Graças a este Master, o profissional conseguirá obter informação valiosa e de grande qualidade sobre o impulso do e-Health e do Big Data no setor da saúde” 

Na década de 70 começa a desenvolver-se a telemedicina como método para superar as barreiras geográficas entre pacientes e profissionais médicos. No entanto, só com a chegada massiva das novas tecnologias à população é que se dá realmente a integração no setor da saúde.

Desta forma, unem-se duas disciplinas, que podem parecer desconexas, como a Engenharia e a Medicina. Contudo, a multidisciplinaridade fez com que, nos últimos anos, houvesse um avanço importante na criação de dispositivos inteligentes, que permitem o acompanhamento do paciente ou o fornecimento de doses de medicação a pessoas com diabetes. Progressos a que o profissional da saúde não pode estar alheio. É por isso que surge esta qualificação 100% online, que oferece a informação mais recente e avançada sobre E-Health e Big Data.

Uma qualificação intensiva, onde ao longo de 12 meses, o especialista se aprofundará em Medicina Molecular, investigação em Ciências da Saúde ou nos últimos avanços técnicos em reconhecimento e intervenção através de imagens biomédicas. Tudo isto através de recursos didáticos multimédia a que poderá aceder, de forma cómoda, em qualquer momento do dia, a partir de um dispositivo eletrónico com ligação à internet.

Um plano de estudos com uma abordagem atual que permitir-lhe-á, graças ao método Relearning, avançar pelo conteúdo de uma forma muito mais natural e progressiva. Assim, com a repetição dos conceitos-chave, o profissional conseguirá reduzir as longas horas de estudo e memorização.

Desta forma, a TECH oferece aos profissionais da Medicina uma excelente oportunidade de se atualizarem sobre E-Health e Big Data, através de uma qualificação de elevado nível e qualidade. E é que o profissional que dedicar-se a esta especialização, não terá presencialidade e poderá distribuir a carga lectiva conforme as suas necessidades. Uma excelente oportunidade para atualizar os conhecimentos através de uma opção académica ajustada aos tempos atuais.

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Este Master em E-Health e Big Data conta com o conteúdo educacional mais completo e atualizado do mercado. As suas principais características são: 

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• Os conteúdos gráficos, esquemáticos e eminentemente práticos com os quais o curso foi concebido reúnem informação científica e prática sobre as disciplinas indispensáveis para o exercício profissional
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• O seu foco especial em metodologias inovadoras
• As aulas teóricas, perguntas ao especialista, fóruns de discussão sobre questões controversas e atividades de reflexão individual
• A disponibilidade de acesso aos conteúdos a partir de qualquer dispositivo fixo ou portátil com conexão à Internet

Esta opção académica levar-lhe-á a aprofundar-se nas tendências no âmbito do Big Data em investigação biomédica e saúde pública”

O curso inclui, no seu corpo docente, profissionais da área que partilham nesta formação a experiência do seu trabalho, além de reconhecidos especialistas de sociedades de referência e universidades de prestígio.

O seu conteúdo multimédia, desenvolvido com a mais recente tecnologia educativa, permitirá ao profissional uma aprendizagem situada e contextual, ou seja, um ambiente simulado que proporcionará uma formação imersiva programada para treinar-se em situações reais.

O design deste curso baseia-se na Aprendizagem Baseada em Problemas, através da qual o profissional deve tentar resolver as diferentes situações de prática profissional que se apresentam ao longo do programa. Para tal, contará com a ajuda de um sistema inovador de vídeo interativo desenvolvido por especialistas reconhecidos. 

A TECH Universidade de Tecnologia proporciona-lhe o conhecimento mais recente e inovador sobre o uso de ferramentas da engenharia de bioprocessos”

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O plano de estudos deste Master foi elaborado para fornecer ao profissional a informação mais inovadora e recente sobre E-Health e Big Data. Uma fusão que levará o especialista a aprofundar-se nos avanços da Medicina Molecular, da telemedicina ou na aplicação da informação massiva de dados no campo médico. O profissional acederá a este conteúdo sempre que desejar e a partir de qualquer dispositivo eletrónico com ligação à internet. Além disso, esta qualificação será complementado com uma biblioteca de recursos multimédia composta por vídeos resumos de cada tema, vídeos detalhados ou leituras essenciais, que completarão a especialização. 

