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

Número de participantes


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