Junte-se agora a este programa 100% online, onde aprofundará os Algoritmos de Aprendizagem Automática e as suas aplicações na Investigação Médica”

Os Algoritmos de IA desempenham um papel fundamental na definição de tratamentos terapêuticos personalizados. Este conjunto de instruções definidas por computadores utiliza tanto dados clínicos como biomédicos ou genéticos para desenvolver modelos preditivos. Desta forma, os especialistas aplicam terapias personalizadas e podem prever as respostas aos tratamentos para que tenham uma maior probabilidade de sucesso. Além disso, estas ferramentas podem calcular a dose de medicamentos com precisão, o que melhora a eficácia dos tratamentos.

Neste contexto, a TECH cria um programa avançado que aprofundará o uso do Aprendizagem Automática durante o planeamento e execução de procedimentos médicos. Sob a orientação de um quadro docente experiente, este plano de estudos analisará o reconhecimento de padrões e o Machine Learning em diagnósticos clínicos. Assim, os especialistas interpretarão corretamente as imagens médicas para fornecer os tratamentos mais adequados a cada indivíduo. O programa também fornecerá competências aprofundadas sobre os protocolos terapêuticos mais inovadores. Neste sentido, os materiais didáticos apresentarão os últimos avanços em robótica cirúrgica assistida, para que os alunos se mantenham na vanguarda tecnológica.

Além disso, a metodologia do programa refletirá a necessidade de flexibilidade e adaptação às exigências profissionais contemporâneas. Com um formato 100% online, permitirá aos alunos avançar na sua formação sem comprometer as suas responsabilidades profissionais. Além disso, a aplicação do sistema Relearning, baseado na repetição de conceitos-chave, assegura uma compreensão profunda e duradoura. Esta abordagem pedagógica reforça a capacidade dos profissionais para aplicar eficazmente os conhecimentos adquiridos na sua prática diária. Por sua vez, o único que os médicos precisarão para completar este itinerário académico será um dispositivo com acesso à Internet e a vontade de atualizar os seus conhecimentos, o que lhes permitirá experimentar um salto de qualidade nas suas carreiras.

Aplicará a Inteligência Artificial para responder a emergências sanitárias, como surtos epidemiológicos, e no desenvolvimento de novas vacinas”

Este Curso de especialização em Diagnóstico, Tratamento e Personalização do Tratamento Médico com Inteligência Artificial conta com o conteúdo educacional mais completo e atualizado do mercado. As suas principais características são: 

• O desenvolvimento de casos práticos apresentados por especialistas em Inteligência Artificial na Prática Clínica
• 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
• Os exercícios práticos onde o processo de autoavaliação pode ser efetuado a fim de melhorar a aprendizagem
• 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

Fomentará a autonomia dos pacientes através da sua participação ativa no desenho de tratamentos personalizados após o estudo desta especialização”

O corpo docente do Curso inclui profissionais do setor que trazem para esta capacitação a experiência do seu trabalho, bem como especialistas reconhecidos de sociedades líderes e universidades de prestígio.

O seu conteúdo multimédia, elaborado com a última tecnologia educativa, permitirá ao profissional um aprendizado situado e contextual, ou seja, um ambiente simulado que proporcionará uma capacitação imersiva programada para se treinar em situações reais.

O design deste curso foca-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 curso. Para tal, contará com a ajuda de um sistema inovador de vídeo interativo desenvolvido por especialistas reconhecidos.

Realizará integrações de dados clínicos multimodais para obter diagnósticos mais precisos”

Acederá a um sistema de aprendizagem baseado na repetição, com um ensino natural e progressivo ao longo de todo o plano de estudos”

A presente qualificação aprofundará o diagnóstico, tratamento e personalização das terapias médicas com IA. Desenhado por especialistas nesta área, o plano de estudos aprofundará o reconhecimento de padrões e o Machine Learning para a avaliação médica. O programa também abordará os sistemas de tratamento assistido, tendo em consideração os algoritmos de aprendizagem automática para o estabelecimento de processos terapêuticos. Adicionalmente, os materiais analisarão as aplicações da automação inteligente em áreas como a farmacogenómica. Além disso, a especialização permitirá que os profissionais de saúde dominem o design de terapias personalizadas, de acordo com as necessidades dos seus pacientes.

