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Programa do Curso
Introdução à Multimodal AI para os cuidados de saúde
- Panorâmica das aplicações de IA no diagnóstico médico
- Tipos de dados relativos aos cuidados de saúde: estruturados e não estruturados
- Desafios e considerações éticas nos cuidados de saúde baseados na IA
Imagiologia médica e IA
- Introdução aos formatos de imagiologia médica (DICOM, PACS)
- Aprendizagem profunda para análise de raios X, ressonância magnética e tomografia computorizada
- Estudo de caso: Radiologia assistida por IA para deteção de doenças
[Registos de saúde (EHR) e IA
- Processamento e análise de registos médicos estruturados
- Natural Language Processing (NLP) para notas clínicas não estruturadas
- Modelação preditiva dos resultados dos doentes
Integração multimodal para diagnóstico
- Combinação de imagiologia médica, RSE e dados genómicos
- Sistemas de apoio à decisão orientados para a IA
- Estudo de caso: Diagnóstico do cancro utilizando IA multimodal
Aplicações de fala e PNL nos cuidados de saúde
- Reconhecimento do discurso para transcrição médica
- Chatbots alimentados por IA para interação com os doentes
- Automatização da documentação clínica
IA para Predictive Analytics nos cuidados de saúde
- Deteção precoce de doenças e avaliação de riscos
- Recomendações de tratamento personalizadas
- Estudo de caso: Modelos preditivos baseados em IA para a gestão de doenças crónicas
Implementação de modelos de IA em sistemas de cuidados de saúde
- Pré-processamento de dados e formação de modelos
- Implementação de IA em tempo real em hospitais
- Desafios na implementação da IA em ambientes médicos
Considerações regulamentares e éticas
- Conformidade da IA com a regulamentação no domínio dos cuidados de saúde (HIPAA, GDPR)
- Preconceito e equidade nos modelos de IA médica
- Melhores práticas para uma implementação responsável da IA nos cuidados de saúde
Tendências futuras nos cuidados de saúde impulsionados pela IA
- Avanços na IA multimodal para diagnósticos
- Técnicas emergentes de IA para medicina personalizada
- O papel da IA no futuro dos cuidados de saúde e da telemedicina
Resumo e próximos passos
Requisitos
- Compreensão dos fundamentos da IA e da aprendizagem automática
- Conhecimentos básicos de formatos de dados médicos (DICOM, EHR, HL7)
- Experiência com programação Python e estruturas de aprendizagem profunda
Público-alvo
- Profissionais de saúde
- Investigadores médicos
- Programadores de IA no sector dos cuidados de saúde
21 Horas