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A análise de Big Data melhora significativamente a assistência médica e a investigação na área da saúde. Esses sistemas avançados proporcionam aos especialistas a oportunidade de personalizar os tratamentos. Informações dos pacientes, como o seu historial médico, genética ou estilo de vida, são utilizadas para adaptar os planos terapêuticos e medicamentos de forma individualizada. Além disso, essas ferramentas contribuem para realizar um monitoramento contínuo dos pacientes fora do ambiente clínico, o que se revela especialmente vantajoso para os utilizadores que sofrem de condições crónicas. Assim, os recursos da IA contribuem para o desenvolvimento de procedimentos de abordagem mais eficazes e com uma atenção mais segura.

Por isso, a TECH desenhou um Master que aprofundará a análise de Big Data e Aprendizagem Automática na Investigação Clínica. O plano de estudos abordará tópicos como a Mineração de dados, tanto em registos clínicos como biomédicos, ao mesmo tempo que se foca em algoritmos e fornece técnicas de análise preditiva. Por outro lado, a formação explorará as interações que ocorrem nas redes biológicas para a identificação de padrões de doença. Além disso, o plano de estudos dará especial atenção aos fatores éticos e legais da IA no contexto médico. Desta forma, os estudantes adquirirão uma consciência responsável ao realizar os seus procedimentos.

É importante destacar que, para consolidar todo esse conteúdo, a TECH recorre à revolucionária metodologia de Relearning. Este sistema de ensino baseia-se na repetição de conceitos-chave, para consolidar uma compreensão ótima. O único requisito para os alunos é ter um dispositivo eletrónico (como um telemóvel, computador ou tablet) ligado à Internet, para poderem aceder ao Campus Virtual e visualizar os conteúdos a qualquer momento. Assim, aprenderão no conforto das suas casas, sem necessidade de presença física e de horários predefinidos.

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

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

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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.

A estrutura modular da qualificação permitirá uma progressão coerente, desde os fundamentos até às aplicações mais avançadas”

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Esta qualificação académica funde o rigor científico da Investigação Clínica com as inovações disruptivas da Aprendizagem Automática. Formado por 20 módulos, o presente programa abrangerá desde a interpretação de dados médicos até ao desenvolvimento de algoritmos preditivos e a implementação de soluções tecnológicas em ambientes clínicos. O plano de estudos oferecerá conteúdos que unem a teoria à prática, estabelecendo as bases da IA e a sua aplicação específica no contexto médico. Desta forma, os alunos estarão preparados para liderar avanços na personalização de tratamentos e na otimização da atenção sanitária.

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Módulo 1. Fundamentos da Inteligência Artificial

1.1. História da Inteligência Artificial

1.1.1. Quando se começa a falar de inteligência artificial?
1.1.2. Referências no cinema
1.1.3. Importância da inteligência artificial
1.1.4. Tecnologias que viabilizam e apoiam a inteligência artificial

1.2. Inteligência Artificial em jogos

1.2.1. Teoria dos jogos
1.2.2. Minimax e poda Alfa-Beta
1.2.3. Simulação: Monte Carlo

1.3. Redes neuronais

1.3.1. Fundamentos teológicos
1.3.2. Modelo computacional
1.3.3. Redes neuronais supervisionadas e não supervisionadas
1.3.4. Perceptron simples
1.3.5. Perceptron multicamadas

1.4. Algoritmos genéticos

1.4.1. História
1.4.2. Base biológica
1.4.3. Codificação de problemas
1.4.4. Criação da população inicial
1.4.5. Algoritmo principal e operadores genéticos
1.4.6. Avaliação dos indivíduos: Fitness

1.5. Tesauros, vocabulários, taxonomias

1.5.1. Vocabulários
1.5.2. Taxonomias
1.5.3. Tesaurus
1.5.4. Ontologias
1.5.5. Representação do conhecimento: web semântica

1.6. Web semântica

1.6.1. Especificações: RDF, RDFS e OWL
1.6.2. Inferência/razoabilidade
1.6.3. Linked Data

1.7. Sistemas periciais e DSS

1.7.1. Sistemas periciais
1.7.2. Sistema de apoio à decisão

1.8. Chatbots e assistentes virtuais

1.8.1. Tipos de assistentes: Assistentes por voz e por texto
1.8.2. Partes fundamentais para o desenvolvimento de um assistente: Intenções, entidades e fluxo de diálogo
1.8.3. Integração: Web, Slack, Whatsapp, Facebook
1.8.4. Ferramentas para o desenvolvimento dos assistentes: Dialog Flow, Watson Assistant

1.9. Estratégia de implementação de IA
1.10. Futuro da inteligência artificial

1.10.1. Compreendemos como detetar as emoções através de algoritmos
1.10.2. Criação de uma Personalidade: Linguagem, expressões e conteúdo
1.10.3. Tendências da Inteligência Artificial
1.10.4. Reflexão

Módulo 2. Tipos e ciclo de vida do dado

2.1. A estatística

2.1.1. Estatística Estatística descritiva, inferências estatísticas
2.1.2. População, amostra indivíduo
2.1.3. Variáveis: Definição, escalas de medição

2.2. Tipos de dados estatísticos

2.2.1. De acordo com o tipo

2.2.1.1. Quantitativos: Dados contínuos e dados discretos
2.2.1.2. Qualitativos: Dados binominais, dados nominais, dados ordinais

