A IA na Prática Clínica promete melhorar a qualidade dos cuidados médicos, reduzir os erros e abrir novos caminhos para a medicina personalizada e a investigação biomédica" 

A Inteligência Artificial pode ser aplicada à Prática Médica, ao analisar grandes conjuntos de dados médicos para identificar padrões e tendências e facilitar diagnósticos mais precisos e atempados. Para além disso, na assistência aos pacientes, a IA é capaz de antecipar potenciais complicações, personalizar tratamentos e otimizar a atribuição de recursos, melhorando a eficiência e a qualidade dos cuidados médicos. A automatização de tarefas de rotina também liberta tempo para os profissionais se concentrarem em aspetos mais complexos e humanos dos cuidados, promovendo avanços significativos na medicina. 

Por este motivo, a TECHdesenvolveu este Master em Inteligência Artificial na Prática Clínica, com uma abordagem abrangente e especializada. Os módulos específicos englobam, desde o domínio de ferramentas práticas de IA, até à compreensão crítica da sua aplicação ética e legal na medicina. A prioridade dada a aplicações médicas específicas, como o diagnóstico assistido por IA e a gestão da dor, dotará os profissionais de competências e conhecimentos avançados em áreas-chave dos cuidados de saúde.  

Será também promovida a colaboração multidisciplinar, preparando os alunos para trabalhar em diferentes equipas em contextos clínicos. E ainda, graças ao seu foco ético, jurídico e de governação, assegurará uma compreensão responsável e uma aplicação prática no desenvolvimento e implementação de soluções de IA nos cuidados de saúde. A combinação de aprendizagem teórica e prática, juntamente com a aplicação do Big Data na saúde, permitirá aos clínicos enfrentar os desafios atuais e futuros no campo de uma forma abrangente e competente. 

Desta forma, a TECHconcebeu um Master completo, com base na inovadora metodologia Relearning, para qualificar especialistas em IA altamente competentes. Esta forma de aprendizagem centra-se na repetição de conceitos-chave para garantir uma compreensão consolidada. Para ter acesso aos conteúdos em qualquer momento, basta um dispositivo eletrónico com ligação à Internet, libertando os participantes de horários fixos ou da obrigação de participar presencialmente. 

A estrutura modular do Master permitir-lhe-á beneficiar de um progresso coerente desde os fundamentos até às aplicações mais avançadas”  

Este Master em Inteligência Artificial na Prática Clínica conta com o conteúdo científico mais completo e atualizado do mercado. As suas principais caraterísticas são:

• O desenvolvimento de casos práticos apresentados por especialistas em Inteligência Artificial na Prática Clínica 
• Os conteúdos gráficos, esquemáticos e eminentemente práticos fornecem informações científicas e práticas sobre as disciplinas que são essenciais para a prática profissional 
• Exercícios práticos onde o processo de autoavaliação pode ser levado a cabo a fim de melhorar a aprendizagem 
• A sua ênfase especial em metodologias inovadoras  
• Lições teóricas, perguntas ao especialista, fóruns de discussão sobre questões controversas e atividades de reflexão individual 
• A disponibilidade de acesso ao conteúdo a partir de qualquer dispositivo fixo ou portátil com ligação à Internet 

Irá aprofundar-se na ciência dos dados de saúde apoiada na IA, explorando a bioestatística e a análise de grandes volumes de dados ao longo de 2 250 horas de conteúdos inovadores" 

O corpo docente do Masterinclui profissionais do setor que trazem a sua experiência profissional, para além de especialistas reconhecidos 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 preparação imersiva programada para praticar em situações reais.  

A conceção desteMaster baseia-se na Aprendizagem Baseada em Problemas, através da qual o profissional deverá tentar resolver as diferentes situações da atividade profissional que surgem ao longo do percurso académico. Para tal, contará com a ajuda de um sistema inovador de vídeo interativo desenvolvido por especialistas reconhecidos.   

