pesquisa impulsionados por IA 
20.10.2. Ética na participação de múltiplas instituições e países na pesquisa clínica com tecnologias de IA 
20.10.3. Abordagem de desafios éticos emergentes associados à colaboração global em pesquisas biomédicas 

O programa inclui a análise de aspectos éticos, legais e regulatórios, envolvendo-se com a responsabilidade e a consciência dos desafios contemporâneos”