Inteligência Artificial na Prática Clínica

A IA na prática clínica promete melhorar a qualidade do atendimento médico, reduzir erros e abrir novas fronteiras para a medicina personalizada e a pesquisa biomédica” 

A inteligência artificial pode ser aplicada à prática médica, analisando grandes conjuntos de dados médicos para identificar padrões e tendências e facilitar diagnósticos mais precoces e mais precisos. Além disso, no gerenciamento de pacientes, a IA é capaz de prever possíveis complicações, personalizar tratamentos e otimizar a alocação de recursos, melhorando a eficiência e a qualidade do atendimento. A automação de tarefas rotineiras também libera tempo para que os profissionais se concentrem em aspectos mais complexos e humanos do atendimento, promovendo avanços significativos na medicina. 

Por esse motivo, a TECH desenvolveu o Mestrado em Inteligência na Prática Clínica, com uma abordagem abrangente e especializada. Os módulos específicos vão desde o domínio das ferramentas práticas de IA até a compreensão crítica de sua aplicação ética e legal na medicina. O foco em aplicativos médicos específicos, como o diagnóstico assistido por IA e o manejo da dor, capacitará os profissionais com habilidades e conhecimentos avançados nas principais áreas da saúde.  

A colaboração multidisciplinar também será incentivada, preparando os alunos para trabalhar em diversas equipes em ambientes clínicos. Além disso, sua abordagem ética, jurídica e de governança garantirá uma compreensão responsável e uma aplicação prática no desenvolvimento e na implementação de soluções de IA na área da saúde. A combinação de aprendizagem teórica e prática, juntamente com a aplicação do Big Data na saúde permitirá que os médicos enfrentem os desafios atuais e futuros no campo de forma abrangente e competente. 

Dessa forma, a TECH elaborou um programa completo com base na metodologia inovadora do Relearning, para capacitar especialistas em IA altamente competentes. Essa forma de aprendizado se concentra na repetição de conceitos-chave para garantir uma compreensão sólida. Apenas um dispositivo eletrônico com conexão à Internet será necessário para acessar o conteúdo a qualquer momento, liberando os participantes de horários fixos ou da obrigação de comparecer pessoalmente.  

A estrutura modular do programa lhe permitirá uma progressão coerente desde o básico até os aplicativos mais avançados”  

Este Mestrado em Inteligência Artificial na Prática 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 na Prática Clínica
• O conteúdo gráfico, esquemático e extremamente útil fornece informações científicas e práticas sobre aquelas disciplinas indispensáveis para o exercício da profissão 
• Exercícios práticos em que o processo de autoavaliação é realizado para melhorar a aprendizagem 
• 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 

Aprofunde seu conhecimento sobre a ciência de dados de saúde apoiada em IA, explorando a bioestatística e a análise de big data por meio de 2.250 horas de conteúdo inovador. 

O corpo docente do programa inclui profissionais do setor que trazem para esta capacitação sua experiência profissional, bem como especialistas reconhecidos de sociedades líderes e universidades de prestígio.

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.      

Analise como a IA interpreta os dados genéticos para projetar estratégias terapêuticas específicas, graças a este programa 100% online"

Aplique a mineração de dados e o aprendizado de máquina no contexto da saúde. Matricule-se já"

O principal objetivo do Mestrado em Inteligência Artificial na Prática Clínica é capacitar profissionais de saúde para transformar o atendimento médico por meio da aplicação estratégica da IA. Este programa inovador equipará os alunos com habilidades sólidas em análise de dados médicos, diagnóstico assistido por IA, personalização do tratamento e gestão eficiente do atendimento ao paciente. Após a conclusão do programa, os especialistas estarão preparados para liderar mudanças, melhorando a precisão do diagnóstico, otimizando os protocolos de tratamento e promovendo um atendimento médico mais acessível e eficaz. 