Graças a este Master 100% online, irá analisar a forma como a IA interpreta os dados genéticos para conceber estratégias terapêuticas específicas"

Aplicará a mineração de dados e a aprendizagem automática no contexto da saúde. De que está à espera para se inscrever?"

O Master em Inteligência Artificial na Prática Clínica tem como objetivo preparar os profissionais de saúde para transformar os cuidados médicos através da aplicação estratégica da IA. Este Master inovador dotará os alunos de competências consistentes relativamente à análise de dados médicos, ao diagnóstico assistido por IA, à personalização do tratamento e à gestão eficiente da assistência ao paciente. Após a conclusão da certificação, os especialistas estarão preparados para liderar a mudança, melhorando a precisão do diagnóstico, otimizando os protocolos de tratamento e promovendo cuidados médicos mais acessíveis e eficazes. 

A TECHirá dotá-lo para transformar a prática clínica, melhorar o diagnóstico e conceber tratamentos precisos e personalizados" 

Objetivos gerais

• Compreender os fundamentos teóricos da Inteligência Artificial 
• Estudar os diferentes tipos de dados e compreender o ciclo de vida dos dados 
• Avaliar o papel crucial dos dados no desenvolvimento e implementação de soluções de Inteligência Artificial 
• Aprofundar a compreensão dos algoritmos e da complexidade para resolver problemas específicos 
• Explorar a base teórica das redes neuronais para o desenvolvimento da Deep Learning 
• Analisar a computação bioinspirada e a sua relevância no desenvolvimento de sistemas inteligentes 
• Analisar as estratégias de Inteligência Artificial atuais em vários domínios, identificando oportunidades e desafios 
• Avaliar de forma crítica os benefícios e as limitações da IA nos cuidados de saúde, identificando possíveis erros e fornecendo uma avaliação informada da sua aplicação clínica 
• Reconhecer a importância da colaboração entre disciplinas para desenvolver soluções de IA eficazes 
• Adotar uma perspetiva abrangente das tendências emergentes e das inovações tecnológicas no domínio da IA aplicada à saúde 
• Adquirir conhecimentos sólidos sobre a aquisição, a filtragem e o pré-processamento de dados médicos 
• Compreender os princípios éticos e a regulamentação legislativa aplicáveis à implementação da IA na medicina, promovendo práticas éticas, equidade e transparência 

Objetivos específicos

Módulo 1. Fundamentos da Inteligência Artificial

• Analisar a evolução histórica da Inteligência Artificial, desde o seu início até ao seu estado atual, identificando os principais marcos e desenvolvimentos 
• Compreender o funcionamento das redes neuronais e a sua aplicação em modelos de aprendizagem em Inteligência Artificial 
• Estudar os princípios e aplicações dos algoritmos genéticos, analisando a sua utilidade na resolução de problemas complexos 
• Analisar a importância dos thesauri, vocabulários e taxonomias na estruturação e processamento de dados para sistemas de IA 
• Explorar o conceito de web semântica e a sua influência na organização e compreensão da informação em ambientes digitais 

Módulo 2. Tipos e Ciclo de Vida do Dado

• Compreender os conceitos fundamentais da estatística e a sua aplicação na análise de dados 
• Identificar e classificar os diferentes tipos de dados estatísticos, desde os quantitativos aos qualitativos 
• Analisar o ciclo de vida dos dados, desde a sua geração até à sua eliminação, identificando as principais etapas 
• Explorar as fases iniciais do ciclo de vida dos dados, destacando a importância do planeamento e da estrutura dos dados 
• Estudar os processos de recolha de dados, incluindo a metodologia, as ferramentas e os canais de recolha 
• Explorar o conceito de Datawarehouse (Armazém de Dados), com ênfase nos elementos que o inytegram e na sua conceção 
• Analisar os aspetos regulamentares relacionados com a gestão de dados, cumprindo as normas de privacidade e segurança, bem como as boas práticas 