Desfrute dos conteúdos médico-científicos mais atualizados do panorama educativo, sem restrições de horários ou deslocações desnecessárias a um centro de estudos”

Módulo 1. Diagnóstico na prática clínica através da Inteligência Artificial

1.1. Tecnologias e ferramentas para o diagnóstico assistido por IA

1.1.1. Desenvolvimento de software para o diagnóstico assistido por IA em diversas especialidades médicas mediante ChatGPT
1.1.2. Uso de algoritmos avançados para a análise rápida e precisa de sintomas e sinais clínicos
1.1.3. Integração de IA em dispositivos de diagnóstico para melhorar a eficiência
1.1.4. Ferramentas de IA para auxiliar na interpretação de resultados de testes laboratoriais mediante IBM Watson Health

1.2. Integração de dados clínicos multimodais para o diagnóstico

1.2.1. Sistemas de IA para combinar dados de imagens, laboratório e registos clínicos mediante AutoML
1.2.2. Ferramentas para a correlação de dados multimodais em diagnósticos mais precisos mediante Enlitic Curie
1.2.3. Uso de IA para analisar padrões complexos a partir de diferentes tipos de dados clínicos mediante Flatiron Health’s OncologyCloud
1.2.4. Integração de dados genómicos e moleculares no diagnóstico assistido por IA

1.3. Criação e análise de datasets em saúde com IA mediante Google Cloud Healthcare API

1.3.1. Desenvolvimento de bases de dados clínicas para o treino de modelos de IA
1.3.2. Uso de IA para a análise e extração de insights de grandes datasets de saúde
1.3.3. Ferramentas de IA para a limpeza e preparação de dados clínicos
1.3.4. Sistemas de IA para identificar tendências e padrões em dados de saúde

1.4. Visualização e manuseio de dados de saúde com IA

1.4.1. Ferramentas de IA para a visualização interativa e compreensível de dados de saúde
1.4.2. Sistemas de IA para o manuseio eficiente de grandes volumes de dados clínicos
1.4.3. Uso de dashboards baseados em IA para a monitorização de indicadores de saúde
1.4.4. Tecnologias de IA para a gestão e segurança de dados de saúde

1.5. Reconhecimento de padrões e machine learning em diagnósticos clínicos mediante PathAI

1.5.1. Aplicação de técnicas de machine learning para o reconhecimento de padrões em dados clínicos
1.5.2. Uso de IA na identificação precoce de doenças através da análise de padrões com PathAI
1.5.3. Desenvolvimento de modelos preditivos para diagnósticos mais precisos
1.5.4. Implementação de algoritmos de aprendizagem automática na interpretação de dados de saúde

1.6. Interpretação de imagens médicas mediante IA mediante Aidoc

1.6.1. Sistemas de IA para a deteção e classificação de anomalias em imagens médicas
1.6.2. Uso de aprendizagem profunda na interpretação de radiografias, ressonâncias e tomografias
1.6.3. Ferramentas de IA para melhorar a precisão e a velocidade no diagnóstico por imagens
1.6.4. Implementação de IA para a assistência na tomada de decisões clínicas baseadas em imagens

1.7. Processamento da linguagem natural sobre histórias médicas para o diagnóstico clínico mediante ChatGPT e Amazon Comprehend Medical

1.7.1. Uso de PNL para a extração de informação relevante de históricos clínicos
1.7.2. Sistemas de IA para analisar notas de médicos e relatórios de pacientes
1.7.3. Ferramentas de IA para resumir e classificar informação de histórias médicas
1.7.4. Aplicação de PNL na identificação de sintomas e diagnósticos a partir de textos clínicos

1.8. Validação e avaliação de modelos de diagnóstico assistido por IA mediante ConcertAI

1.8.1. Métodos para a validação e teste de modelos de IA em ambientes clínicos reais
1.8.2. Avaliação do desempenho e precisão de ferramentas de diagnóstico assistido por IA
1.8.3. Uso de IA para assegurar a confiabilidade e ética no diagnóstico clínico
1.8.4. Implementação de protocolos de avaliação contínua para sistemas de IA em saúde

1.9. IA no diagnóstico de doenças raras mediante Face2Gene

1.9.1. Desenvolvimento de sistemas de IA especializados na identificação de doenças raras
1.9.2. Uso de IA para analisar padrões atípicos e sintomatologia complexa
1.9.3. Ferramentas de IA para o diagnóstico precoce e preciso de doenças raras
1.9.4. Implementação de bases de dados globais com IA para melhorar o diagnóstico de doenças raras

1.10. Casos de sucesso e desafios na implementação de diagnóstico por IA

1.10.1. Análise de estudos de caso onde a IA melhorou significativamente o diagnóstico clínico
1.10.2. Avaliação dos desafios na adoção de IA em ambientes clínicos
1.10.3. Discussão sobre as barreiras éticas e práticas na implementação de IA para diagnóstico
1.10.4. Exame das estratégias para superar obstáculos na integração de IA no diagnóstico médico