2.2.2. De acordo com a sua forma

2.2.2.1. Numérico
2.2.2.2. Texto
2.2.2.3. Lógico

2.2.3. De acordo com a sua fonte

2.2.3.1. Primários
2.2.3.2. Secundários

2.3. Ciclo de vida dos dados

2.3.1. Etapas do ciclo
2.3.2. Marcos do ciclo
2.3.3. Princípios FAIR

2.4. Etapas iniciais do ciclo

2.4.1. Definição de metas
2.4.2. Determinação de recursos necessários
2.4.3. Diagrama de Gantt
2.4.4. Estrutura de dados

2.5. Recolha de dados

2.5.1. Metodologia de recolha
2.5.2. Ferramentas de recolha
2.5.3. Canais de recolha

2.6. Limpeza de dados

2.6.1. Fases de limpeza de dados
2.6.2. Qualidade dos dados
2.6.3. Manipulação de dados (com R)

2.7. Análise de dados, interpretação e avaliação dos resultados

2.7.1. Medidas estatísticas
2.7.2. Indicadores de relação
2.7.3. Extração de dados

2.8. Armazém de dados (Datawarehouse)

2.8.1. Elementos incluídos
2.8.2. Design
2.8.3. Aspetos a considerar

2.9. Disponibilidade dos dados

2.9.1. Acesso
2.9.2. Utilidade
2.9.3. Segurança

2.10. Aspetos regulamentares

2.10.1. Lei da Proteção de Dados
2.10.2. Boas práticas
2.10.3. Outros aspetos regulamentares

Módulo 3. O dado na Inteligência Artificial

3.1. Ciência de dados

3.1.1. A ciência de dados
3.1.2. Ferramentas avançadas para o cientista de dados

3.2. Dados, informação e conhecimento

3.2.1. Dados, informação e conhecimento
3.2.2. Tipos de dados
3.2.3. Fontes de dados

3.3. Dos dados à informação

3.3.1. Análise de Dados
3.3.2. Tipos de análise
3.3.3. Extração de informação de um Dataset

3.4. Extração de informação através da visualização

3.4.1. A visualização como ferramenta de análise
3.4.2. Métodos de visualização
3.4.3. Visualização de um conjunto de dados

3.5. Qualidade dos dados

3.5.1. Dados de qualidade
3.5.2. Limpeza de dados
3.5.3. Pré-processamento básico de dados

3.6. Dataset

3.6.1. Enriquecimento do Dataset
3.6.2. A maldição da dimensionalidade
3.6.3. Modificação do nosso conjunto de dados

3.7. Desequilíbrio

3.7.1. Desequilíbrio de classes
3.7.2. Técnicas de mitigação do desequilíbrio
3.7.3. Equilíbrio de um Dataset

3.8. Modelos não supervisionados

3.8.1. Modelo não supervisionado
3.8.2. Métodos
3.8.3. Classificação com modelos não supervisionados

3.9. Modelos supervisionados

3.9.1. Modelo supervisionado
3.9.2. Métodos
3.9.3. Classificação com modelos supervisionados

3.10. Ferramentas e boas práticas

3.10.1. Boas práticas para um cientista de dados
3.10.2. O melhor modelo
3.10.3. Ferramentas úteis

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

4.1. A inferência estatística

4.1.1. Estatística descritiva vs. Inferência estatística
4.1.2. Procedimentos paramétricos
4.1.3. Procedimentos não paramétricos

4.2. Análise exploratória

4.2.1. Análise descritiva
4.2.2. Visualização
4.2.3. Preparação de dados

4.3. Preparação de dados

4.3.1. Integração e limpeza de dados
4.3.2. Normalização de dados
4.3.3. Transformando atributos

4.4. Os valores perdidos

4.4.1. Tratamento de valores perdidos
4.4.2. Métodos de imputação de máxima verosimilhança
4.4.3. Imputação de valores perdidos utilizando a aprendizagem automática

4.5. O ruído dos dados

4.5.1. Classes de ruído e atributos
4.5.2. Filtragem de ruído
4.5.3. O efeito do ruído

4.6. A maldição da dimensionalidade

4.6.1. Oversampling
4.6.2. Undersampling
4.6.3. Redução de dados multidimensionais

4.7. De atributos contínuos a discretos

4.7.1. Dados contínuos versus dados discretos
4.7.2. Processo de discretização

4.8. Os dados

4.8.1. Seleção de dados
4.8.2. Perspetivas e critérios de seleção
4.8.3. Métodos de seleção

4.9. Seleção de instâncias

4.9.1. Métodos para a seleção de instâncias
4.9.2. Seleção de protótipos
4.9.3. Métodos avançados para a seleção de instâncias

4.10. Pré-processamento de dados em ambientes Big Data

Módulo 5. Algoritmo e complexidade na Inteligência Artificial

5.1. Introdução às estratégias de desenho do algoritmos

5.1.1. Recursividade
5.1.2. Divide e conquista
5.1.3. Outras estratégias

5.2. Eficiência e análise dos algoritmos

5.2.1. Medidas de eficiência
5.2.2. Medir o tamanho da entrada
5.2.3. Medir o tempo de execução
5.2.4. Caso pior, melhor e médio
5.2.5. Notação assintótica
5.2.6. Critérios de análise matemática de algoritmos não recursivos
5.2.7. Análise matemática de algoritmos recursivos
5.2.8. Análise empírica de algoritmos

5.3. Algoritmos de ordenação

5.3.1. Conceito de ordenação
5.3.2. Ordenação da bolha
5.3.3. Ordenação por seleção
5.3.4. Ordenação por inserção
5.3.5. Ordenação por mistura (Merge_Sort)
5.3.6. Ordenação rápida (Quicksort)

5.4. Algoritmos com árvores

5.4.1. Conceito de árvore
5.4.2. Árvores binários
5.4.3. Caminhos de árvore
5.4.4. Representar expressões
5.4.5. Árvores binários ordenadas
5.4.6. Árvores binárias equilibradas

5.5. Algoritmos com Heaps

5.5.1. Os Heaps
5.5.2. O algoritmo Heapsort
5.5.3. As filas de prioridade

5.6. Algoritmos com Grafos

5.6.1. Representação
5.6.2. Caminho de largura
5.6.3. Caminho de profundidade
5.6.4. Ordenação topológica

5.7. Algoritmos Greedy

5.7.1. A estratégia Greedy
5.7.2. Elementos da estratégia Greedy
5.7.3. Câmbio de moedas
5.7.4. Problema do viajante
5.7.5. Problema da mochila