Módulo 3. O dado na Inteligência Artificial

• Domine os fundamentos da ciência dos dados, abrangendo ferramentas, tipos e fontes de análise de informações 
• Explorar o processo de transformação de dados em informação utilizando técnicas de mineração e visualização de dados 
• Estudar a estrutura e caraterísticas dos datasets, compreendendo a sua importância na preparação e utilização de dados para modelos de Inteligência Artificial 
• Analisar modelos supervisionados e não supervisionados, incluindo métodos e classificação 
• Utilizar ferramentas específicas e boas práticas no tratamento e processamento de dados, garantindo eficiência e qualidade na implementação de Inteligência Artificial 

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

• Dominar técnicas de inferência estatística para compreender e aplicar métodos estatísticos na mineração de dados 
• Realizar análises exploratórias pormenorizadas de conjuntos de dados para identificar padrões, anomalias e tendências relevantes 
• Desenvolver competências para a preparação de dados, incluindo a sua limpeza, integração e formatação para utilização na mineração de dados 
• Implementar estratégias eficazes para tratar valores em falta em conjuntos de dados, aplicando métodos de imputação ou eliminação sensíveis ao contexto 
• Identificar e atenuar o ruído nos dados, utilizando técnicas de filtragem e suavização para melhorar a qualidade do conjunto de dados 
• Abordar o pré-processamento de dados em ambientes Big Data 

Módulo 5. Algoritmo e complexidade na Inteligência Artificial

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

Módulo 6. Sistemas inteligentes

• Explorar a teoria dos agentes, compreendendo os conceitos fundamentais do seu funcionamento e a sua aplicação na Inteligência Artificial e na engenharia de Software 
• Estudar a representação do conhecimento, incluindo a análise de ontologias e a sua aplicação na organização de informação estruturada 
• Analisar o conceito de web semântica e o seu impacto na organização e recuperação de informação em ambientes digitais 
• Avaliar e comparar diferentes representações do conhecimento, integrando-as para melhorar a eficiência e a precisão dos sistemas inteligentes 
• Estudar raciocinadores semânticos, sistemas baseados no conhecimento e sistemas periciais, compreendendo a sua funcionalidade e aplicações na tomada de decisões inteligentes 

Módulo 7. Aprendizagem automática e mineração de dados 

• Introduzir processos de descoberta de conhecimentos e os conceitos fundamentais da aprendizagem automática 
• Estudar árvores de decisão como modelos de aprendizagem supervisionada, compreendendo a sua estrutura e aplicações 
• Avaliar classificadores utilizando técnicas específicas para medir o seu desempenho e exatidão na classificação de dados 
• Estudar as redes neuronais, compreendendo o seu funcionamento e arquitetura para resolver problemas complexos de aprendizagem automática 
• Explorar os métodos bayesianos e a sua aplicação na aprendizagem automática, incluindo redes bayesianas e classificadores bayesianos 
• Analisar modelos de regressão e de resposta contínua para prever valores numéricos a partir de dados 
• Estudar técnicas de clustering para identificar padrões e estruturas em conjuntos de dados não rotulados 
• Explorar a extração de texto e o processamento de linguagem natural (PLN), compreendendo como as técnicas de aprendizagem automática são aplicadas para analisar e compreender texto 

Módulo 8. Las redes neuronales, base de Deep Learning

• Dominar los fundamentos del Aprendizaje Profundo, comprendiendo su papel esencial en el Deep Learning
• Explorar las operaciones fundamentales en redes neuronales y comprender su aplicación en la construcción de modelos
• Analizar las diferentes capas utilizadas en redes neuronales y aprender a seleccionarlas adecuadamente
• Comprender la unión efectiva de capas y operaciones para diseñar arquitecturas de redes neuronales complejas y eficientes
• Utilizar entrenadores y optimizadores para ajustar y mejorar el rendimiento de las redes neuronales
• Explorar la conexión entre neuronas biológicas y artificiales para una comprensión más profunda del diseño de modelos
• Ajustar hiperparámetros para el Fine Tuning de redes neuronales, optimizando su rendimiento en tareas específicas

