Inteligência Artificial na Pesquisa Clínica

A capacidade da IA de integrar dados de várias fontes, bem como de prever resultados, contribui para uma medicina mais precisa e personalizada”

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.

A TECH elaborou um programa abrangente baseado na metodologia inovadora do Relearning com o objetivo de formar especialistas em IA altamente competentes. Essa modalidade de aprendizagem se concentra na reiteração de conceitos-chave para consolidar a compreensão ideal. Com apenas um dispositivo eletrônico conectado à Internet o aluno poderá acessar o conteúdo a qualquer momento, eliminando a necessidade de presença ou de cumprimento de horários estabelecidos.

Este programa de Inteligência Artificial na Pesquisa Clínica é altamente relevante no cenário atual de saúde e tecnologia”

Este Mestrado em Inteligência Artificial na Pesquisa Clínica conta com o conteúdo científico mais completo e atualizado do mercado. Suas principais características são:

• O desenvolvimento de estudos de caso apresentados por especialistas em Inteligência Artificial em Pesquisa Clínica.
• O conteúdo gráfico, esquemático e extremamente prático fornece informações científicas e práticas sobre aquelas disciplinas que são essenciais para o exercício profissional
• Contém exercícios práticos onde o processo de autoavaliação é realizado para melhorar o aprendizado
• Destaque especial para as metodologias inovadoras
• Lições teóricas, perguntas a especialistas, fóruns de discussão sobre temas controversos e trabalhos de reflexão individual
• Disponibilidade de acesso a todo o conteúdo a partir de qualquer dispositivo, fixo ou portátil, com conexão à Internet

Você aprenderá sobre as tecnologias mais recentes e as aplicações mais inovadoras da Inteligência Artificial na Pesquisa Clínica, por meio dos melhores recursos multimídia”

A equipe de professores deste programa inclui profissionais desta área, cuja experiência é somada a esta capacitação, além de reconhecidos especialistas de conceituadas sociedades científicas e universidades de prestigio.

O conteúdo multimídia, desenvolvido com a mais recente tecnologia educacional, permitirá ao profissional uma aprendizagem contextualizada, ou seja, realizada através de um ambiente simulado, proporcionando uma capacitação imersiva e programada para praticar diante de situações reais.

A estrutura deste programa se concentra na Aprendizagem Baseada em Problemas, através da qual o profissional deverá resolver as diferentes situações de prática profissional que surgirem ao longo do curso acadêmico. Para isso, contará com a ajuda de um inovador sistema de vídeo interativo realizado por especialistas reconhecidos.

Graças a este programa 100% online, você analisará de forma abrangente os princípios essenciais da aprendizagem automática e sua implementação na análise de dados clínicos e biomédicos”

Você aprenderá mais sobre a implementação de Big Data e técnicas de aprendizado de máquina na pesquisa clínica. Matricule-se já!”

O objetivo deste programa não é apenas fornecer uma compreensão profunda da Inteligência Artificial aplicada à Pesquisa Clínica, mas também capacitar líderes que possam enfrentar os desafios atuais e futuros da medicina. Ao realizar este programa, os alunos estarão imersos em um ambiente acadêmico em que a inovação e a ética estão interligadas para transformar a área da saúde. Dessa forma, eles abordarão técnicas de análise de dados médicos, o desenvolvimento de modelos preditivos para estudos clínicos e a implementação de soluções inovadoras para a personalização de tratamentos. Assim, eles abordarão problemas clínicos com soluções orientadas por dados.

Estude na TECH! Você desenvolverá habilidades de IA e abordará problemas clínicos com soluções orientadas por dados”

