Graças a este Master, atualizará todos os seus conhecimentos em matéria de Investigação Médica e biomédica, a fim de oferecer um serviço adaptado ao paradigma digital"

Perante a proliferação de doenças que se instalaram a nível mundial, a ciência médica enfrenta um paradigma largamente desconhecido. Perante esta incerteza, os profissionais de saúde só podem responder com uma investigação mais aprofundada, para a qual será essencial que estes disponham de todos os conhecimentos avançados no desenvolvimento do seu trabalho. Sem esquecer que a ciência não seria útil sem a comparação de estudos e, sobretudo , a divulgação dos seus resultados.

Durante esta formação, o profissional médico será introduzido em todas as fases da investigação científica e sanitária, desde a criação de grupos de trabalho, passando pelos ensaios clínicos e pelo financiamento de projetos, até à divulgação dos resultados através de relatórios, artigos e memórias específicas. Além disso, graças à TECH Universidade de Tecnologia, o profissional poderá responder à grande procura pessoal do atual mercado clínico Tudo isto, para que o especialista possa incorporar no seu serviço público e privado, a utilização do Big Data, tendo conhecimento dos últimos dados positivos neste domínio.

Um Master 100% online que lhe permite conciliar o estudo desta qualificação com o desenvolvimento da sua vida pessoal e profissional, sem ter de prescindir de nenhum deles. Alé disso, a metodologia de Relearning aplicada pela TECH Universidade de Tecnologia permite que os alunos esqueçam as longas horas de memorização e assimilem os conteúdos de uma forma gradual e simplificada. Uma aprendizagem académica que visa a ampla atualização de conhecimentos por parte dos estudantes.

Destaca-se num sector em constante mudança devido à incorporação de novas tecnologias no campo da medicina"

Este Master em Investigação Médica conta com o conteúdo científico mais completo e atualizado do mercado. As suas principais características são:

• O desenvolvimento de casos práticos apresentados por especialistas em Investigação em Ciências da Saúde
• Os conteúdos gráficos, esquemáticos e predominantemente práticos com que está concebido fornecem informações científicas e práticas sobre as disciplinas que são essenciais para a prática 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 temas controversos e atividades de reflexão individual
• A disponibilidade de acesso aos conteúdos a partir de qualquer dispositivo fixo ou portátil com ligação à Internet

Obtenha todas as chaves para representações gráficas de dados na investigação em saúde e noutras análises que efetue, para poder comparar diferentes métodos com ferramentas de divulgação"

O corpo docente do curso inclui profissionais do sector que trazem a sua experiência profissional para esta capacitação, para além de especialistas reconhecidos de sociedades de referência e universidades de prestígio.

O seu conteúdo multimédia, desenvolvido com a mais recente tecnologia educativa, irá permitir que o profissional tenha acesso a uma aprendizagem situada e contextual, isto é, um ambiente de simulação que proporcionará um curso imersivo, programado para praticar em situações reais.

O design desta especialização 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. 

Impulsione a sua carreira desenvolvendo projetos de investigação que respondam às exigências do paradigma atual das ciências da saúde"

Refresque as suas competências em matéria de investigação colaborativa e atenda aos tópicos essenciais para iniciar um trabalho de investigação otimizado"

O conteúdo deste Master em Investigação Médica foi cuidadosamente desenvolvido pela TECH Universidade de Tecnologia com o apoio de uma equipa de médicos e especialistas em Investigação Médica. Além disso, a TECH implementou numerosas ferramentas pedagógicas que tornam o estudo mais dinâmico, a fim de motivar os profissionais a investigar a sua área utilizando as técnicas mais recentes. Uma delas é a metodologia Relearning, que dispensa os alunos de longas horas de memorização, permitindo-lhes assimilar os conteúdos programáticos de uma forma simples e gradual. Além disso, a TECH Universidade de Tecnologia oferece horas de materiais audiovisuais em diferentes formatos: resumos em vídeo, atividades, auto-testes, vídeos explicativos, etc. Tudo isto, para que, desde o primeiro módulo, o especialista se familiarize com o método científico a seguir para realizar uma investigação no domínio da saúde.