Módulo 9. Treino de redes neuronais profundas

• Resolver problemas relacionados com gradientes na formação de redes neuronais profundas 
• Explorar e aplicar diferentes otimizadores para melhorar a eficiência e a 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 treino 
• Aplicar diretrizes práticas para garantir o treino eficiente e eficaz de redes neuronais profundas 
• Implementar a 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 a Transfer Learning para resolver problemas do mundo real 
• Compreender e aplicar técnicas de regularização para melhorar a generalização e evitar o sobreajuste em redes neuronais profundas 

Módulo 10. Personalização de Modelos e treino com TensorFlow

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

Módulo 11. Deep Computer Vision com Redes Neuronais Convolucionais

• Compreender a arquitetura do córtex visual e a sua relevância para a Deep Computer Vision 
• Explorar e aplicar camadas convolucionais para extrair caraterísticas-chave de imagens 
• Implementar camadas de agrupamento e sua utilização em modelos de Deep Computer Vision com o Keras 
• Analisar várias arquiteturas de Redes Neurais Convolucionais (CNN) e a sua aplicabilidade em diferentes contextos 
• Desenvolver e implementar uma CNN ResNet utilizando a biblioteca Keras para melhorar a eficiência e o desempenho do modelo 
• Utilizar modelos Keras pré-treinados para tirar partido da aprendizagem por transferência para tarefas específicas 
• Aplicar técnicas de classificação e localização em ambientes de Deep Computer Vision 
• Explorar estratégias de deteção e seguimento de objetos utilizando Redes 
• Neuronais Convolucionais 
• Implementar técnicas de segmentação semântica para compreender e classificar objetos em imagens de forma detalhada 

Módulo 12. Processamento de linguagem natural (PLN) com Redes Neurais Recorrentes (RNN) e Atenção

• Desenvolver competências na geração de textos utilizando Redes Neuronais Recorrentes (RNN) 
• Aplicar RNN na classificação de opiniões para análise de sentimentos em textos 
• Compreender e aplicar mecanismos de atenção em modelos de processamento de linguagem natural 
• Analisar e utilizar modelos Transformers em tarefas específicas de PNL 
• Explorando a aplicação de modelos Transformers no contexto do processamento de imagens e da 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 a sua adequação a tarefas específicas 
• Desenvolver uma aplicação prática de PLN que integre RNN e mecanismos de atenção para resolver problemas do mundo real 

Módulo 13. Autoencoders, GANs, e Modelos de Difusão

• Desenvolver representações de dados eficientes utilizando Autoencoders, GANs e Modelos de Difusão 
• Realizar PCA utilizando um codificador automático linear incompleto para otimizar a representação dos dados 
• Implementar e compreender o funcionamento de codificadores automáticos empilhados 
• Explorar e aplicar codificadores automáticos convolucionais para representações visuais eficientes de dados 
• Analisar e aplicar a eficácia dos codificadores automáticos esparsos na representação de dados 
• Gerar imagens de moda a partir do conjunto de dados MNIST utilizando Autoencoders 
• Compreender o conceito de Redes Generativas Antagónicas (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 os algoritmos de adaptação social como uma abordagem fundamental na computação bioinspirada 
• Analisar estratégias de exploração do espaço em algoritmos genéticos 
• Examinar modelos de computação evolutiva no contexto da otimização
• Continuar a análise pormenorizada de modelos de computação evolutiva
• Aplicar a programação evolutiva a problemas de aprendizagem específicos 
• Abordar a complexidade de problemas multi-objetivo no âmbito da computação bioinspirada 
• Explorar a aplicação de redes neuronais no domínio da computação bioinspirada
• Aprofundar a implementação e a utilidade das redes neuronais na computação bioinspirada