Graças ao sistema Relearning, reduzirá as longas horas de estudo e memorização tão frequentes em outros métodos de ensino”

Módulo 1. Medicina Molecular e diagnóstico de patologias

1.1. Medicina Molecular

1.1.1. Biologia celular e molecular. Lesão e morte celular. Envelhecimento
1.1.2. Doenças causadas por microrganismos e defesa do hospedeiro
1.1.3. Doenças autoimunes
1.1.4. Doenças toxicológicas
1.1.5. Doenças por hipoxia
1.1.6. Doenças relacionadas com o meio ambiente
1.1.7. Doenças genéticas e epigenética
1.1.8. Doenças oncológicas

1.2. Sistema circulatório

1.2.1. Anatomia e função
1.2.2. Doenças do miocárdio e insuficiência cardíaca
1.2.3. Doenças do ritmo cardíaco
1.2.4. Doenças valvulares e pericárdicas
1.2.5. Aterosclerose, arteriosclerose e hipertensão arterial
1.2.6. Doença arterial e venosa periférica
1.2.7. Doença linfática (a grande ignorada)

1.3. Doenças do aparelho respiratório

1.3.1. Anatomia e função
1.3.2. Doenças pulmonares obstrutivas agudas e crónicas
1.3.3. Doenças pleurais e mediastínicas
1.3.4. Doenças infecciosas do parénquima pulmonar e brônquios
1.3.5. Doenças da circulação pulmonar

1.4. Doenças do aparelho digestivo

1.4.1. Anatomia e função
1.4.2. Sistema digestivo, nutrição e troca hidroelectrolítica
1.4.3. Doenças gastroesofágicas
1.4.4. Doenças infecciosas gastrointestinais
1.4.5. Doenças do fígado e das vias biliares
1.4.6. Doenças do pâncreas
1.4.7. Doenças do cólon

1.5. Doenças renais e das vias urinárias

1.5.1. Anatomia e função
1.5.2. Insuficiência renal (pré-renal, renal e pós-renal) como se desencadeiam
1.5.3. Doenças obstrutivas das vias urinárias
1.5.4. Insuficiência esfinteriana nas vias urinárias
1.5.5. Síndrome nefrótico e síndrome nefrítico

1.6. Doenças do sistema endócrino

1.6.1. Anatomia e função
1.6.2. O ciclo menstrual e suas afecções
1.6.3. Doença da tiróide
1.6.4. Doença das glândulas supra-renais
1.6.5. Doenças das gónadas e da diferenciação sexual
1.6.6. Eixo hipotálamo-hipofisário, metabolismo do cálcio, vitamina D e seus efeitos no crescimento e no sistema ósseo

1.7. Metabolismo e nutrição

1.7.1. Nutrientes essenciais e não essenciais (esclarecendo definições)
1.7.2. Metabolismo dos hidratos de carbono e suas alterações
1.7.3. Metabolismo das proteínas e suas alterações
1.7.4. Metabolismo dos lípidos e suas alterações
1.7.6. Metabolismo do ferro e suas alterações
1.7.7. Alterações do equilíbrio ácido-base
1.7.8. Metabolismo do sódio, potássio e suas alterações
1.7.9. Doenças nutricionais (hipercalóricas e hipocalóricas)

1.8. Doenças hematológicas

1.8.1. Anatomia e função
1.8.2. Doenças da série vermelha
1.8.3. Doenças da série branca, dos gânglios linfáticos e do baço
1.8.4. Doenças da hemostasia e da coagulação

1.9. Doenças do sistema musculoesquelético

1.9.1. Anatomia e função
1.9.2. Articulações, tipos e função
1.9.3. Regeneração óssea
1.9.4. Desenvolvimento normal e patológico do sistema ósseo
1.8.5. Deformidades nos membros superiores e inferiores
1.9.6. Patologia articular, cartílago e análise do líquido sinovial
1.9.7. Doenças articulares de origem imunológica