Módulo 2. Tratamento e controlo do paciente com Inteligência Artificial

2.1. Sistemas de tratamento assistido por IA

2.1.1. Desenvolvimento de sistemas de IA para auxiliar na tomada de decisões terapêuticas
2.1.2. Uso de IA para personalização de tratamentos com base em perfis individuais
2.1.3. Implementação de ferramentas de IA na administração de doses e horários de medicação
2.1.4. Integração de IA na monitorização e ajuste de tratamentos em tempo real

2.2. Definição de indicadores para o controle do estado de saúde do paciente

2.2.1. Estabelecimento de parâmetros-chave por meio de IA para o acompanhamento da saúde do paciente
2.2.2. Uso de IA para identificar indicadores preditivos de saúde e doenças
2.2.3. Desenvolvimento de sistemas de alerta precoce baseados em indicadores de saúde
2.2.4. Implementação de IA para a avaliação contínua do estado de saúde do paciente

2.3. Ferramentas para a monitorização e controle de indicadores de saúde

2.3.1. Desenvolvimento de aplicativos móveis e dispositivos vestíveis com IA para o acompanhamento da saúde
2.3.2. Implementação de sistemas de IA para análise em tempo real dos dados de saúde
2.3.3. Uso de dashboards baseados em IA para visualização e monitoramento de indicadores de saúde
2.3.4. Integração de dispositivos IoT na monitorização contínua de indicadores de saúde com IA

2.4. IA no planejamento e execução de procedimentos médicos com o Sistema Cirúrgico da Vinci da Intuitive Surgical

2.4.1. Uso de sistemas de IA para otimizar o planejamento de cirurgias e procedimentos médicos
2.4.2. Implementação de IA na simulação e prática de procedimentos cirúrgicos
2.4.3. Uso de IA para melhorar a precisão e eficácia na execução de procedimentos médicos
2.4.4. Aplicação de IA na coordenação e gestão de recursos cirúrgicos

2.5. Algoritmos de aprendizado de máquina para o estabelecimento de tratamentos terapêuticos

2.5.1. Uso de machine learning para desenvolver protocolos de tratamento personalizados
2.5.2. Implementação de algoritmos preditivos para a seleção de terapias eficazes
2.5.3. Desenvolvimento de sistemas de IA para a adaptação de tratamentos em tempo real
2.5.4. Aplicação de IA na análise da eficácia de diferentes opções terapêuticas

2.6. Adaptabilidade e atualização contínua de protocolos terapêuticos por meio de IA com IBM Watson for Oncology

2.6.1. Implementação de sistemas de IA para a revisão e atualização dinâmica de tratamentos
2.6.2. Uso de IA na adaptação de protocolos terapêuticos a novos descobrimentos e dados
2.6.3. Desenvolvimento de ferramentas de IA para personalização contínua de tratamentos
2.6.4. Integração de IA na resposta adaptativa à evolução das condições do paciente

2.7. Otimização de serviços de saúde com tecnologia de IA com Optum

2.7.1. Uso de IA para melhorar a eficiência e qualidade dos serviços de saúde
2.7.2. Implementação de sistemas de IA para a gestão de recursos sanitários
2.7.3. Desenvolvimento de ferramentas de IA para otimização de fluxos de trabalho em hospitais
2.7.4. Aplicação de IA na redução de tempos de espera e melhoria do atendimento ao paciente

2.8. Aplicação de IA na resposta a emergências sanitárias

2.8.1. Implementação de sistemas de IA para a gestão rápida e eficiente de crises sanitárias com BlueDot
2.8.2. Uso de IA na otimização da distribuição de recursos em emergências
2.8.3. Desenvolvimento de ferramentas de IA para previsão e resposta a surtos de doenças
2.8.4. Integração de IA em sistemas de alerta e comunicação durante emergências sanitárias

2.9. Colaboração interdisciplinar em tratamentos assistidos por IA

2.9.1. Promoção da colaboração entre diferentes especialidades médicas por meio de sistemas de IA
2.9.2. Uso de IA para integrar conhecimentos e técnicas de diversas disciplinas no tratamento
2.9.3. Desenvolvimento de plataformas de IA para facilitar a comunicação e coordenação interdisciplinar
2.9.4. Implementação de IA na criação de equipes de tratamento multidisciplinares

2.10. Experiências bem-sucedidas de IA no tratamento de doenças

2.10.1. Análise de casos de sucesso no uso de IA para tratamentos eficazes de doenças
2.10.2. Avaliação do impacto da IA na melhoria dos resultados dos tratamentos
2.10.3. Documentação de experiências inovadoras no uso de IA em diferentes áreas médicas
2.10.4. Discussão sobre os avanços e desafios na implementação de IA nos tratamentos médicos