Um currículo estruturado para que possa atualizar os seus conhecimentos sobre Dados, à medida que desenvolve as suas competências no mercado de trabalho"

Módulo 1. O método científico aplicado à investigação no domínio da saúde. Posicionamento bibliográfico da investigação   

1.1. Definição da questão ou do problema a resolver 
1.2. Posicionamento bibliográfico da questão ou problema a resolver 

1.2.1. Pesquisa de informação 

1.2.1.1. Estratégias e palavras-chave 

1.2.2. O Pubmed e outros repositórios de artigos científicos 

1.3. Tratamento das fontes bibliográficas 
1.4. Tratamento das fontes documentais 
1.5. Pesquisa bibliográfica avançada 
1.6. Geração de bases de referência para múltipla utilização 
1.7. Gestores de bibliografia 
1.8. Extração de metadados em pesquisas bibliográficas 
1.9. Definição da metodologia científica a seguir 

1.9.1. Seleção de ferramentas necessárias 
1.9.2. Design de controlos positivos e negativos numa investigação 

1.10. Os projetos de translação e ensaios clínicos: Semelhanças e diferenças 

Módulo 2. Geração de grupos de trabalho: investigação colaborativa 

2.1. Definição de grupos de trabalho 
2.2. Formação de equipas multidisciplinares 
2.3. Distribuição ótima das responsabilidades 
2.4. Liderança 
2.5. Controlo da realização das atividades 
2.6. Equipas de investigação hospitalar 

2.6.1. Investigação clínica 
2.6.2. Investigação básica 
2.6.3. Investigação translacional 

2.7. Criação de redes colaborativas para a investigação no domínio da saúde 
2.8. Novos espaços para a investigação no domínio da saúde 

2.8.1. Redes temáticas 

2.9. Centros de investigação biomédicas em rede 
2.10. Os biobancos de amostras: investigação colaborativa internacional 

Módulo 3. Geração de projetos de investigação 

3.1. Estrutura geral de um projeto 
3.2. Apresentação dos antecedentes e dos dados preliminares 
3.3. Definição das Hipóteses 
3.4. Definição de objetivos gerais e específicos 
3.5. Definição do tipo de amostra, número e variáveis a medir 
3.6. Estabelecimento da metodologia científica 
3.7. Critérios de exclusão/inclusão em projetos com amostras humanas 
3.8. Criação da equipa específica: equilíbrio e competências 
3.9. Questões éticas e expectativas: um elemento importante que esquecemos 
3.10. Geração do orçamento: um ajuste fino entre as necessidades e a realidade da convocatória  

Módulo 4. O ensaio clínico na investigação em saúde 

4.1. Tipos de ensaios clínicos(EC) 

4.1.1. Ensaios clínicos promovidos pela indústria farmacêutica 
4.1.2. Ensaios Cínicos independentes 
4.1.3. Reposição de medicamentos 

4.2. Fases dos EC 
4.3. Principais intervenientes nos EC 
4.4. Geração de protocolos 

4.4.1. Aleatorização e ocultação 
4.4.2. Estudos de não-inferioridade 

4.5. Aspetos éticos 
4.6. Ficha de informação ao paciente  
4.7. Consentimento informado 
4.8. Critérios de boas práticas clínicas 
4.9. A Comissão de Ética para a Investigação de Medicamentos 
4.10. Procurar financiamento para ensaios clínicos 

4.10.1. Pública Principais agências espanholas, europeias, latino-americanas e norte-americanas 
4.10.2. Privada. Principais farmacêutica 

Módulo 5. Financiamento de projetos 

5.1. Procurar oportunidades de financiamento 
5.2. Como adaptar um projeto ao formato de uma convocatória? 

5.2.1. Chaves para o sucesso 
5.2.2. Posicionamento, preparação e redação 

5.3. Convocatórias públicas. Principais agências europeias e americanas 
5.4. Convocatórias específicas europeias 

5.4.1. Projetos Horizonte 2020 
5.4.2. Mobilidade de Recursos Humanos 
5.4.3. Programa Madame Curie 

5.5. Chamadas de colaboração intercontinentais: Oportunidades de interação internacional 
5.6. Convocatórias de colaboração com os Estados Unidos 
5.7. Estratégia de participação em projetos internacionais 