1.10. Doenças do sistema nervoso

1.10.1. Anatomia e função
1.10.2. Desenvolvimento do sistema nervoso central e periférico
1.10.3. Desenvolvimento da coluna vertebral e seus componentes
1.10.4. Doenças do cerebelo e proprioceptivas
1.10.5. Doenças próprias do cérebro (sistema nervoso central)
1.10.6. Doenças da medula espinhal e do líquido cefalorraquidiano
1.10.7. Doenças estenóticas do sistema nervoso periférico
1.10.8. Doenças infecciosas do sistema nervoso central
1.10.9. Doença cerebrovascular (estenótica e hemorrágica)

Módulo 2. Sistema sanitário Gestão e direção de centros sanitários

2.1. Os sistemas de saúde

2.1.1. Sistemas de saúde
2.1.2. Sistema de saúde segundo a OMS
2.1.3. Contexto sanitário

2.2. Modelos de saúde I. Modelo Bismark vs. Beveridge

2.2.1. Modelo Bismark
2.2.2. Modelo Beveridge
2.2.3. Modelo Bismark vs. Modelo Beveridge

2.3. Modelos de saúde II. Modelo Semashko, privado e misto

2.3.1. Modelo Semashko
2.3.2. Modelo privado
2.3.3. Modelo misto

2.4. O mercado de saúde

2.4.1. O mercado de saúde
2.4.2. Regulação e limitações do mercado de saúde
2.4.3. Métodos de pagamento a médicos e hospitais
2.4.4. O engenheiro clínico

2.5. Hospitais. Tipologia

2.5.1. Arquitetura do hospital
2.5.2. Tipos de hospitais
2.5.3. Organização do hospital

2.6. Métricas em saúde

2.6.1. Mortalidade
2.6.2. Morbidade
2.6.3. Anos de vida saudáveis

2.7. Métodos de atribuição de recursos em saúde

2.7.1. Programação linear
2.7.2. Modelos de maximização
2.7.3. Modelos de minimização

2.8. Medida da produtividade em saúde

2.8.1. Medidas da produtividade em saúde
2.8.2. Rácio de produtividade
2.8.3. Ajuste por entradas
2.8.4. Ajuste por saídas

2.9. Melhoria de processos em saúde

2.9.1. Processo de Lean Management
2.9.2. Ferramentas de simplificação de trabalho
2.9.3. Ferramentas para a investigação de problemas

2.10. Gestão de projetos em saúde

2.10.1. Papel do Project Manager
2.10.2. Ferramentas de gestão de equipas e projetos
2.10.3. Gestão de calendários e tempos

Módulo 3. Investigação em Ciências da Saúde

3.1. A Investigação científica I. O método científico

3.1.1. A Investigação Científica
3.1.2. Investigação em Ciências da Saúde
3.1.3. O método científico

3.2. A Investigação científica II. Tipologia

3.2.1. A investigação básica
3.2.2. A investigação clínica
3.2.3. A investigação translacional

3.3. A Medicina baseada na evidência

3.3.1. A Medicina baseada na evidência
3.3.2. Princípios da Medicina baseada na evidência
3.3.3. Metodologia da Medicina baseada na evidência

3.4. Ética e legislação da investigação científica. A declaração de Helsínquia

3.4.1. O comitê de ética
3.4.2. A declaração de Helsínquia
3.4.3. Ética em Ciências da Saúde

3.5. Resultados da Investigação Científica

3.5.1. Métodos
3.5.2. Rigor e poder estatístico
3.5.3. Validade dos resultados científicos

3.6. Comunicação pública

3.6.1. As sociedades científicas
3.6.2. O congresso científico
3.6.3. Estruturas de comunicação

3.7. Financiamento da Investigação Científica

3.7.1. Estrutura de um projeto científico
3.7.2. O financiamento público
3.7.3. O financiamento privado e industrial

3.8. Recursos científicos para a pesquisa bibliográfica. Bases de dados de Ciências da Saúde I

3.8.1. PubMed-Medline
3.8.2. Embase
3.8.3. WOS e JCR
3.8.4. Scopus e Scimago
3.8.5. Micromedex
3.8.6. MEDES
3.8.7. IBECS
3.8.8. LILACS
3.8.10. BDENF
3.8.11. Cuidatge
3.8.12. CINAHL
3.8.13. Cuiden Plus
3.8.14. Enfispo
3.8.15. Bases de dados do NCBI (OMIM, TOXNET) e dos NIH (National Cancer Institute)