Objetivos gerais

• Compreender os fundamentos teóricos da Inteligência Artificial
• Estudar os diferentes tipos de dados e entender o ciclo de vida dos dados
• Avaliar a função crucial dos dados no desenvolvimento e na implementação de soluções de Inteligência Artificial
• Analisar os algoritmos e complexidade para resolver problemas específicos
• Explorar a base teórica das redes neurais para o desenvolvimento do Deep Learning
• Analisar a computação bioinspirada e sua relevância para o desenvolvimento de sistemas inteligentes
• Analisar as estratégias atuais de Inteligência Artificial em vários campos, identificando oportunidades e desafios
• Obter uma visão abrangente da transformação da pesquisa clínica por meio da IA, desde seus fundamentos históricos até os aplicativos atuais
• Aprender métodos eficazes para integrar dados heterogêneos à pesquisa clínica, incluindo processamento de linguagem natural e visualização avançada de dados
• Adquirir uma sólida compreensão da validação e simulação de modelos no campo biomédico, explorando o uso de datasets sintéticos e aplicações práticas de IA na pesquisa em saúde
• Compreender e aplicar tecnologias de sequenciamento genômico, análise de dados de IA e o uso de IA em imagens biomédicas
• Adquirir conhecimento especializado em áreas importantes, como personalização de terapias, medicina de precisão, diagnósticos assistidos por IA e gestão de ensaios clínicos
• Obter uma sólida compreensão dos conceitos de Big Data no ambiente clínico e familiarizar-se com as ferramentas essenciais para sua análise
• Aprofundar os dilemas éticos, analisar as considerações legais, explorar o impacto socioeconômico e o futuro da IA na área da saúde e promover a inovação e o empreendedorismo no âmbito da IA clínica

Objetivos específicos

Módulo 1. Fundamentos da Inteligência Artificial

• Analisar a evolução histórica da Inteligência Artificial, desde seus primórdios até seu estado atual, identificando os principais marcos e desenvolvimentos 
• Compreender o funcionamento das redes neurais e sua aplicação em modelos de aprendizado em Inteligência Artificial 
• Estudar os princípios e as aplicações dos algoritmos genéticos, analisando sua utilidade na solução de problemas complexos 
• Analisar a importância dos thesauri, vocabulários e taxonomias na estruturação e no processamento de dados para sistemas de IA 
• Explorar o conceito da web semântica e sua influência na organização e compreensão das informações em ambientes digitais 

Módulo 2. Tipos e Ciclo de Vida dos Dados

• Compreender os conceitos fundamentais de estatística e sua aplicação na análise de dados 
• Identificar e classificar diferentes tipos de dados estatísticos, desde dados quantitativos até qualitativos 
• Analisar o ciclo de vida dos dados, desde a geração até o descarte, identificando os principais estágios 
• Explorar os estágios iniciais do ciclo de vida dos dados, destacando a importância do planejamento e da estrutura dos dados 
• Estudar os processos de coleta de dados, incluindo a metodologia, 
• ferramentas e canais de coleta 
• Explorar o conceito de Datawarehouse ( Armazém de dados), com ênfase nos elementos que o integram e em seu projeto 
• Analisar os aspectos regulatórios relacionados à gestão de dados, cumprindo as normas de privacidade e segurança e as práticas recomendadas 

Módulo 3. Os dados na Inteligência Artificial

• Dominar os fundamentos da ciência de dados, abrangendo ferramentas, tipos e fontes para a análise de informações 
• Explorar o processo de transformação de dados em informações usando técnicas de mineração e visualização de dados 
• Estudar a estrutura e as características do datasets, compreendendo 
• sua importância na preparação e no uso de dados para modelos de Inteligência Artificial. 
• Analisar modelos supervisionados e não supervisionados, incluindo métodos e classificação 
• Usar ferramentas específicas e práticas recomendadas no manejo e processamento de dados, garantindo eficiência e qualidade na implementação da Inteligência Artificial 

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

• Dominar as técnicas de inferência estatística para compreender e aplicar métodos estatísticos na mineração de dados 
• Realizar uma análise exploratória detalhada de conjuntos de dados para identificar padrões, anomalias e tendências relevantes 
• Desenvolver habilidades para a preparação de dados, incluindo sua limpeza, integração e formatação para uso na mineração de dados 
• Implementar estratégias eficazes para lidar com valores perdidos em conjuntos de dados, aplicando métodos de imputação ou eliminação conforme o contexto 
• Identificar e mitigar o ruído presente nos dados, utilizando técnicas de filtragem e suavização para melhorar a qualidade do conjunto de dados 
• Abordar o pré-processamento de dados em ambientes de Big Data 