5.7.1. Definição de uma estratégia de participação em consórcios internacionais 
5.7.2. Estruturas de apoio e assistência 

5.8. Os lobbies científicos internacionais 

5.8.1. Acesso e networking 

5.9. Convocatórias privadas 

5.9.1. Fundações e organizações de financiadoras da investigação no domínio da saúde na Europa e América 
5.9.2.  Convocatórias de financiamento privado de organizações dos EUA 

5.10. Garantir uma fonte de financiamento: chaves para um apoio financeiro sustentável 

Módulo 6. Estatística e R na investigação no domínio da saúde   

6.1. Bioestatística 

6.1.1. Introdução ao método científico 
6.1.2. População e amostra. Medidas de amostragem da centralização 
6.1.3. Distribuições discretas e distribuições contínuas 
6.1.4. Esquema geral da inferência estatística. Inferência sobre a média de uma população normal. Inferência sobre a média de uma população geral 
6.1.5. Introdução à inferência não-paramétrica 

6.2. Introdução ao R 

6.2.1. Características básicas do programa 
6.2.2. Principais tipos de bjeto 
6.2.3. Exemplos simples de simulação e inferência estatística 
6.2.4. Gráficos 
6.2.5. Introdução à programação em R 

6.3. Métodos de regressão com o R  

6.3.1. Modelos de regressão 
6.3.2. Seleção de variáveis 
6.3.3. Diagnóstico do modelo 
6.3.4. Processamento de valores atípicos 
6.3.5. Análise de regressão 

6.4. Análise multivariada com o R 

6.4.1. Descrição de dados multivariados 
6.4.2. Distribuições multivariadas 
6.4.3. Redução da dimensão 
6.4.4. Classificação não supervisionada: análise de clusters 
6.4.5. Classificação supervisionada: análise discriminante 

6.5. Métodos de regressão para a investigação com o R 

6.5.1. Modelos lineares generalizados (MLG): regressão de Poisson e binomial negativa 
6.5.2. Modelos lineares generalizados (MLG): regressões logísticas e binomiais 
6.5.3. Regressão de Poisson e Binomial Negativa inflacionada por zeros 
6.5.4. Ajustamentos locais e modelos aditivos generalizados (GAM) 
6.5.5. Modelos mistos generalizados (GLMM) e modelos mistos aditivos generalizados (GAMM) 

6.6. Estatística aplicada à investigação biomédica com o R I 

6.6.1. Noções básicas de R. Variáveis e objetos de R. Gestão de dados. Ficheiros Gráficos 
6.6.2. Estatística descritiva e funções de probabilidade 
6.6.3. Programação e funções em R 
6.6.4. Análise de tabelas de contingência 
6.6.5. Inferência básica com variáveis contínuas 

6.7. Estatística aplicada à investigação biomédica com R II 

6.7.1. Análise da variância 
6.7.2. Análise de correlação 
6.7.3. Regressão linear simples 
6.7.4. Regressão linear múltipla 
6.7.5. Regressão logística 

6.8. Estatística aplicada à investigação biomédica com R III 

6.8.1. Variáveis de confusão e interações 
6.8.2. Construção de um modelo de regressão logística 
6.8.3. Análise de sobrevivência 
6.8.4. Regressão de Cox 
6.8.5. Modelos preditivos Análise de curvas ROC 

6.9. Técnicas estatísticas de Data Mining com R I 

6.9.1. Introdução. Data Mining. Aprendizagem supervisionada e não supervisionada. Modelos Preditivos Classificação e Regressão 
6.9.2. Análise descritiva Pré-processamento de dados 
6.9.3. Análise de Componentes Principais (ACP) 
6.9.4. análise de Cluster. Métodos hierárquicos. K-means 