3.9. Recursos científicos para a pesquisa bibliográfica. Bases de dados em Ciências da Saúde II

3.9.1. NARIC- Rehabdata
3.9.2. PEDro
3.9.3. ASABE: Technical Library
3.9.4. CAB Abstracts
3.9.6. Bases de dados do CDR (Centre for Reviews and Dissemination)
3.9.7. Biomed Central BMC
3.9.8. ClinicalTrials.gov
3.9.9. Clinical Trials Register
3.9.10. DOAJ- Directory of Open Acess Journals
3.9.11. PROSPERO (Registo Internacional Prospetivo de Revisões Sistemáticas)
3.9.12. TRIP
3.9.13. LILACS
3.9.14. NIH. Medical Library
3.9.15. Medline Plus
3.9.16. Ops

3.10. Recursos científicos para a pesquisa bibliográfica III. Motores de busca e plataformas

3.10.1. Motores de busca e multibuscadores

3.10.1.1. Findr
3.10.1.2. Dimensions
3.10.1.3. Google Académico
3.10.1.4. Microsoft Academic

3.10.2. Plataforma de Registos Internacionais de Ensaios Clínicos da OMS (ICTRP)

3.10.2.1. PubMed Central PMC
3.10.2.2. Recolector de ciência aberta (RECOLECTA)
3.10.2.3. Zenodo

3.10.3. Motores de pesquisa de Teses de Doutoramento

3.10.3.1. DART-Europe
3.10.3.2. Dialnet-Teses Doutorais
3.10.3.3. OATD (Open Access Theses and Dissertations)
3.10.3.4. TDR (Teses doutorais na rede)
3.10.3.5. TESEO

3.10.4. Gestores bibliográficos

3.10.4.1. Endnote online
3.10.4.2. Mendeley
3.10.4.3. Zotero
3.10.4.4. Citeulike
3.10.4.5. RefWorks

3.10.5. Redes sociais digitais para investigadores

3.10.5.1. Scielo
3.10.5.2. Dialnet
3.10.5.3. Free Medical Journals
3.10.5.4. DOAJ
3.10.5.5. Open Science Directory
3.10.5.6. Redalyc
3.10.5.7. Academia.edu
3.10.5.8. Mendeley
3.10.5.9. ResearchGate

3.10.6. Recursos 2.0 da web social

3.10.6.1. Delicious
3.10.6.2. Slideshare
3.10.6.3. Youtube
3.10.6.4. Twitter
3.10.6.5. Blogs de Ciências da Saúde
3.10.6.6. Facebook
3.10.6.7. Evernote
3.10.6.8. Dropbox
3.10.6.9. Google Drive

3.10.7. Portais de editores e agregadores de revistas científicas

3.10.7.1. Science Direct
3.10.7.2. Ovid
3.10.7.3. Springer
3.10.7.4. Wiley
3.10.7.5. Proquest
3.10.7.6. Ebsco
3.10.7.7. BioMed Central

Módulo 4. Técnicas, reconhecimento e intervenção através de imagens biomédicas

4.1. Imagens médicas

4.1.1. Modalidades das imagens médicas
4.1.2. Objetivos dos sistemas de imagem médica
4.1.3. Sistemas de armazenamento das imagens médicas

4.2. Radiologia

4.2.1. Método de obtenção de imagens
4.2.2. Interpretação da radiologia
4.2.3. Aplicações clínicas

4.3. Tomografia computorizada (TC)

4.3.1. Princípio de funcionamento
4.3.2. Geração e obtenção da imagem
4.3.3. Tomografia computadorizada Tipologia
4.3.4. Aplicações clínicas

4.4. Ressonância Magnética (RM)

4.4.1. Princípio de funcionamento
4.4.2. Geração e obtenção da imagem
4.4.3. Aplicações clínicas

4.5. Ultrassom: ecografia e ecografia Doppler

4.5.1. Princípio de funcionamento
4.5.2. Geração e obtenção da imagem
4.5.3. Tipologia
4.5.4. Aplicações clínicas

4.6. Medicina Nuclear

4.6.1. Fundamento fisiológico dos estudos nucleares. Radiofármacos e Medicina Nuclear)
4.6.2. Geração e obtenção da imagem
4.6.3. Tipos de provas

