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A Gestão de Informação Biomédica, Diagnóstico e Aplicação de Tratamentos Farmacológicos Personalizados com Inteligência Artificial são fundamentais para transformar o campo da Farmácia. Nesse sentido, a IA facilita a integração e a análise de dados clínicos e biomédicos, além de permitir não apenas recomendar tratamentos mais seguros e eficazes, mas também prever possíveis interações medicamentosas e personalizar as doses de acordo com fatores genéticos, históricos e metabólicos.

Com base nessa premissa, a TECH desenvolveu este programa em Gestão de Informação Biomédica, Diagnóstico e Aplicação de Tratamentos Farmacológicos Personalizados com IA, que proporcionará aos profissionais uma formação sólida e de vanguarda em um campo crucial para o futuro da Farmácia. Ao longo do programa, o aluno aprenderá a gerenciar e analisar grandes volumes de dados biomédicos, aproveitando o poder da Inteligência Artificial para melhorar o diagnóstico e a personalização de tratamentos farmacológicos. Dessa forma, os alunos adquirirão uma compreensão profunda sobre as tecnologias que estão transformando a assistência farmacêutica, entre elas, a personalização de terapias de acordo com o perfil genético e biomédico de cada paciente.

Além disso, o programa não só conferirá competências especializadas, mas também preparará os farmacêuticos para desempenhar funções-chave no setor da saúde, onde a procura por especialistas que integrem a IA nos processos de atendimento farmacêutico continua a aumentar. Em suma, o domínio desses temas não só fortalecerá seu perfil profissional, mas também permitirá que o profissional contribua significativamente para o avanço da Farmácia personalizada, melhorando a qualidade de vida dos pacientes e otimizando o uso dos recursos na saúde pública.

Tudo isso é complementado com a modalidade 100% online, que se adapta perfeitamente às necessidades dos alunos, permitindo que eles se capacitem no seu próprio ritmo, em qualquer lugar e a qualquer momento. Além disso, a TECH implementou a metodologia Relearning, com a qual desenvolverá uma compreensão mais profunda dos temas por meio de uma abordagem de formação dinâmica e progressiva.

Sem dúvida, este programa representa uma vantagem estratégica para você que busca um futuro promissor na Farmácia, um setor em constante evolução. Aqui você desfrutará de uma experiência acadêmica do mais alto nível”

Este Programa avançado de Gestão de Informação Biomédica, Diagnóstico e Aplicação de Tratamentos Farmacológicos Personalizados com Inteligência Artificial conta com o conteúdo científico mais completo e atualizado do mercado. Suas principais características são:

• O desenvolvimento de casos práticos apresentados por especialistas com profundo conhecimento em Gestão de Informação Biomédica, Diagnóstico e Aplicação de Tratamentos Farmacológicos Personalizados com Inteligência Artificial
• O conteúdo gráfico, esquemático e eminentemente prático oferece informações científicas e práticas sobre as disciplinas que são essenciais para a prática profissional
• Contém exercícios práticos em que o processo de autoavaliação é realizado para melhorar o aprendizado
• Destaque especial para as metodologias inovadoras
• Aulas teóricas, perguntas a especialistas, fóruns de discussão sobre temas controversos e trabalhos de reflexão individual
• Disponibilidade de acesso a todo o conteúdo a partir de qualquer dispositivo, seja fixo ou móvel, com conexão à Internet

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A equipe de professores do programa inclui profissionais do setor que trazem a experiência de seu trabalho para esse programa de formação, bem como especialistas reconhecidos das principais sociedades e universidades de prestígio.

O conteúdo multimídia, desenvolvido com a mais recente tecnologia educacional, permitirá ao profissional uma aprendizagem contextualizada, ou seja, realizada através de um ambiente simulado, proporcionando uma capacitação imersiva e programada para praticar diante de situações reais.