5.8. Pesquisa de caminhos mínimos

5.8.1. O problema do caminho mínimo
5.8.2. Arcos negativos e ciclos
5.8.3. Algoritmo de Dijkstra

5.9. Algoritmos Greedy sobre Grafos

5.9.1. A árvore de extensão mínima
5.9.2. O algoritmo de Prim
5.9.3. O algoritmo Kruskal
5.9.4. Análise de complexidade

5.10. Backtracking

5.10.1. O Backtracking
5.10.2. Técnicas alternativas

Módulo 6. Sistemas inteligentes

6.1. Teoria dos agentes

6.1.1. História do conceito
6.1.2. Definição de agente
6.1.3. Agentes na Inteligência Artificial
6.1.4. Agentes em Engenharia de Software

6.2. Arquiteturas de agentes

6.2.1. O processo de argumentação de um agente
6.2.2. Agentes reativos
6.2.3. Agentes dedutivos
6.2.4. Agentes híbridos
6.2.5. Comparação

6.3. Informação e conhecimento

6.3.1. Distinção entre dados, informação e conhecimento
6.3.2. Avaliação qualidade dos dados
6.3.3. Métodos de recolha de dados
6.3.4. Métodos de aquisição de dados
6.3.5. Métodos de aquisição de conhecimento

6.4. Representação do conhecimento

6.4.1. A importância da representação do conhecimento
6.4.2. Definição da representação do conhecimento através das suas funções
6.4.3. Caraterísticas de uma representação do conhecimento

6.5. Ontologias

6.5.1. Introdução aos metadados
6.5.2. Conceito filosófico de ontologia
6.5.3. Conceito informático de ontologia
6.5.4. Ontologias de domínio e ontologias de nível superior
6.5.5. Como construir uma ontologia?

6.6. Linguagens para ontologias e Software para a criação de ontologias

6.6.1. Triples RDF, Turtle e N
6.6.2. RDF Schema
6.6.3. OWL
6.6.4. SPARQL
6.6.5. Introdução às diferentes ferramentas de criação de ontologias
6.6.6. Instalação e utilização do Protégé

6.7. A web semântica

6.7.1. O estado atual e futuro da web semântica
6.7.2. Aplicações da web semântica

6.8. Outros modelos representação do conhecimento

6.8.1. Vocabulários
6.8.2. Visão global
6.8.3. Taxonomias
6.8.4. Tesaurus
6.8.5. Folksonomias
6.8.6. Comparação
6.8.7. Mapas mentais

6.9. Avaliação e integração das representações do conhecimento

6.9.1. Lógica de ordem zero
6.9.2. Lógica de primeira ordem
6.9.3. Lógica descritiva
6.9.4. Relação entre diferentes tipos de lógica
6.9.5. Prolog: Programação baseada na lógica de primeira ordem

6.10. Raciocinadores semânticos, sistemas baseados no conhecimento e Sistemas Periciais

6.10.1. Conceito de raciocinador
6.10.2. Aplicações de um raciocinador
6.10.3. Sistemas baseados no conhecimento
6.10.4. MYCIN, história dos Sistemas Periciais
6.10.5. Elementos e Arquitetura dos Sistemas Periciais
6.10.6. Criação de Sistemas Periciais

Módulo 7. Aprendizagem automática e mineração de dados

7.1. Introdução aos processos de descoberta de conhecimentos e aos conceitos básicos da aprendizagem automática

7.1.1. Conceitos-chave dos processos de descoberta do conhecimento
7.1.2. Perspetiva histórica dos processos de descoberta do conhecimento
7.1.3. Etapas dos processos de descoberta do conhecimento
7.1.4. Técnicas utilizadas nos processos de descoberta do conhecimento
7.1.5. Caraterísticas dos bons modelos de aprendizagem automática
7.1.6. Tipos de informação sobre aprendizagem automática
7.1.7. Conceitos básicos de aprendizagem
7.1.8. Conceitos básicos de aprendizagem não supervisionado

7.2. Exploração e pré-processamento de dados

7.2.1. Tratamento de dados
7.2.2. Tratamento de dados no fluxo de análise de dados
7.2.3. Tipos de dados
7.2.4. Transformação de dados
7.2.5. Visualização e exploração de variáveis contínuas
7.2.6. Visualização e exploração de variáveis categóricas
7.2.7. Medidas de correlação
7.2.8. Representações gráficas mais comuns
7.2.9. Introdução à análise multivariada e à redução da dimensionalidade

7.3. Árvore de decisão

7.3.1. Algoritmo ID
7.3.2. Algoritmo C
7.3.3. Excesso de treino e poda
7.3.4. Análise dos resultados

7.4. Avaliação dos classificadores

7.4.1. Matrizes de confusão
7.4.2. Matrizes de avaliação numérica
7.4.3. Estatística Kappa
7.4.4. A curva ROC

7.5. Regras de classificação

7.5.1. Medidas de avaliação das regras
7.5.2. Introdução à representação gráfica
7.5.3. Algoritmo de sobreposição sequencial

7.6. Redes neurais

7.6.1. Conceitos básicos
7.6.2. Redes neuronais simples
7.6.3. Algoritmo de Backpropagation
7.6.4. Introdução às redes neuronais recorrentes

7.7. Métodos bayesianos

7.7.1. Conceitos básicos de probabilidade
7.7.2. Teorema de Bayes
7.7.3. Naive Bayes
7.7.4. Introdução às redes bayesianas

7.8. Modelos de regressão e modelos de resposta contínua

7.8.1. Regressão linear simples
7.8.2. Regressão linear múltipla
7.8.3. Regressão logística
7.8.4. Árvores de regressão
7.8.5. Introdução às máquinas de suporte vetorial (SVM)
7.8.6. Medidas de adequação