4.6.3.1. Gamagrafia
4.6.3.2. SPECT
4.6.3.3. PET
4.6.3.4. Aplicações clínicas

4.7. Intervencionismo guiado por imagem

4.7.1. A radiologia Intervencionista
4.7.2. Objetivos da radiologia intervencionista
4.7.3. Procedimentos
4.7.4. Vantagens e desvantagens

4.8. A qualidade da imagem

4.8.1. Técnica
4.8.2. Contraste
4.8.3. Resolução
4.8.4. Ruído
4.8.5. Distorção e artefatos

4.9. Testes de imagens médicas. BioMedicina

4.9.1. Criação de imagens 3D
4.9.2. Os biomodelos

4.9.2.1. Norma DICOM
4.9.2.2. Aplicações clínicas

4.10. Proteção radiológica

4.10.1. Legislação europeia aplicável aos serviços de radiologia
4.10.2. Segurança e protocolos de atuação
4.10.3. Gestão de resíduos radiológicos
4.10.4. Proteção radiológica
4.10.5. Cuidados e características das salas

Módulo 5. Computação em bioinformática

5.1. Dogma central em bioinformática e computação. Estado atual

5.1.1. A aplicação ideal em bioinformática
5.1.2. Desenvolvimentos em paralelo em biologia molecular e computação
5.1.3. Dogma em biologia e teoria da informação
5.1.4. Fluxos de informação

5.2. Bases de dados para computação em bioinformática

5.2.1. Bases de dados
5.2.2. Gestão de dados
5.2.3. Ciclo de vida dos dados em bioinformática

5.2.3.1. Uso
5.2.3.2. Modificação
5.2.3.3. Arquivamento
5.2.3.4. Reuso
5.2.3.5. Descarte

5.2.4. Tecnologia de bases de dados em bioinformática

5.2.4.1. Arquitetura
5.2.4.2. Gestão de bases de dados

5.2.5. Interfaces para bases de dados em bioinformática

5.3. Redes para computação em bioinformática

5.3.1. Modelos de comunicação. Redes LA, WAN, MAN e PAN
5.3.2. Protocolos e transmissão de dados
5.3.3. Topologia de redes
5.3.4. Hardware em Data Centers para computação
5.3.5. Segurança, gestão e implementação

5.4. Motores de busca em bioinformática

5.4.1. Motores de busca em bioinformática
5.4.2. Processos e tecnologias dos motores de busca em bioinformática
5.4.3. Modelos computacionais: algoritmos de busca e aproximação

5.5. Visualização de dados em bioinformática

5.5.1. Visualização de sequências biológicas
5.5.2. Visualização de estruturas biológicas

5.5.2.1. Ferramentas de visualização
5.5.2.2. Ferramentas de renderização

5.5.3. Interface de usuário para aplicações em bioinformática
5.5.4. Arquiteturas de informação para visualização em bioinformática

5.6. Estatística para computação

5.6.1. Conceitos estatísticos para computação em bioinformática
5.6.2. Caso de uso: microarrays de ARN
5.6.3. Dados imperfeitos. Erros em estatística: aleatoriedade, aproximação, ruído e suposições
5.6.4. Quantificação do erro: precisão, sensibilidade e especificidade
5.6.5. Clusterização e classificação

5.7. Mineração de dados

5.7.1. Métodos de mineração e computação de dados
5.7.2. Infraestrutura para computação e mineração de dados
5.7.3. Descoberta e reconhecimento de padrões
5.7.4. Aprendizado de máquina e novas ferramentas

5.8. Coincidência de padrões genéticos

5.8.1. Coincidência de padrões genéticos
5.8.2. Métodos de computação para alinhamentos de sequências
5.8.3. Ferramentas para coincidência de padrões

5.9. Modelagem e simulação

5.9.1. Uso no campo farmacêutico: descoberta de fármacos
5.9.2. Estrutura de proteínas e biologia de sistemas
5.9.3. Ferramentas disponíveis e futuro

5.10. Colaboração e projetos de computação online

5.10.1. Computação em rede
5.10.2. Padrões e regras. Uniformidade, consistência e interoperabilidade
5.10.3. Projetos de computação colaborativa