A estrutura deste programa se concentra na Aprendizagem Baseada em Problemas, através da qual o profissional deverá resolver as diferentes situações de prática profissional que surgirem ao longo do programa acadêmico. Para isso, contará com a ajuda de um inovador sistema de vídeo interativo realizado por especialistas reconhecidos.

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O plano de estudos deste programa proporcionará aos farmacêuticos uma formação integral e atualizada no uso de ferramentas tecnológicas avançadas aplicadas à Farmácia. Nesse sentido, o programa abordará desde os fundamentos da análise de dados biomédicos até a implementação da Inteligência Artificial no projeto e na aplicação de terapias personalizadas, garantindo um aprendizado completo e eficiente. Além disso, serão enfatizados temas como a interpretação da literatura científica, o diagnóstico assistido por IA, a personalização de tratamentos farmacológicos e os aspectos éticos relacionados ao uso dessas tecnologias.

Você não só contará com uma metodologia online inovadora, que facilita a flexibilidade e combina o acesso a recursos multimídia interativos, mas também receberá a orientação de especialistas de renome internacional”

Módulo 1. Gestão e Análise de Informação Biomédica e Literatura Científica com Inteligência Artificial

1.1. Introdução ao uso da IA em Informações Biomédicas

1.1.1. Importância da informação biomédica na farmácia
1.1.2. Desafios na gestão e análise da literatura científica
1.1.3. O papel da IA na gestão de grandes volumes de dados científicos
1.1.4. Exemplos de ferramentas de IA como o Semantic Scholar na pesquisa biomédica

1.2. Recuperação de Informações Biomédicas com IA

1.2.1. Técnicas avançadas de pesquisa em bases de dados científicas
1.2.2. Algoritmos de IA para melhorar a precisão e a relevância nas pesquisas
1.2.3. Personalização dos resultados através da aprendizagem automática
1.2.4. Aplicativos como PubMed AI para recuperação eficiente de informações

1.3. Processamento de Linguagem Natural (NLP, em inglês) em Textos Científicos

1.3.1. Aplicações da NLP na análise de literatura biomédica
1.3.2. Extração automática de informações importantes de artigos científicos
1.3.3. Resumo automático e geração de resumos estruturados
1.3.4. Ferramentas como SciBERT para processamento de textos científicos

1.4. Mineração de Textos Biomédicos

1.4.1. Conceitos básicos e técnicas em mineração de texto
1.4.2. Identificação de tendências e padrões em publicações científicas
1.4.3. Extração de relações entre entidades biomédicas
1.4.4. Exemplos como MEDLINE e Text Mining Library para mineração de textos

1.5. Ontologias e Anotações Semânticas em Biomedicina

1.5.1. Uso e criação de ontologias nas ciências da saúde
1.5.2. Anotação semântica de documentos científicos
1.5.3. IA para enriquecimento semântico e pesquisa contextual
1.5.4. Ferramentas como BioPortal e UMLS para gestão ontológica

1.6. Sistemas de Recommendação de Literatura Científica

1.6.1. Algoritmos de recomendação em plataformas científicas
1.6.2. Personalização de conteúdo para pesquisadores e profissionais
1.6.3. IA na previsão de relevância e citações futuras
1.6.4. Aplicativos como Mendeley Suggest e ResearchGate

1.7. Visualização de Dados e Conhecimentos Biomédicos

1.7.1. Técnicas de visualização para dados complexos em biomedicina
1.7.2. Mapas de conhecimento e redes de investigação
1.7.3. Ferramentas de IA para visualizar relações e tendências
1.7.4. Exemplos como VOSviewer e Cytoscape na visualização científica

1.8. Descoberta de Conhecimento Assistida por IA

1.8.1. Identificação de novas hipóteses a partir de dados existentes
1.8.2. Integração de dados multidisciplinares com IA
1.8.3. Previsão de interações e efeitos farmacológicos desconhecidos
1.8.4. Casos como IBM Watson Discovery e Elsevier’ s Entellect