Módulo 5. Algoritmia e Complexidade em Inteligência Artificial

• Introduzir estratégias de design de algoritmos, fornecendo uma compreensão sólida dos enfoques fundamentais para a resolução de problemas 
• Analisar a eficiência e complexidade dos algoritmos, aplicando técnicas de análise para avaliar o desempenho em termos de tempo e espaço 
• Estudar e aplicar algoritmos de ordenação, compreendendo seu funcionamento e comparando sua eficiência em diferentes contextos 
• Explorar algoritmos baseados em árvores, compreendendo sua estrutura e aplicações 
• Investigar algoritmos com Heaps, analisando sua implementação e utilidade na manipulação eficiente de dados 
• Analisar algoritmos baseados em grafos, explorando sua aplicação na representação e solução de problemas que envolvem relações complexas 
• Estudar algoritmos Greedy, entendendo sua lógica e aplicações na resolução de problemas de otimização 
• Investigar e aplicar a técnica de backtracking  para a resolução sistemática de problemas, analisando sua eficácia em diversos cenários 

Módulo 6. Sistemas inteligentes

• Explorar a teoria de agentes, compreendendo os conceitos fundamentais de seu funcionamento e sua aplicação em Inteligência Artificial e engenharia de Software 
• Estudar a representação do conhecimento, incluindo a análise de ontologias e sua aplicação na organização de informações estruturadas 
• Analisar o conceito da web semântica e seu impacto na organização e recuperação de informações em ambientes digitais 
• Avaliar e comparar diferentes representações do conhecimento, integrando estas para melhorar a eficácia e precisão dos sistemas inteligentes 
• Estudar racionadores semânticos, sistemas baseados em conhecimento e sistemas especialistas, compreendendo sua funcionalidade e aplicações na tomada de decisões inteligentes 

Módulo 7. Machine learning e mineração de dados 

• Introduzir os processos de descobrimento do conhecimento e os conceitos fundamentais do machine learning 
• Estudar árvores de decisão como modelos de aprendizado supervisionado, compreendendo sua estrutura e aplicações 
• Avaliar classificadores usando técnicas específicas para medir seu desempenho e precisão na classificação de dados 
• Estudar redes neurais, compreendendo seu funcionamento e arquitetura para resolver problemas complexos de aprendizado de máquina 
• Explorar métodos bayesianos e sua aplicação no aprendizado de máquina, incluindo redes bayesianas e classificadores bayesianos 
• Analisar modelos de regressão e de resposta contínua para a previsão de valores numéricos a partir de dados 
• Estudar técnicas de agrupamento para identificar padrões e estruturas em conjuntos de dados não rotulados 
• Explorar a mineração de texto e o processamento de linguagem natural (NLP), compreendendo como técnicas de aprendizado de máquina são aplicadas para analisar e compreender o texto 

Módulo 8. Redes Neurais como Base do Deep Learning

• Dominar os fundamentos do Aprendizado Profundo, compreendendo seu papel essencial no Deep Learning 
• Explorar as operações fundamentais em redes neurais e compreender sua aplicação na construção de modelos 
• Analisar as diferentes camadas utilizadas em redes neurais e aprender a selecioná-lasadequadamente 
• Compreender a combinação efetiva de camadas e operações para projetar arquiteturas de redes neurais complexas e eficientes 
• Utilizar treinadores e otimizadores para ajustar e melhorar o desempenho das redes neurais 
• Explorar a conexão entre neurônios biológicos e artificiais para uma compreensão mais profunda do design de modelos 
• Ajustar hiperparâmetros para o Fine Tuning de redes neurais, otimizando seu desempenho em tarefas específicas 

Módulo 9. Treinamento de Redes Neurais Profundas

• Resolver problemas relacionados aos gradientes no treinamento de redes neurais profundas 
• Explorar e aplicar diferentes otimizadores para melhorar a eficiência e convergência dos modelos 
• Programar a taxa de aprendizagem para ajustar dinamicamente a velocidade de convergência do modelo 
• Compreender e abordar o sobreajuste através de estratégias específicas durante o treinamento 
• Aplicar diretrizes práticas para garantir um treinamento eficiente e eficaz de redes neurais profundas 
• Implementar Transfer Learning como uma técnica avançada para melhorar o desempenho do modelo em tarefas específicas 
• Explorar e aplicar técnicas de Data Augmentation para enriquecer conjuntos de dados e melhorar a generalização do modelo 
• Desenvolver aplicações práticas utilizando Transfer Learning para resolver problemas do mundo real 
• Compreender e aplicar técnicas de regularização para melhorar a generalização e evitar o sobreajuste em redes neurais profundas 