Módulo 6. Bases de dados biomédicas

6.1. Bases de dados biomédicas

6.1.1. Base de dados biomédica
6.1.2. Bases de dados primárias e secundárias
6.1.3. Principais bases de dados

6.2. Bases de dados de ADN

6.2.1. Bases de dados de genomas
6.2.2. Bases de dados de genes
6.2.3. Bases de dados de mutações e polimorfismos

6.3. Bases de dados de proteínas

6.3.1. Bases de dados de sequências primárias
6.3.2. Bases de dados de sequências secundárias e domínios
6.3.3. Bases de dados de estruturas macromoleculares

6.4. Bases de dados de projetos ómicos

6.4.1. Bases de dados para estudos de genómica
6.4.2. Bases de dados para estudos de transcriptómica
6.4.3. Bases de dados para estudos de proteómica

6.5. Bases de dados de doenças genéticas. Medicina personalizada e de precisão

6.5.1. Bases de dados de doenças genéticas
6.5.2. Medicina de precisão. Necessidade de integração de dados genéticos
6.5.3. Extração de dados de OMIM

6.6. Repositórios auto-reportados de pacientes

6.6.1. Uso secundário do dado
6.6.2. O paciente na gestão dos dados depositados
6.6.3. Repositórios de questionários auto-declarados. Exemplos

6.7. Bases de dados em aberto Elixir

6.7.1. Bases de dados em aberto Elixir
6.7.2. Bases de dados recolhidas na plataforma Elixir
6.7.3. Critério de escolha entre uma e outra base de dados

6.8. Bases de dados de Reações Adversas a Medicamentos (RAMs)

6.8.1. Processo de desenvolvimento farmacológico
6.8.2. Relatório de reações adversas a fármacos
6.8.3. Repositórios de reações adversas a nível europeu e Internacional

6.9. Plano de gestão de dados de pesquisa. Dados a depositar em bases de dados públicas

6.9.1. Plano de gestão de dados
6.9.2. Custódia dos dados resultantes de pesquisa
6.9.3. Depósito de dados em uma base de dados pública

6.10. Bases de dados clínicas. Problemas com o uso secundário de dados em saúde

6.10.1. Repositórios de histórias clínicas
6.10.2. Criptografia de dados

Módulo 7. Big Data em Medicina: processamento massivo de dados médicos

7.1. Big Data em pesquisa biomédica

7.1.1. Geração de dados em bioMedicina
7.1.2. Alto desempenho (Tecnología High-throughput)
7.1.3. Utilidade dos dados de alto desempenho. Hipóteses na era do Big Data

7.2. Pré-processamento de dados em Big Data

7.2.1. Pré-processamento de dados
7.2.2. Métodos e abordagens
7.2.3. Problemas do pré-processamento de dados em Big Data

7.3. Genómica estrutural

7.3.1. A sequenciação do genoma humano
7.3.2. Sequenciação vs. Chips
7.3.3. Descobrimento de variantes

7.4. Genómica funcional

7.4.1. Anotação funcional
7.4.2. Preditores de risco em mutações
7.4.3. Estudos de associação em genómica

7.5. Transcriptómica

7.5.1. Técnicas de obtenção de dados massivos em transcriptómica: RNA-seq
7.5.2. Normalização de dados em transcriptómica
7.5.3. Estudos de expressão diferencial

7.6. Interatómica e epigenómica

7.6.1. O papel da cromatina na expressão genética
7.6.2. Estudos de alto desempenho em interatómica
7.6.3. Estudos de alto desempenho em epigenética

7.7. Proteómica

7.7.1. Análise de dados de espectrometria de massas
7.7.2. Estudo de modificações pós-traducionais
7.7.3. Proteómica quantitativa

7.8. Técnicas de enriquecimento e Clustering

7.8.1. Contextualização dos resultados
7.8.2. Algoritmos de clustering em técnicas ómicas
7.8.3. Repositórios para o enriquecimento: Gene Ontology e KEGG

7.9. Aplicações do Big Data em saúde pública

7.9.1. Descoberta de novos biomarcadores e alvos terapêuticos
7.9.2. Preditores de risco
7.9.3. Medicina personalizada

7.10. Big Data aplicado em Medicina

7.10.1. O potencial da ajuda ao diagnóstico e prevenção
7.10.2. Uso de algoritmos de Machine Learning em saúde pública
7.10.3. O problema da privacidade

Módulo 8. Aplicações da inteligência artificial e internet das coisas (IoT) na telemedicina