7.9. Clustering

7.9.1. Conceitos básicos
7.9.2. Clustering hierárquico
7.9.3. Métodos probabilísticos
7.9.4. Algoritmo EM
7.9.5. Método B-Cubed
7.9.6. Métodos implícitos

7.10. Mineração de texto e processamento linguagem natural(PLN)

7.10.1. Conceitos básicos
7.10.2. Criação do corpus
7.10.3. Análise descritiva
7.10.4. Introdução à análise de sentimentos

Módulo 8. As redes neuronais, a base da Deep Learning

8.1. Aprendizagem profunda

8.1.1. Tipos de aprendizagem profunda
8.1.2. Aplicações da aprendizagem profunda
8.1.3. Vantagens e desvantagens da aprendizagem profunda

8.2. Operações

8.2.1. Adição
8.2.2. Produto
8.2.3. Transferência

8.3. Camadas

8.3.1. Camada de entrada
8.3.2. Camada oculta
8.3.3. Camada de saída

8.4. Ligação de Camadas e Operações

8.4.1. Design de arquiteturas
8.4.2. Conexão entre camadas
8.4.3. Propagação para a frente

8.5. Construção da primeira rede neuronal

8.5.1. Design da rede
8.5.2. Estabelecer os pesos
8.5.3. Treino da rede

8.6. Treinador e Otimizador

8.6.1. Seleção do otimizador
8.6.2. Estabelecimento de uma função de perda
8.6.3. Estabelecimento de uma métrica

8.7. Aplicação dos Princípios das Redes Neuronais

8.7.1. Funções de ativação
8.7.2. Propagação para trás
8.7.3. Ajuste dos parâmetros

8.8. Dos neurónios biológicos aos neurónios artificiais

8.8.1. Funcionamento de um neurónio biológico
8.8.2. Transferência de conhecimentos para os neurónios artificiais
8.8.3. Estabelecer de relações entre os dois

8.9. Implementação do MLP (Perceptron Multicamadas) com o Keras

8.9.1. Definição da estrutura da rede
8.9.2. Compilação do modelo
8.9.3. Treino do modelo

8.10. Hiperparâmetros de Fine tuning de Redes Neuronais

8.10.1. Seleção da função de ativação
8.10.2. Estabelecer a Learning rate
8.10.3. Ajuste dos pesos

Módulo 9. Treino de redes neuronais profundas

9.1. Problemas de Gradientes

9.1.1. Técnicas de otimização de gradiente
9.1.2. Gradientes Estocásticos
9.1.3. Técnicas de inicialização de pesos

9.2. Reutilização de camadas pré-treinadas

9.2.1. Treino de transferência de aprendizagem
9.2.2. Extração de caraterísticas
9.2.3. Aprendizagem profunda

9.3. Otimizadores

9.3.1. Otimizadores estocásticos de gradiente descendente
9.3.2. Otimizadores Adam e RMSprop
9.3.3. Otimizadores de momento

9.4. Programação da taxa de aprendizagem

9.4.1. Controlo de taxa sobre aprendizagem automática
9.4.2. Ciclos de aprendizagem
9.4.3. Termos de suavização

9.5. Sobreajuste

9.5.1. Validação cruzada
9.5.2. Regularização
9.5.3. Métricas de avaliação

9.6. Orientações práticas

9.6.1. Design do modelo
9.6.2. Seleção de métricas e parâmetros de avaliação
9.6.3. Teste de hipóteses

9.7. Transfer Learning

9.7.1. Treino de transferência de aprendizagem
9.7.2. Extração de caraterísticas
9.7.3. Aprendizagem profunda

9.8. Data Augmentation

9.8.1. Transformações de imagem
9.8.2. Geração de dados sintéticos
9.8.3. Transformação de texto

9.9. Aplicação Prática de Transfer Learning

9.9.1. Treino de transferência de aprendizagem
9.9.2. Extração de caraterísticas
9.9.3. Aprendizagem profunda

9.10. Regularização

9.10.1. L e L
9.10.2. Regularização por entropia máxima
9.10.3. Dropout

Módulo 10. Personalização de Modelos e treino com TensorFlow

10.1. TensorFlow

10.1.1. Uso da biblioteca TensorFlow
10.1.2. Treino de modelos com o TensorFlow
10.1.3. Operações de gráfico no TensorFlow

10.2. TensorFlow e NumPy

10.2.1. Ambiente computacional NumPy para TensorFlow
10.2.2. Utilização das arrays NumPy com o TensorFlow
10.2.3. Operações NumPy para o TensorFlow gráficos do TensorFlow

10.3. Personalização de modelos e algoritmos de treino

10.3.1. Construir modelos personalizados com o TensorFlow
10.3.2. Gestão dos parâmetros de treino
10.3.3. Utilização de técnicas de otimização para o treino

10.4. Funções e gráficos do TensorFlow

10.4.1. Funções com o TensorFlow
10.4.2. Utilização de gráficos para treino de modelos
10.4.3. Otimização de gráficos com operações do TensorFlow

10.5. Carga de conjuntos de dados com o TensorFlow

10.5.1. Carga de conjuntos de dados com o TensorFlow
10.5.2. Pré-processamento de dados com o TensorFlow
10.5.3. Utilizar de ferramentas do TensorFlow para a manipulação de dados

10.6. A API tfdata

10.6.1. Utilização da API tfdata para o processamento de dados
10.6.2. Construção de fluxo de dados com tfdata
10.6.3. Utilização da API tfdata para o treino de modelos

10.7. O formato TFRecord

10.7.1. Utilização da API TFRecord para a serialização de dados
10.7.2. Carregar arquivos TFRecord com TensorFlow
10.7.3. Utilização de arquivos TFRecord para o treino de modelos