1.9. Gestão de Big Data em Pesquisa Biomédica

1.9.1. Desafios do Big Data na pesquisa biomédica
1.9.2. Armazenamento e processamento eficiente de dados massivos
1.9.3. IA para análise de dados genômicos e proteômicos
1.9.4. Ferramentas como Apache Hadoop e Spark na biomedicina

1.10. Desafios e Perspetivas Futuras em NLP para Literatura Científica

1.10.1. Desafios específicos da NLP em dados científicos e biomédicos
1.10.2. Limitações na automação da pesquisa e análise
1.10.3. Avanços recentes em NLP para ciências biomédicas (BioGPT, BioBERT)
1.10.4. Futuras aplicações da IA na pesquisa e publicação científica

Módulo 2. Inteligência Artificial em Diagnóstico e Terapias Personalizadas

2.1. Diagnóstico Precoce de Doenças

2.1.1. Importância do diagnóstico precoce no tratamento de doenças
2.1.2. Algoritmos de IA para detecção precoce de patologias
2.1.3. IA para análise preditiva de fatores de risco
2.1.4. Exemplos como PathAI para diagnóstico automatizado

2.2. Terapias Personalizadas Baseadas em IA

2.2.1. Introdução à medicina personalizada e sua relevância
2.2.2. IA para personalização de tratamentos de acordo com o perfil do paciente
2.2.3. Modelos preditivos para ajuste de dose personalizada
2.2.4. Aplicações como o Tempus na oncologia personalizada

2.3. Detecção de biomarcadores através da IA

2.3.1. Conceito e tipos de biomarcadores na medicina
2.3.2. Algoritmos de IA para a identificação de biomarcadores-chave
2.3.3. Importância dos biomarcadores no diagnóstico e tratamento
2.3.4. Ferramentas como o Freenome para detecção de biomarcadores

2.4. Medicina Genômica e Farmacogenômica

2.4.1. Genômica e farmacogenômica para a personalização de terapias
2.4.2. Aplicações da IA na análise de perfis genéticos
2.4.3. IA no estudo de variações genéticas para medicina personalizada
2.4.4. Casos como o da 23andMe em análise genética personalizada

2.5. IA em Imunoterapia e Oncologia

2.5.1. Introdução à imunoterapia e seu impacto no tratamento do câncer
2.5.2. Aplicação de IA para personalizar terapias imunológicas
2.5.3. Modelos de IA para otimizar a eficácia das imunoterapias
2.5.4. Exemplos como a GNS Healthcare para imunoterapia em oncologia

2.6. Aconselhamento Farmacológico Personalizado

2.6.1. Importância do aconselhamento farmacológico personalizado
2.6.2. IA para recomendações de tratamento de acordo com condições específicas
2.6.3. Modelos de IA para otimizar a escolha de medicamentos
2.6.4. Exemplo do IBM Watson for Oncology em recomendações de tratamento

2.7. Previsão de Respostas aos Tratamentos

2.7.1. Técnicas de IA para prever respostas a diferentes tratamentos
2.7.2. Modelos preditivos de eficácia e segurança dos tratamentos
2.7.3. Algoritmos de IA para personalização de tratamentos
2.7.4. Ferramentas como a Foundation Medicine para análise de respostas a tratamentos

2.8. Desenvolvimento de Algoritmos para Terapias Específicas

2.8.1. Princípios de desenvolvimento de algoritmos para terapias direcionadas
2.8.2. IA para identificar e desenvolver terapias específicas
2.8.3. Algoritmos personalizados de acordo com o tipo de doença
2.8.4. Aplicativos como Owkin em aprendizado federado para oncologia

2.9. Monitoramento Remoto de Pacientes

2.9.1. Importância da monitorização remota em pacientes crônicos
2.9.2. IA para o monitoramento de parâmetros e sinais vitais a distância
2.9.3. Modelos preditivos para antecipar complicações em pacientes
2.9.4. Ferramentas como Biofourmis para monitoramento remoto