8.1. Plataforma E-Health. Plataforma E-Health

8.1.1. Plataforma E-Health
8.1.2. Recursos para uma plataforma de E-Health
8.1.3. Programa “Europa Digital”. Digital Europe-4-Health e Horizonte Europa

8.2. A inteligência artificial no âmbito da saúde I: novas soluções em aplicações informáticas

8.3.1. Análise remota dos resultados
8.3.2. Chatbox
8.3.3. Prevenção e monitoramento em tempo real
8.3.4. Medicina preventiva e personalizada no âmbito da oncologia

8.3. A inteligência artificial no âmbito da saúde II: monitoramento e desafios éticos

8.3.1. Monitoramento de pacientes com mobilidade reduzida
8.3.2. Monitorização cardíaca, diabetes, asma
8.3.3. Apps de saúde e bem-estar

8.3.3.1. Pulsômetros
8.3.3.2. Pulseiras de pressão arterial

8.3.4. Ética para IA no âmbito médico Proteção de dados

8.4. Algoritmos de inteligência artificial para o processamento de imagens

8.4.1. Algoritmos de inteligência artificial para o tratamento de imagens
8.4.2. Diagnóstico e monitoramento por imagem em telemedicina

8.4.2.1. Diagnóstico do melanoma

8.4.3. Limitações e desafios do processamento de imagem em telemedicina

8.5. Aplicações da aceleração por Unidade Gráfica de Processamento (GPU) na Medicina

8.5.1. Paralelização de programas
8.5.2. Funcionamento da GPU
8.5.3. Aplicações da aceleração por GPU na Medicina

8.6. Processamento de Linguagem Natural (NLP) em Telemedicina

8.6.1. Processamento de textos do âmbito médico. Metodologia
8.6.2. O processamento de linguagem natural na terapia e histórias clínicas
8.6.3. Limitações e desafios do processamento de linguagem natural em telemedicina

8.7. A Internet das Coisas (IoT) em telemedicina. Aplicações

8.7.1. Monitoramento dos sinais vitais. Wearables

8.7.1.1. Pressão arterial, temperatura, ritmo cardíaco

8.7.2. IoT e tecnologia Cloud

8.7.2.1. Transmissão de dados para a nuvem

8.7.3. Terminais de autoatendimento

8.8. IoT no acompanhamento e assistência de pacientes

8.8.1. Aplicações de IoT para detectar urgências
8.8.2. A Internet das Coisas na reabilitação de pacientes
8.8.3. Apoio da inteligência artificial no reconhecimento de vítimas e salvamento

8.9. Nanorrobôs. Tipologia

8.9.1. Nanotecnologia
8.9.2. Tipos de Nanorrobôs

8.9.2.1. Montadores. Aplicações
8.9.2.2. Auto-replicadores. Aplicações

8.10. A inteligência artificial no controle da COVID-19

8.10.1. COVID-19 e telemedicina
8.10.2. Gestão e comunicação dos avanços e surtos
8.10.3. Predição de surtos com a inteligência artificial

Módulo 9. Telemedicina e dispositivos médicos, cirúrgicos e biomecânicos

9.1. Telemedicina e telesaúde

9.1.1. A telemedicina como serviço de telesaúde
9.1.2. A telemedicina

9.1.2.1. Objetivos da telemedicina
9.1.2.2. Benefícios e limitações da telemedicina

9.1.3. Saúde digital. Tecnologias

9.2. Sistemas de telemedicina

9.2.1. Componentes de um sistema de telemedicina

9.2.1.1. Pessoal
9.2.1.2. Tecnologia

9.2.2. Tecnologias da Informação e Comunicação (TIC) no âmbito sanitário

9.2.2.1. T-Health
9.2.2.2. M-Health
9.2.2.3. U-Health
9.2.2.4. P-health

9.2.3. Avaliação de sistemas de telemedicina

9.3. Infraestrutura tecnológica em telemedicina

9.3.1. Redes telefónicas públicas (PSTN)
9.3.2. Redes satelitais
9.3.3. Redes digitais de serviços integrados (ISDN)
9.3.4. Tecnologias sem fios