10.8. Camadas de pré-processamento do Keras

10.8.1. Utilização da API de pré-processamento do Keras
10.8.2. Construção de pipelined de pré-processamento com o Keras
10.8.3. Utilização da API de pré-processamento do Keras para o treino de modelos

10.9. O projeto TensorFlow Datasets

10.9.1. Utilização de TensorFlow Datasets para o carregamento de dados
10.9.2. Pré-processamento de dados com o TensorFlow Datasets
10.9.3. Utilização TensorFlow Datasets para o treino de modelos

10.10. Construção de uma Aplicação de Deep Learning com TensorFlow

10.10.1. Aplicação prática
10.10.2. Construção de uma aplicação de Deep Learning com TensorFlow
10.10.3. Treino de um modelo com o TensorFlow
10.10.4. Utilizar a aplicação para previsão de resultados

Módulo 11. Deep Computer Vision com Redes Neuronais Convolucionais

11.1. A Arquitetura Visual Cortex

11.1.1. Funções do córtex visual
11.1.2. Teoria da visão computacional
11.1.3. Modelos de processamento de imagens

11.2. Camadas convolucionais

11.2.1. Reutilização de pesos na convolução
11.2.2. Convolução D
11.2.3. Funções de ativação

11.3. Camadas de agrupamento e implementação de camadas de agrupamento

11.3.1. Pooling e Striding
11.3.2. Flattening
11.3.3. Tipos de Pooling

11.4. Arquitetura CNN

11.4.1. Arquitetura VGG
11.4.2. Arquitetura AlexNet
11.4.3. Arquitetura ResNet

11.5. Implementação de uma CNN ResNet- usando Keras

11.5.1. Inicialização de pesos
11.5.2. Definição da camada de entrada
11.5.3. Definição da saída

11.6. Utilização de modelos pré-treinados do Keras

11.6.1. Caraterísticas dos modelos pré-treinados
11.6.2. Usos dos modelos pré-treinados
11.6.3. Vantagens dos modelos pré-treinados

11.7. Modelos pré-treinados para a aprendizagem por transferência

11.7.1. A Aprendizagem por transferência
11.7.2. Processo de aprendizagem por transferência
11.7.3. Vantagens do aprendizagem por transferência

11.8. Classificação e Localização em Deep Computer Vision

11.8.1. Classificação de imagens
11.8.2. Localização de objetos em imagens
11.8.3. Detenção de objetos

11.9. Deteção e seguimento de objetos

11.9.1. Métodos de deteção de objetos
11.9.2. Algoritmos de seguimento de objetos
11.9.3. Técnicas de seguimento e localização

11.10. Segmentação semântica

11.10.1. Aprendizagem profunda para a segmentação semântica
11.10.2. Deteção de bordas
11.10.3. Métodos de segmentação baseado sem regras

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

12.1. Geração de texto utilizando RNN

12.1.1. Treino de uma RNN para geração de texto
12.1.2. Geração de linguagem natural com RNN
12.1.3. Aplicações de geração de texto com RNN

12.2. Criação de conjuntos de dados de treino

12.2.1. Preparação dos dados para o treino de uma RNN
12.2.2. Armazenamento do conjunto de dados de treino
12.2.3. Limpeza e transformação dos dados
12.2.4. Análise de Sentimento

12.3. Classificação da opiniões com RNN

12.3.1. Deteção de temas nos comentários
12.3.2. Análise de sentimento com algoritmos de aprendizagem profunda

12.4. Rede codificadora-descodificadora para a tradução automática neural

12.4.1. Treino de uma RNN para a tradução automática
12.4.2. Utilização de uma rede encoder-decoder para a tradução automática
12.4.3. Melhoria da precisão da tradução automática com RNNs

12.5. Mecanismos de atenção

12.5.1. Implementação de mecanismos de atenção em RNN
12.5.2. Utilização de mecanismos de atenção para melhorar a precisão dos modelos
12.5.3. Vantagens dos mecanismos de atenção nas redes neuronais

12.6. Modelos Transformers

12.6.1. Uso de modelos Transformers no processamento de linguagem natural
12.6.2. Aplicação de modelos Transformers na visão
12.6.3. Vantagens dos modelos Transformers

12.7. Transformers para a visão

12.7.1. Utilização de modelos Transformers para a visão
12.7.2. Pré-processamento de dados de imagem
12.7.3. Treino de modelos Transformers para visão

12.8. Biblioteca de Transformers de Hugging Face

12.8.1. Utilização da biblioteca Transformers de Hugging Face
12.8.2. Aplicação da biblioteca de Transformers de Hugging Face
12.8.3. Vantagens da biblioteca Transformers de Hugging Face

12.9. Outras Bibliotecas de Transformers. Comparação

12.9.1. Comparação entre as diferentes bibliotecas de Transformers
12.9.2. Uso das outras bibliotecas de Transformers
12.9.3. Vantagens das outras bibliotecas de Transformers

12.10. Desenvolvimento de uma aplicação de PLN com RNN e Atenção. Aplicação Prática

12.10.1. Desenvolvimento de uma aplicação de processamento de linguagem natural com RNN e atenção
12.10.2. Utilização de RNN, mecanismos de atenção e modelos Transformers na aplicação
12.10.3. Avaliação da aplicação prática

Módulo 13. Autoencoders, GANs, e modelos de difusão

13.1. Representação de dados eficientes

13.1.1. Redução da dimensionalidade
13.1.2. Aprendizagem profunda
13.1.3. Representações compatas

13.2. Realização da PCA com um codificador automático linear incompleto

13.2.1. Processo de treino
13.2.2. Implementação em Python
13.2.3. Utilização de dados de teste

13.3. Codificadores automáticos empilhados

13.3.1. Redes neuronais profundas
13.3.2. Construção de arquiteturas de codificação
13.3.3. Utilização da regularização

13.4. Autoencodificadores convolucionais

13.4.1. Design do modelo convolucionais
13.4.2. Treino do modelo convolucionais
13.4.3. Avaliação dos resultados

13.5. Redução do ruído dos codificadores automáticos

13.5.1. Aplicação de filtros
13.5.2. Design de modelos de codificação
13.5.3. Utilização de técnicas de regularização

13.6. Codificadores automáticos dispersos

13.6.1. Aumento da eficiência da codificação
13.6.2. Minimizar o número de parâmetros
13.6.3. Utilização de técnicas de regularização