Módulo 10. Personalização de Modelos e Treinamento com TensorFlow

• Dominar os fundamentos do TensorFlow e sua integração com o NumPy para um manejo eficiente de dados e cálculos 
• Personalizar modelos e algoritmos de treinamento utilizando as capacidades avançadas do TensorFlow 
• Explorar a API tfdata para gerenciar e manipular conjuntos de dados de maneira eficaz 
• Implementar o formato TFRecord para armazenar e acessar grandes conjuntos de dados no  TensorFlow 
• Utilizar camadas de pré-processamento do Keras para facilitar a construção de modelos personalizados 
• Explorar o projeto TensorFlow Datasets para acessar conjuntos de dados predefinidos e melhorar a eficiência no desenvolvimento 
• Desenvolver uma aplicação de Deep Learning com TensorFlow, integrando os conhecimentos adquiridos no módulo 
• Aplicar de maneira prática todos os conceitos aprendidos na construção e treinamento de modelos personalizados com TensorFlow em situações do mundo real 

Módulo 11. Deep Computer Vision com Redes Neurais Convolucionais

• Compreender a arquitetura do córtex visual e sua relevância no Deep 
• Computer Vision 
• Explorar e aplicar camadas convolucionais para extrair características-chave de imagens 
• Implementar camadas de pooling e sua utilização em modelos de Deep Computer Vision con Keras 
• Analisar diversas arquiteturas de Redes Neurais Convolucionais (CNN) e sua aplicabilidade em diferentes contextos 
• Desenvolver e implementar uma CNN ResNet utilizando a biblioteca Keras para melhorar a eficiência e desempenho do modelo 
• Utilizar modelos pré-treinados de Keras para aproveitar a aprendizagem por transferência em tarefas específicas 
• Aplicar técnicas de classificação e localização em ambientes de Deep Computer Vision 
• Explorar estratégias de detecção e rastreamento de objetos usando Redes Neurais Convolucionais 
• Implementar técnicas de segmentação semântica para compreender e classificar objetos em imagens de maneira detalhada 

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

• Desenvolver habilidades em geração de texto usando Redes Neurais Recorrentes (RNN) 
• Aplicar RNN na classificação de opiniões para análise de sentimentos em textos 
• Compreender e aplicar os mecanismos de atenção em modelos de processamento de linguagem natural 
• Analisar e utilizar modelos Transformers em tarefas específicas de NLP 
• Explorar a aplicação de modelos Transformers no contexto de processamento de imagens e visão computacional 
• Familiarizar-se com a biblioteca Transformers de Hugging Face para a implementação eficiente de modelos avançados 
• Comparar diferentes bibliotecas de Transformers para avaliar sua adequação em tarefas específicas 
• Desenvolver uma aplicação prática de NLP que integre RNN e mecanismos de atenção para resolver problemas do mundo real 

Módulo 13. Autoencoders, GANs e Modelos de Difusão

• Desenvolver representações eficientes de dados por meio de  Autoencoders, GANs e Modelos de Difusão 
• Realizar PCA utilizando um codificador automático linear incompleto para otimizar a representação de dados 
• Implementar e compreender o funcionamento de codificadores automáticos empilhados 
• Explorar e aplicar autoencodersconvolucionais para representações eficientes de dados visuais 
• Analisar e aplicar a eficácia de autoencoders esparsos na representação de dados 
• Gerar imagens da moda do conjunto de dados MNIST utilizando Autoencoders 
• Compreender o conceito de Redes Adversárias Generativas (GANs) e Modelos de Difusão 
• Implementar e comparar o desempenho de Modelos de Difusão e GANs 
• na geração de dados 

Módulo 14. Computação bioinspirada

• Introduzir os conceitos fundamentais da computação bioinspirada 
• Explorar algoritmos de adaptação social como abordagem-chave na computação bioinspirada 
• Analisar estratégias de exploração-exploração do espaço em algoritmos genéticos 
• Examinar modelos de computação evolutiva no contexto da otimização
• Continuar a análise detalhada de modelos de computação evolutiva
• Aplicar programação evolutiva a problemas específicos de aprendizagem 
• Abordar a complexidade de problemas multiobjetivo no contexto da computação bioinspirada 
• Explorar a aplicação de redes neurais no âmbito da computação bioinspirada
• Analisar a implementação e a utilidade das redes neurais na computação bioinspirada