9.3.4.1. Wap. Protocolo de aplicação sem fios
9.3.4.2. Bluetooth

9.3.5. Conexões via micro-ondas
9.3.6. Modo de transferência assíncrona (ATM)

9.4. Tipos de telemedicina. Usos em atenção sanitária

9.4.1. Monitorização remota de pacientes
9.4.2. Tecnologias de armazenamento e envio
9.4.3. Telemedicina interativa

9.5. Aplicações gerais de telemedicina

9.5.1. Teleassistência
9.5.2. Televigilância
9.5.3. Telediagnóstico
9.5.4. Teleeducação
9.5.5. Telegestão

9.6. Aplicações clínicas de telemedicina

9.6.1. Telerradiologia
9.6.2. Teledermatologia
9.6.3. Teleoncologia
9.6.4. Telepsiquiatria
9.6.5. Cuidados domiciliários (Telehomecare)

9.7. Tecnologias Smart e de assistência

9.7.1. Integração de Smart home
9.7.2. Saúde digital na melhoria do tratamento
9.7.3. Tecnologia da roupa em telesaúde. A “roupa inteligente”

9.8. Aspetos éticos e legais da telemedicina

9.8.1. Fundamentos éticos
9.8.2. Quadros regulatórios comuns
9.8.3. Normas ISO

9.9. Telemedicina e dispositivos diagnósticos, cirúrgicos e biomecânicos

9.9.1. Dispositivos diagnósticos
9.9.2. Dispositivos cirúrgicos
9.9.3. Dispositivos biomecânicos

9.10. Telemedicina e dispositivos médicos

9.10.1. Dispositivos médicos

9.10.1.1. Dispositivos médicos móveis
9.10.1.2. Carros de telemedicina
9.10.1.3. Quiosques de telemedicina
9.10.1.4. Câmara digital
9.10.1.5. Kit de telemedicina
9.10.1.6. Software de telemedicina

Módulo 10. Inovação empresarial e empreendedorismo em E-Health

10.1. Empreendedorismo e inovação

10.1.1. Inovação
10.1.2. Empreendedorismo
10.1.3. Uma Startup

10.2. Empreendedorismo em E-Health

10.2.1. Mercado inovador E-Health
10.2.2. Verticais em E-Health: M-Health
10.2.3. TeleHealth

10.3. Modelos de negócio I: primeiros estados do empreendedorismo

10.3.1. Tipos de modelo de negócio

10.3.1.1. Marketplace
10.3.1.2. Plataformas digitais
10.3.1.3. Saas

10.3.2. Elementos críticos na fase inicial. Da ideia ao negócio
10.3.3. Erros comuns nos primeiros passos do empreendedorismo

10.4. Modelos de negócio II: modelo Canvas

10.4.1. Business Model Canvas
10.4.2. Proposta de valor
10.4.3. Atividades e recursos chave
10.4.4. Segmento de clientes
10.4.5. Relação com os clientes
10.4.6. Canais de distribuição
10.4.7. Alianças

10.4.7.1. Estrutura de custos e fluxos de rendimento

10.5. Modelos de negócio III: metodologia Lean Startup

10.5.1. Crie
10.5.2. Valide
10.5.3. Meça
10.5.4. Decida

10.6. Modelos de negócio IV: Análise externa, estratégica e regulamentar

10.6.1. Océano vermelho e oceano azul
10.6.2. Curva de valor
10.6.3. Regulamentos aplicáveis em E-Health

10.7. Modelos de sucesso em E-Health I: conhecer antes de inovar

10.7.1. Análise de empresas de E-Health bem-sucedidas
10.7.2. Análise empresa X
10.7.3. Análise empresa Y
10.7.4. Análise empresa Z

10.8. Modelos de sucesso em E-Health II: ouvir antes de inovar

10.8.1. Entrevista prática CEO de Startup E-Health
10.8.2. Entrevista prática CEO de Startup “setor x”
10.8.3. Entrevista prática direção técnica de Startup “x”

10.9. Ambiente empreendedor e financiamento

10.9.1. Ecossistema empreendedor no setor saúde
10.9.2. Financiamento
10.9.3. Entrevista de caso

10.10. Ferramentas práticas para o empreendedorismo e inovação

10.10.1. Ferramentas OSINT (Open Source Intelligence)
10.10.2. Análise
10.10.3. Ferramentas No-code para empreender

Uma qualificação 100% online e flexível que adapta-se às necessidades dos profissionais da Medicina”