13.7. Codificadores automáticos variacionais

13.7.1. Utilização da otimização variacional
13.7.2. Aprendizagem profunda não supervisionada
13.7.3. Representações latentes profundas

13.8. Geração de imagens MNIST de moda

13.8.1. Reconhecimento de padrões
13.8.2. Geração de imagens
13.8.3. Treino de redes neuronais profundas

13.9. Redes generativas antagónicas e modelos de difusão

13.9.1. Geração de conteúdos a partir de imagens
13.9.2. Modelação de distribuições de dados
13.9.3. Utilização de redes contraditórias

13.10. Implementação dos Modelos

13.10.1. Aplicação Prática
13.10.2. Implementação dos modelos
13.10.3. Utilização de dados reais
13.10.4. Avaliação dos resultados

Módulo 14. Computação bioinspirada

14.1. Introdução à computação bioinspirada

14.1.1. Introdução à computação bioinspirada

14.2. Algoritmos de inspiração social

14.2.1. Computação bioinspirada baseada em colónias de formigas
14.2.2. Variantes dos algoritmos de colónias de formigas
14.2.3. Computação baseada em nuvens de partículas

14.3. Algoritmos genéticos

14.3.1. Estrutura geral
14.3.2. Implementações dos principais operadores

14.4. Estratégias de exploração do espaço para algoritmos genéticos

14.4.1. Algoritmo CHC
14.4.2. Problemas multimodais

14.5. Modelos de computação evolutiva

14.5.1. Estratégias evolutivas
14.5.2. Programação evolutiva
14.5.3. Algoritmos baseados em evolução diferencial

14.6. Modelos de computação evolutiva (II)

14.6.1. Modelos de evolução baseados na estimativa das distribuições (EDA)
14.6.2. Programação genética

14.7. Programação evolutiva aplicada a problemas de aprendizagem

14.7.1. A aprendizagem baseada em regras
14.7.2. Métodos evolutivos em problemas de seleção de exemplos

14.8. Problemas multiobjetivo

14.8.1. Conceito de dominância
14.8.2. Aplicação de algoritmos evolutivos a problemas multiobjetivos

14.9. Redes neuronais (I)

14.9.1. Introdução às redes neuronais
14.9.2. Exemplo prático com redes neuronais

14.10. Redes neuronais (II)

14.10.1. Casos de utilização de redes neuronais na investigação médica
14.10.2. Casos de utilização de redes neuronais na economia
14.10.3. Casos de utilização de redes neuronais na visão artificial

Módulo 15. Inteligência Artificial Estratégias e aplicações

15.1. Serviços financeiros

15.1.1. As implicações da Inteligência Artificial (IA) nos serviços financeiros. Oportunidades e desafios
15.1.2. Casos de utilização
15.1.3. Potenciais riscos relacionados com a utilização de IA
15.1.4. Potenciais desenvolvimentos/utilizações futuras da IA

15.2. Implicações da inteligência artificial no serviço de saúde

15.2.1. Implicações da IA no setor da saúde Oportunidades e desafios
15.2.2. Casos de utilização

15.3. Riscos relacionados com a utilização de IA no serviço de saúde

15.3.1. Potenciais riscos relacionados com a utilização de IA
15.3.2. Potenciais desenvolvimentos/utilizações futuras da IA

15.4. Retail

15.4.1. Implicações da IA no Retail Oportunidades e desafios
15.4.2. Casos de utilização
15.4.3. Potenciais riscos relacionados com a utilização de IA
15.4.4. Potenciais desenvolvimentos/utilizações futuras da IA

15.5. Indústrias

15.5.1. Implicações da IA na Indústria. Oportunidades e desafios
15.5.2. Casos de utilização

15.6. Potenciais riscos relacionados com a utilização de IA na Indústria

15.6.1. Casos de utilização
15.6.2. Potenciais riscos relacionados com a utilização de IA
15.6.3. Potenciais desenvolvimentos/utilizações futuras da IA

15.7. Administração pública

15.7.1. Implicações da IA na Administração pública. Oportunidades e desafios
15.7.2. Casos de utilização
15.7.3. Potenciais riscos relacionados com a utilização de IA
15.7.4. Potenciais desenvolvimentos/utilizações futuras da IA

15.8. Educação

15.8.1. Implicações da IA na educação. Oportunidades e desafios
15.8.2. Casos de utilização
15.8.3. Potenciais riscos relacionados com a utilização de IA
15.8.4. Potenciais desenvolvimentos/utilizações futuras da IA

15.9. Silvicultura e agricultura

15.9.1. Implicações da IA na Indústria 4.0 Oportunidades e desafios
15.9.2. Casos de utilização
15.9.3. Potenciais riscos relacionados com a utilização de IA
15.9.4. Potenciais desenvolvimentos/utilizações futuras da IA

15.10. Recursos Humanos

15.10.1. Implicações da IA nos Recursos Humanos Oportunidades e desafios
15.10.2. Casos de utilização
15.10.3. Potenciais riscos relacionados com a utilização de IA
15.10.4. Potenciais desenvolvimentos/utilizações futuras da IA

Módulo 16. Diagnóstico na prática clínica através da IA

16.1. Tecnologias e ferramentas para o diagnóstico assistido por IA

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

16.2. Integração de dados clínicos multimodais para o diagnóstico

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

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

16.3.1. Desenvolvimento de bases de dados clínicas para o treino de modelos de IA
16.3.2. Uso de IA para a análise e extração de insights de grandes datasets de saúde
16.3.3. Ferramentas de IA para a limpeza e preparação de dados clínicos
16.3.4. Sistemas de IA para identificar tendências e padrões em dados de saúde