Módulo 3. Personalização da saúde através da Inteligência Artificial

3.1. Aplicações de IA em genômica para medicina personalizada com DeepGenomics

3.1.1. Desenvolvimento de algoritmos de IA para análise de sequências genéticas e sua relação com doenças
3.1.2. Uso de IA na identificação de marcadores genéticos para tratamentos personalizados
3.1.3. Implementação de IA para interpretação rápida e precisa de dados genômicos
3.1.4. Ferramentas de IA na correlação de genótipos com respostas a medicamentos

3.2. IA em farmacogenômica e design de medicamentos com AtomWise

3.2.1. Desenvolvimento de modelos de IA para prever a eficácia e segurança de medicamentos
3.2.2. Uso de IA na identificação de alvos terapêuticos e design de fármacos
3.2.3. Aplicação de IA na análise de interações gene-droga para personalização de tratamentos
3.2.4. Implementação de algoritmos de IA para acelerar a descoberta de novos medicamentos

3.3. Monitoramento personalizado com dispositivos inteligentes e IA

3.3.1. Desenvolvimento de wearables com IA para o acompanhamento contínuo de indicadores de saúde
3.3.2. Uso de IA na interpretação de dados coletados por dispositivos inteligentes com FitBit
3.3.3. Implementação de sistemas de alerta precoce baseados em IA para condições de saúde
3.3.4. Ferramentas de IA para personalização de recomendações de estilo de vida e saúde

3.4. Sistemas de apoio à decisões clínicas com IA

3.4.1. Implementação de IA para auxiliar médicos na tomada de decisões clínicas com Oracle Cerner
3.4.2. Desenvolvimento de sistemas de IA que fornecem recomendações baseadas em dados clínicos
3.4.3. Uso de IA na avaliação de riscos e benefícios de diferentes opções terapêuticas
3.4.4. Ferramentas de IA para integração e análise de dados de saúde em tempo real

3.5. Tendências na personalização da saúde com IA

3.5.1. Análise das últimas tendências em IA para personalização do cuidado de saúde
3.5.2. Uso de IA no desenvolvimento de abordagens preventivas e preditivas em saúde
3.5.3. Implementação de IA na adaptação de planos de saúde às necessidades individuais
3.5.4. Exploração de novas tecnologias de IA no campo da saúde personalizada

3.6. Avanços em robótica cirúrgica assistida por IA com o Sistema Cirúrgico da Vinci da Intuitive Surgical

3.6.1. Desenvolvimento de robôs cirúrgicos com IA para procedimentos precisos e minimamente invasivos
3.6.2. Uso de IA para criar modelos preditivos de doenças com base em dados individuais com OncoraMedical
3.6.3. Implementação de sistemas de IA para planejamento cirúrgico e simulação de operações
3.6.4. Avanços na integração de feedback tátil e visual em robótica cirúrgica com IA

3.7. Desenvolvimento de modelos preditivos para prática clínica personalizada

3.7.1. Uso de IA para criar modelos preditivos de doenças com base em dados individuais
3.7.2. Implementação de IA na previsão de respostas a tratamentos
3.7.3. Desenvolvimento de ferramentas de IA para antecipação de riscos de saúde
3.7.4. Aplicação de modelos preditivos no planejamento de intervenções preventivas

3.8. IA em gestão e tratamento personalizado da dor com Kaia Health

3.8.1. Desenvolvimento de sistemas de IA para avaliação e manejo personalizado da dor
3.8.2. Uso de IA na identificação de padrões de dor e respostas a tratamentos
3.8.3. Implementação de ferramentas de IA na personalização de terapias para dor
3.8.4. Aplicação de IA no monitoramento e ajuste de planos de tratamento da dor

3.9. Autonomia do Paciente e Participação Ativa na Personalização

3.9.1. Promoção da autonomia do paciente por meio de ferramentas de IA para gestão de sua saúde com Ada Health
3.9.2. Desenvolvimento de sistemas de IA que capacitam os pacientes na tomada de decisões
3.9.3. Uso de IA para fornecer informações e educação personalizada aos pacientes
3.9.4. Ferramentas de IA que facilitam a participação ativa do paciente em seu tratamento

3.10. Integração de IA em histórias clínicas eletrônicas com Oracle Cerner

3.10.1. Implementação de IA para análise e gestão eficiente de histórias clínicas eletrônicas
3.10.2. Desenvolvimento de ferramentas de IA para extração de insights clínicos de registros eletrônicos
3.10.3. Uso de IA na melhoria da precisão e acessibilidade dos dados em histórias clínicas
3.10.4. Aplicação de IA para correlação de dados de histórias clínicas com planos de tratamento

Com os auxílios de estudo mais bem avaliados no ensino online, este programa permitirá que você faça um progresso imparável em seu crescimento profissional"