Módulo 15. Inteligência Artificial: estratégias e aplicativos 

• Desenvolver estratégias de implementação de inteligência artificial em serviços financeiros 
• Analisar as implicações da inteligência artificial na prestação de serviços de saúde 
• Identificar e avaliar os riscos associados ao uso de IA no campo da saúde 
• Avaliar os riscos potenciais vinculados ao uso de IA na indústria 
• Aplicar técnicas de inteligência artificial na indústria para melhorar a produtividade 
• Projetar soluções de inteligência artificial para otimizar processos na administração pública 
• Avaliar a implementação de tecnologias de IA no setor educacional 
• Aplicar técnicas de inteligência artificial na silvicultura e agricultura para melhorar a produtividade 
• Otimizar processos de recursos humanos por meio do uso estratégico da inteligência artificial 

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

• Obter uma visão abrangente de como a IA está transformando a pesquisa clínica, desde seus fundamentos históricos até os aplicativos atuais 
• Implementar métodos e algoritmos estatísticos avançados em estudos clínicos para otimizar a análise de dados 
• Projetar experimentos com abordagens inovadoras e realizar uma análise completa dos resultados em Pesquisa Clínica 
• Aplicar o processamento de linguagem natural para melhorar a documentação científica e clínica no contexto da pesquisa 
• Integrar de forma eficaz dados heterogêneos usando técnicas de última geração para aprimorar a pesquisa clínica interdisciplinar 

Módulo 17. Pesquisa biomédica com IA   

• Adquirir conhecimentos sólidos sobre a validação de modelos e simulações no campo biomédico, garantindo sua precisão e relevância clínica 
• Integrar dados heterogêneos usando métodos avançados para enriquecer a análise multidisciplinar em Pesquisa Clínica 
• Desenvolver algoritmos de aprendizagem profunda para melhorar a interpretação e a análise de dados biomédicos em estudos clínicos 
• Explorar o uso de datasets sintéticos em estudos clínicos e para entender as aplicações práticas da IA na pesquisa em saúde 
• Compreender o papel crucial da simulação computacional na descoberta de medicamentos, na análise de interações moleculares e na modelagem de doenças complexas 

Módulo 18. Aplicação prática da IA na pesquisa clínica  

• Adquirir experiência em áreas importantes, como personalização de terapias, medicina de precisão, diagnósticos assistidos por IA, gestão de ensaios clínicos e desenvolvimento de vacinas 
• Incorporar a robótica e a automação em laboratórios clínicos para otimizar os processos e melhorar a qualidade dos resultados 
• Explorar o impacto da IA sobre o microbioma, a microbiologia, weareables e o monitoramento remoto em estudos clínicos 
• Abordar os desafios contemporâneos no campo biomédico, como a gestão eficiente de ensaios clínicos, o desenvolvimento de tratamentos assistidos por IA e a aplicação de IA em estudos de imunologia e resposta imunológica 
• Inovar em diagnósticos assistidos por IA para melhorar a detecção precoce e a precisão do diagnóstico em ambientes de pesquisa clínica e biomédica 

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

• Obter uma sólida compreensão dos conceitos de Big Data no ambiente clínico e familiarizar-se com as ferramentas essenciais utilizadas para sua análise 
• Explorar técnicas avançadas de mineração de dados, algoritmos de aprendizagem de máquina, análise preditiva e aplicativos de IA em epidemiologia e saúde pública 
• Analisar redes biológicas e padrões de doenças para identificar conexões e possíveis tratamentos 
• Abordar a segurança dos dados e gerenciar os desafios associados a grandes volumes de dados na pesquisa biomédica 
• Investigar estudos de caso que demonstrem o potencial do Big Data na pesquisa biomédica 

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

• Compreender os dilemas éticos que surgem ao aplicar a IA na pesquisa clínica e analisar as considerações legais e regulatórias relevantes no campo biomédico 
• Abordar os desafios específicos do manejo do consentimento informado em estudos de IA 
• Investigar como a IA pode influenciar a equidade e o acesso à assistência médica 
• Analisar as perspectivas futuras sobre como a IA moldará a Pesquisa Clínica, explorando seu papel na sustentabilidade das práticas de pesquisa biomédica e identificando oportunidades de inovação e empreendedorismo 
  Abordar de forma abrangente os aspectos éticos, legais e socioeconômicos da pesquisa clínica orientada por IA 

Atualize suas habilidades para estar na vanguarda da revolução tecnológica na área da saúde, contribuindo para o avanço da Pesquisa Clínica”