16.4. Visualização e manuseio de dados de saúde com IA

16.4.1. Ferramentas de IA para a visualização interativa e compreensível de dados de saúde
16.4.2. Sistemas de IA para o manuseio eficiente de grandes volumes de dados clínicos
16.4.3. Uso de dashboards baseados em IA para a monitorização de indicadores de saúde
16.4.4. Tecnologias de IA para a gestão e segurança de dados de saúde

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

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

16.6. Interpretação de imagens médicas mediante IA mediante Aidoc

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

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

16.7.1. Uso de PNL para a extração de informação relevante de históricos clínicos
16.7.2. Sistemas de IA para analisar notas de médicos e relatórios de pacientes
16.7.3. Ferramentas de IA para resumir e classificar informação de histórias médicas
16.7.4. Aplicação de PNL na identificação de sintomas e diagnósticos a partir de textos clínicos

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

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

16.9. IA no diagnóstico de doenças raras mediante Face2Gene

16.9.1. Desenvolvimento de sistemas de IA especializados na identificação de doenças raras
16.9.2. Uso de IA para analisar padrões atípicos e sintomatologia complexa
16.9.3. Ferramentas de IA para o diagnóstico precoce e preciso de doenças raras
16.9.4. Implementação de bases de dados globais com IA para melhorar o diagnóstico de doenças raras

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

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

Módulo 17. Tratamento e controlo do paciente com IA

17.1. Sistemas de tratamento assistido por IA

17.1.1. Desenvolvimento de sistemas de IA para auxiliar na tomada de decisões terapêuticas
17.1.2. Uso de IA para personalização de tratamentos com base em perfis individuais
17.1.3. Implementação de ferramentas de IA na administração de doses e horários de medicação
17.1.4. Integração de IA na monitorização e ajuste de tratamentos em tempo real

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

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

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

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

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

17.4.1. Uso de sistemas de IA para otimizar o planejamento de cirurgias e procedimentos médicos
17.4.2. Implementação de IA na simulação e prática de procedimentos cirúrgicos
17.4.3. Uso de IA para melhorar a precisão e eficácia na execução de procedimentos médicos
17.4.4. Aplicação de IA na coordenação e gestão de recursos cirúrgicos

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

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

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

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

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

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

17.8. Aplicação de IA na resposta a emergências sanitárias

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

17.9. Colaboração interdisciplinar em tratamentos assistidos por IA

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

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

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

Módulo 18. Personalização da saúde através da IA

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

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

18.2. IA em farmacogenômica e design de medicamentos com AtomWise

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

18.3. Monitoramento personalizado com dispositivos inteligentes e IA

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

18.4. Sistemas de apoio à decisões clínicas com IA

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

18.5. Tendências na personalização da saúde com IA

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

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

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

18.7. Desenvolvimento de modelos preditivos para prática clínica personalizada

18.7.1. Uso de IA para criar modelos preditivos de doenças com base em dados individuais
18.7.2. Implementação de IA na previsão de respostas a tratamentos
18.7.3. Desenvolvimento de ferramentas de IA para antecipação de riscos de saúde
18.7.4. Aplicação de modelos preditivos no planejamento de intervenções preventivas

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

18.8.1. Desenvolvimento de sistemas de IA para avaliação e manejo personalizado da dor
18.8.2. Uso de IA na identificação de padrões de dor e respostas a tratamentos
18.8.3. Implementação de ferramentas de IA na personalização de terapias para dor
18.8.4. Aplicação de IA no monitoramento e ajuste de planos de tratamento da dor

18.9. Autonomia do Paciente e Participação Ativa na Personalização

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

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

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

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

19.1. Fundamentos de Big Data em saúde

19.1.1. A explosão de dados no âmbito da saúde
19.1.2. Conceito de Big Data e principais ferramentas
19.1.3. Aplicações de Big Data em saúde

19.2. Processamento e análise de textos em dados de saúde com KNIME e Python

19.2.1. Conceitos de processamento de linguagem natural
19.2.2. Técnicas de embeding
19.2.3. Aplicação de processamento de linguagem natural em saúde

19.3. Métodos avançados de recuperação de dados em saúde com KNIME e Python

19.3.1. Exploração de técnicas inovadoras para a recuperação eficiente de dados em saúde
19.3.2. Desenvolvimento de estratégias avançadas para extração e organização de informações em ambientes de saúde
19.3.3. Implementação de métodos de recuperação de dados adaptativos e personalizados para diversos contextos clínicos

19.4. Avaliação de qualidade na análise de dados de saúde com KNIME e Python

19.4.1. Desenvolvimento de indicadores para avaliação rigorosa da qualidade dos dados em ambientes de saúde
19.4.2. Implementação de ferramentas e protocolos para garantir a qualidade dos dados utilizados em análises clínicas
19.4.3. Avaliação contínua da precisão e confiabilidade dos resultados em projetos de análise de dados de saúde

19.5. Mineração de dados e aprendizado de máquina em saúde com KNIME e Python

19.5.1. Principais metodologias para mineração de dados
19.5.2. Integração de dados de saúde
19.5.3. Detecção de padrões e anomalias em dados de saúde

19.6. Áreas inovadoras de Big Data e IA em saúde

19.6.1. Exploração de novas fronteiras na aplicação de Big Data e IA para transformar o setor de saúde
19.6.2. Identificação de oportunidades inovadoras para a integração de tecnologias de Big Data e IA nas práticas médicas
19.6.3. Desenvolvimento de abordagens vanguardistas para aproveitar ao máximo o potencial de Big Data e IA no âmbito da saúde