A TECH permitirá que você transforme a prática clínica, melhore os diagnósticos e desenvolva tratamentos precisos e personalizados” 

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 
• Avaliar criticamente os benefícios e as limitações da IA na saúde, identificando possíveis armadilhas e fornecendo uma avaliação informada de sua aplicação clínica 
• Reconhecer a importância da colaboração entre disciplinas para desenvolver 
• soluções eficazes de IA 
• Obter uma perspectiva abrangente sobre as tendências emergentes e inovações tecnológicas em IA aplicadas à saúde 
• Adquirir conhecimentos sólidos em aquisição, filtragem e pré-processamento de dados médicos 
• Compreender os princípios éticos e as regulamentações legais aplicáveis à implementação da IA na medicina, promovendo práticas éticas, justiça e transparência 

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. Diagnóstico na prática clínica através de IA 

• Analisar criticamente os benefícios e as limitações da IA na área da saúde 
• Identificar possíveis erros, fornecendo uma avaliação informada de sua aplicação em ambientes clínicos 
• Reconhecer a importância da colaboração entre disciplinas para desenvolver soluções eficazes de IA 
• Desenvolver competências para aplicar ferramentas de IA no contexto clínico, com foco em aspectos como diagnóstico assistido, análise de imagens médicas e interpretação de resultados  
• Identificar possíveis falhas na aplicação da IA na área da saúde, fornecendo uma visão informada de seu uso em ambientes clínicos 

Módulo 17. Tratamento e controle do paciente com IA 

• Interpretar os resultados para a criação ética de datasets e implementação estratégica em emergências de saúde 
• Adquirir habilidades avançadas na apresentação, visualização e gestão de dados de IA de saúde 
• Obter uma perspectiva abrangente sobre as tendências emergentes e inovações tecnológicas em IA aplicadas à saúde 
• Desenvolver algoritmos de IA para aplicações específicas, como monitoramento de saúde, facilitando a implementação efetiva de soluções na prática médica 
• Projetar e implementar tratamentos médicos individualizados analisando os dados clínicos e genômicos dos pacientes com IA 

Módulo 18. Personalização da saúde por meio da IA 

• Conhecer as tendências emergentes em IA aplicadas à saúde personalizada e seu impacto futuro 
• Definir as aplicações da IA para personalizar tratamentos médicos, desde a análise genômica até o controle da dor 
• Diferenciar algoritmos específicos de IA para o desenvolvimento de aplicativos relacionados ao design de medicamentos e à robótica cirúrgica  
• Delinear as tendências emergentes em IA de saúde personalizada e seu impacto futuro 
• Promover a inovação por meio da criação de estratégias para melhorar a assistência médica 

Módulo 19. Análise de Big Data no setor de saúde com IA 

• Adquirir um conhecimento sólido de coleta, filtragem e pré-processamento de dados médicos 
• Desenvolver uma abordagem clínica baseada na qualidade e integridade dos dados no contexto das normas de privacidade 
• Aplicar o conhecimento adquirido em casos de uso e aplicações práticas, permitindo que o aluno entenda e resolva desafios específicos do setor, desde a análise de texto até a visualização de dados e a segurança de informações médicas 
• Definir técnicas de Big Data específicas do setor de saúde, incluindo processamento de texto, avaliação de qualidade e aplicação de algoritmos de aprendizado de máquina para personalização e análise 
• Empregar procedimentos de Big Data para rastrear e monitorar a disseminação de doenças infecciosas em tempo real para uma resposta eficaz a epidemias 

Módulo 20. Ética e regulamentação em IA médica 

• Compreender os princípios éticos fundamentais e as normas legais aplicáveis à implementação da IA na medicina 
• Dominar os princípios de governança de dados 
• Compreender as estruturas regulatórias internacionais e locais 
• Garantir a conformidade regulatória no uso de dados e ferramentas de IA no setor de saúde 
• Desenvolver habilidades para projetar sistemas de IA centrados no ser humano, promovendo a justiça e a transparência no aprendizado de máquina  

Torne-se um líder na integração de tecnologia de última geração no setor de saúde, melhorando o diagnóstico, o tratamento e a experiência do paciente”