2.10. IA em Dispositivos de Diagnóstico Portáteis

2.10.1. Impacto dos dispositivos portáteis no diagnóstico de saúde
2.10.2. Algoritmos de IA na análise de dados de dispositivos portáteis
2.10.3. IA para a detecção de condições de saúde em tempo real
2.10.4. Exemplos como Butterfly iQ, ultrassom portátil assistido por IA

Módulo 3. Regulamentação, Segurança e Ética da Inteligência Artificial na Farmácia

3.1. Normas de IA em Produtos Farmacêuticos

3.1.1. Introdução às normas regulatórias em IA aplicada à saúde
3.1.2. Principais agências reguladoras (FDA, EMA) e seu papel na IA
3.1.3. Normas para a aprovação de tecnologias de IA em farmácia
3.1.4. Exemplos de certificação de software de IA para produtos de saúde

3.2. Conformidade regulatória da IA na área da saúde

3.2.1. Principais conceitos em conformidade regulatória de IA
3.2.2. Requisitos legais para o desenvolvimento da IA em farmácias
3.2.3. Auditorias de IA para garantir a conformidade regulamentar
3.2.4. Exemplos de conformidade em IA sob a MDR europeia

3.3. Segurança de dados em aplicações de IA

3.3.1. Introdução à segurança de dados no setor da saúde
3.3.2. Protocolos de segurança no armazenamento de dados médicos
3.3.3. IA para detecção de ameaças e proteção de dados
3.3.4. Ferramentas do Microsoft Azure para a gestão segura de dados

3.4. Privacidade e Ética em Aplicações de IA

3.4.1. Conceitos éticos no tratamento de dados de pacientes
3.4.2. IA responsável e princípios de privacidade na farmácia
3.4.3. Ferramentas para anonimização de dados sensíveis
3.4.4. Exemplos de privacidade no Google Health

3.5. Transparência dos algoritmos em IA para a saúde

3.5.1. Importância da transparência na IA aplicada à saúde
3.5.2. Explicabilidade dos algoritmos e sua interpretação na saúde
3.5.3. Métodos para garantir a transparência em modelos de IA
3.5.4. Aplicação da IBM Explainable AI para a saúde

3.6. Evitar Vieses nos Sistemas de IA

3.6.1. Identificação de vieses em dados médicos e farmacêuticos
3.6.2. Técnicas para minimizar vieses em algoritmos de IA
3.6.3. Exemplos de vieses comuns na IA para farmácia
3.6.4. Uso do Fairness Toolkit do Google para reduzir vieses

3.7. Auditoria de Sistemas de IA na Farmácia

3.7.1. Conceito e objetivos da auditoria de IA na saúde
3.7.2. Métodos de auditoria para validar sistemas de IA
3.7.3. Critérios de auditoria para garantir a qualidade e a ética
3.7.4. Exemplo de auditoria de IA com a TÜV SÜD

3.8. Consentimento Informado em Dados de Saúde com IA

3.8.1. Importância do consentimento no uso de dados pessoais
3.8.2. Ferramentas de IA para a gestão do consentimento informado
3.8.3. IA na obtenção e armazenamento seguro de consentimentos
3.8.4. Exemplo de gestão de consentimento na Epic Systems

3.9. IA para a Detecção de Fraudes em Farmácias

3.9.1. Impacto da fraude na indústria farmacêutica
3.9.2. Algoritmos de IA para identificação de atividades fraudulentas
3.9.3. IA na prevenção da falsificação e venda ilegal de medicamentos
3.9.4. Exemplo de SAS Fraud Framework para saúde

3.10. Responsabilidade e Accountability em IA

3.10.1. Conceito de accountability em aplicações de IA
3.10.2. Definição de funções e responsabilidades em IA para a saúde
3.10.3 IA para rastrear decisões e ações em processos de saúde
3.10.4 . Iniciativas como a Partnership on AI para diretrizes de responsabilidade

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