19.7. Coleta e pré-processamento de dados médicos com KNIME e Python

19.7.1. Desenvolvimento de metodologias eficientes para a coleta de dados médicos em ambientes clínicos e de pesquisa
19.7.2. Implementação de técnicas avançadas de pré-processamento para otimizar a qualidade e utilidade dos dados médicos
19.7.3. Desenvolvimento de estratégias de coleta e pré-processamento que garantam a confidencialidade e privacidade das informações médicas

19.8. Visualização de dados e comunicação em saúde com ferramentas como PowerBI e Python

19.8.1. Desenvolvimento de ferramentas inovadoras de visualização em saúde
19.8.2. Estratégias criativas de comunicação em saúde
19.8.3. Integração de tecnologias interativas em saúde

19.9. Segurança de dados e governança no setor de saúde

19.9.1. Desenvolvimento de estratégias integradas de segurança de dados para proteger a confidencialidade e privacidade no setor de saúde
19.9.2. Implementação de frameworks de governança eficazes para garantir a gestão ética e responsável de dados em ambientes médicos
19.9.3. Desenvolvimento de políticas e procedimentos para garantir a integridade e disponibilidade de dados médicos, abordando desafios específicos do setor de saúde

19.10. Aplicações práticas de Big Data em saúde

19.10.1. Desenvolvimento de soluções especializadas para gerenciar e analisar grandes volumes de dados em ambientes de saúde
19.10.2. Utilização de ferramentas práticas baseadas em Big Data para apoiar a tomada de decisões clínicas
19.10.3. Aplicação de abordagens inovadoras de Big Data para enfrentar desafios específicos no setor de saúde

Módulo 20. Ética e regulamentação na IA médica

20.1. Princípios éticos no uso de IA na medicina

20.1.1. Análise e adoção de princípios éticos no desenvolvimento e uso de sistemas de IA médica
20.1.2. Integração de valores éticos na tomada de decisões assistida por IA em contextos médicos
20.1.3. Estabelecimento de diretrizes éticas para garantir um uso responsável da inteligência artificial na medicina

20.2. Privacidade de dados e consentimento em contextos médicos

20.2.1. Desenvolvimento de políticas de privacidade para proteger dados sensíveis em aplicações de IA médica
20.2.2. Garantia de consentimento informado na coleta e uso de dados pessoais no âmbito médico
20.2.3. Implementação de medidas de segurança para salvaguardar a privacidade dos pacientes em ambientes de IA médica

20.3. Ética na pesquisa e desenvolvimento de sistemas de IA médica

20.3.1. Avaliação ética de protocolos de pesquisa no desenvolvimento de sistemas de IA para a saúde
20.3.2. Garantia de transparência e rigor ético nas fases de desenvolvimento e validação de sistemas de IA médica
20.3.3. Considerações éticas na publicação e compartilhamento de resultados no âmbito da IA médica

20.4. Impacto social e responsabilidade na IA para saúde

20.4.1. Análise do impacto social da IA na prestação de serviços de saúde
20.4.2. Desenvolvimento de estratégias para mitigar riscos e responsabilidade ética em aplicações de IA na medicina
20.4.3. Avaliação contínua do impacto social e adaptação de sistemas de IA para contribuir positivamente para a saúde pública

20.5. Desenvolvimento sustentável da IA no setor saúde

20.5.1. Integração de práticas sustentáveis no desenvolvimento e manutenção de sistemas de IA em saúde
20.5.2. Avaliação do impacto ambiental e econômico das tecnologias de IA no âmbito sanitário
20.5.3. Desenvolvimento de modelos de negócios sustentáveis para garantir a continuidade e melhoria das soluções de IA no setor de saúde

20.6. Governança de dados e marcos regulatórios internacionais em IA médica

20.6.1. Desenvolvimento de marcos de governança para a gestão ética e eficiente de dados em aplicações de IA médica
20.6.2. Adaptação a normativas e regulamentações internacionais para garantir a conformidade ética e legal
20.6.3. Participação ativa em iniciativas internacionais para estabelecer padrões éticos no desenvolvimento de sistemas de IA médica

20.7. Aspetos econômicos da IA no âmbito sanitário

20.7.1. Análise das implicações econômicas e custos-benefícios na implementação de sistemas de IA em saúde
20.7.2. Desenvolvimento de modelos de negócios e financiamento para facilitar a adoção de tecnologias de IA no setor sanitário
20.7.3. Avaliação da eficiência econômica e equidade no acesso a serviços de saúde impulsionados por IA

20.8. Design centrado no humano de sistemas de IA médica

20.8.1. Integração de princípios de design centrado no humano para melhorar a usabilidade e aceitação de sistemas de IA médica
20.8.2. Participação de profissionais de saúde e pacientes no processo de design para garantir a relevância e eficácia das soluções
20.8.3. Avaliação contínua da experiência do usuário e feedback para otimizar a interação com sistemas de IA em ambientes médicos

20.9. Equidade e transparência em aprendizado de máquina médico

20.9.1. Desenvolvimento de modelos de aprendizado de máquina médico que promovam a equidade e a transparência
20.9.2. Implementação de práticas para mitigar vieses e garantir a equidade na aplicação de algoritmos de IA no âmbito da saúde
20.9.3. Avaliação contínua da equidade e transparência no desenvolvimento e implementação de soluções de aprendizado de máquina em medicina

20.10. Segurança e políticas na implementação de IA na medicina

20.10.1. Desenvolvimento de políticas de segurança para proteger a integridade e confidencialidade dos dados em aplicações de IA médica
20.10.2. Implementação de medidas de segurança no lançamento de sistemas de IA para prevenir riscos e garantir a segurança do paciente
20.10.3. Avaliação contínua das políticas de segurança para se adaptar aos avanços tecnológicos e novos desafios na implementação de IA na medicina

Esta capacitação permitir-lhe-á progredir na sua carreira profissional de forma confortável”