Módulo 15. Inteligência Artificial: estratégias e aplicações 

• Desenvolver estratégias para a implementação da inteligência artificial nos serviços financeiros 
• Analisar as implicações da inteligência artificial na prestação de serviços de saúde 
• Identificar e avaliar os riscos associados à utilização da inteligência artificial no setor da saúde 
• Avaliar os riscos potenciais associados à utilização da IA na indústria 
• Aplicar técnicas de inteligência artificial na indústria para melhorar a produtividade 
• Conceber soluções de inteligência artificial para otimizar os processos na administração pública 
• Avaliar a aplicação de tecnologias de IA no setor da educação 
• Aplicar técnicas de inteligência artificial na silvicultura e na agricultura para melhorar a produtividade 
• Melhorar os processos de recursos humanos através da utilização estratégica da inteligência artificial 

Módulo 16. Diagnóstico na prática clínica através da IA 

• Analisar de forma crítica os benefícios e as limitações da IA na saúde 
• Identificar possíveis erros, fornecendo uma avaliação informada da sua aplicação em contextos clínicos 
• Reconhecer a importância da colaboração entre disciplinas para desenvolver soluções de IA eficazes 
• Desenvolver competências para aplicar ferramentas de IA no contexto clínico, centrando-se em aspetos como o diagnóstico assistido, a análise de imagens médicas e a interpretação de resultados  
• Identificar possíveis erros para a aplicação da IA na saúde, fornecendo uma visão informada da sua utilização em contextos clínicos 

Módulo 17. Tratamento e controlo do paciente com IA 

• Interpretar os resultados para a criação ética de datasets e a aplicação estratégica em emergências de saúde 
• Adquirir competências avançadas na apresentação, visualização e gestão de dados de IA na saúde 
• Adotar uma perspetiva abrangente das tendências emergentes e das inovações tecnológicas no domínio da IA aplicada à saúde 
• Desenvolver algoritmos de IA para aplicações específicas, como a monitorização da saúde, facilitando a implementação eficaz de soluções na prática médica 
• Conceber e implementar tratamentos médicos individualizados através da análise dos dados clínicos e genómicos dos pacientes com IA 

Módulo 18. Personalização da saúde através da IA 

• Aprofundar as tendências emergentes da IA aplicada à saúde personalizada e o seu impacto futuro 
• Definir as aplicações da IA para personalizar tratamentos médicos, abrangendo desde a análise genómica até à gestão da dor 
• Diferenciar algoritmos específicos de IA para o desenvolvimento de aplicações relacionadas com a conceção de medicamentos ou a robótica cirúrgica  
• Delinear as tendências emergentes no domínio da IA aplicada aos cuidados de saúde personalizados e o seu impacto futuro 
• Promover a inovação através da criação de estratégias destinadas a melhorar os cuidados médicos 

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

• Adquirir conhecimentos sólidos sobre a recolha, a filtragem e o pré-processamento de dados médicos 
• Desenvolver uma abordagem clínica baseada na qualidade e integridade dos dados no contexto dos regulamentos relativos à privacidade 
• Aplicar os conhecimentos adquiridos em casos de utilização e aplicações práticas, permitindo compreender e resolver desafios específicos do setor, desde a análise de texto à visualização de dados e à segurança da informação médica 
• Definir técnicas de Big Data específicas para setor da saúde, incluindo a aplicação de algoritmos de aprendizagem automática para aanálise 
• Empregar procedimentos de Big Data para rastrear e monitorizar a propagação de doenças infeciosas em tempo real para uma resposta eficaz a epidemias 

Módulo 20. Ética e regulamentação na IA médica 

• Compreender os princípios éticos fundamentais e a regulamentação aplicável à implementação da IA na medicina 
• Dominar os princípios da governação de dados 
• Compreender os quadros regulamentares internacionais e locais 
• Assegurar a conformidade regulamentar na utilização de dados e ferramentas de IA no setor da saúde 
• Desenvolver competências para conceber sistemas de IA centrados no ser humano, promovendo a equidade e a transparência na aprendizagem automática  

Torne-se um líder na integração de tecnologias inovadoras nos cuidados de saúde, melhorando o diagnóstico, o tratamento e a experiência do paciente"