6.10. Técnicas estatísticas de Data Mining com R II 

6.10.1. Medidas de avaliação de Modelos. Medidas de capacidade preditiva. Curvas ROC 
6.10.2. Técnicas de Avaliação de Modelos. Validação cruzada Amostras de Bootstrap 
6.10.3. Métodos baseados em árvores (CART) 
6.10.4. Support vector machines (SVM) 
6.10.5. Random Forest (RF) e Redes Neuronales (NN) 

Módulo 7. Representações gráficas de dados na investigação no domínio da saúde e outras análises avançadas 

7.1. Tipos de gráficos 
7.2. Análise de sobrevivência 
7.3. Curvas ROC 
7.4. Análise multivariada (tipos de regressão múltipla) 
7.5. Modelos de regressão binária 
7.6. Análise de dados massivos  
7.7. Métodos de redução da dimensionalidade 
7.8. Comparação dos métodos: PCA, PPCA e KPCA 
7.9. T-SNE(t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding) 
7.10. UMAP (Uniform Manifold Approximation and Projection) 

Módulo 8. Divulgação dos resultados I: Relatórios, memórias e artigos científicos 

8.1. Elaboração de um relatório ou memória científica de um projeto 

8.1.1. Abordagem otimizada do debate 
8.1.2. Declaração das limitações 

8.2. Geração de um artigo científico: Como redigir um artigo com base nos dados recolhidos? 

8.2.1. Estrutura geral 
8.2.2. Para onde vai o artigo?   

8.3. Por onde começar? 

8.3.1. Representação adequada dos resultados 

8.4. A introdução: O erro de começar por esta secção 
8.5. O debate: O clímax 
8.6. Descrição dos materiais e métodos: Reprodutibilidade garantida 
8.7. Escolha da revista para a qual o artigo deve ser apresentado 

8.7.1. Estratégia de escolha 
8.7.2. Lista de prioridades 

8.8. Adaptação do manuscrito a diferentes formatos 

8.9. A “cover letter”: apresentação concisa do estudo ao editor 
8.10. Como responder às questões dos revisores? A “rebuttal letter” 

Módulo 9. Divulgação dos resultados II: Simpósios, congressos, divulgação à sociedade 

9.1. Apresentação de resultados em conferências e simpósios 

9.1.1. Como é gerado um cartaz? 
9.1.2. Representação dos dados 
9.1.3. Concentração da mensagem 

9.2. Comunicações curtas 

9.2.1. Representação de dados para as comunicações curtas 
9.2.2. Concentração da mensagem 

9.3. A conferência plenária: notas sobre como captar e manter a atenção de um público especializado durante mais de 20 minutos 

9.4. Divulgação ao público em geral 

9.4.1. Necessidade vs. Oportunidade 
9.4.2. Utilização das referências 

9.5. Utilização das redes sociais para divulgação dos resultados 
9.6. Como adaptar os dados científicos à linguagem popular? 
9.7. Dicas para resumir um artigo científico em poucos caracteres 

9.7.1. A divulgação instantânea no Twitter 

9.8. Como transformar um artigo científico em material de divulgação 

9.8.1. Podcast  
9.8.2. Vídeos do YouTube  
9.8.3. Tik Tok 
9.8.4. A banda desenhada 

9.9. Literatura popular 

9.9.1. Colunas 
9.9.2. Livros 

Módulo 10. Proteção e transferência dos resultados   

10.1. Proteção dos resultados: Generalidades 
10.2. Valorização dos resultados de um projeto de investigação 
10.3. A patente: prós e contras 
10.4. Outras formas de proteção dos resultados 
10.5. Transferência dos resultados para a prática clínica 
10.6. Transferência dos resultados para a indústria 
10.7. O contrato de transferência de tecnologia 
10.8. Segredos comerciais 
10.9. Criação de empresas spin-off a partir de em projeto de investigação 
10.10. Procura de oportunidades de investimento em empresas spin-off 

Um programa concebido para profissionais como você, que procuram melhorar o seu desempenho na investigação em saúde, aplicando métodos científicos"