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Um dos desafios enfrentados diariamente pelos médicos é o estudo de grandes volumes de dados, como prontuários médicos, casos clínicos, resultados de exames etc. No entanto, estas informações são essenciais para o planejamento e a implementação corretos dos tratamentos terapêuticos. Assim, o Machine Learning se tornou um pilar fundamental para superar esse desafio. Graças ao Big Data, os especialistas podem evitar acidentes ou decidir qual é a melhor terapia para um determinado paciente. Sem dúvida, estas técnicas analíticas melhoram significativamente o atendimento médico e contribuem para aumentar a qualidade de vida dos cidadãos.

Por esse motivo, a TECH criou um Programa avançado que se concentrará na análise de Big Data e Machine Learning na Pesquisa Clínica. Assim, este curso se aprofundará nas principais metodologias de Mineração de Dados e detecção de anomalias em registros biomédicos. Para isso, o conteúdo abordará o Deep Learning, dada a sua importância na condução da medicina de precisão. A capacitação também analisará o processamento de linguagem natural em documentação científica e clínica.  Para isso, o programa proporcionará aos especialistas as ferramentas mais eficazes para obter informações relevantes de textos médicos. Além disso, o curso se aprofundará no uso de redes neurais para modelagem de doenças e previsão de tratamentos.

Por outro lado, para reforçar esses conteúdos, a metodologia deste programa reforça seu caráter inovador. A TECH oferece um ambiente educacional 100% online, adaptado às necessidades dos profissionais que buscam avançar em suas carreiras. Também utiliza a metodologia Relearning, baseada na repetição de conceitos-chave para fixar o conhecimento e facilitar a aprendizagem. Assim, a combinação de flexibilidade e uma abordagem pedagógica abrangente torna este curso altamente acessível.

Desenvolva as melhores estratégias para aproveitar as vantagens da Inteligência Artificial e otimizar a pesquisa clínica graças à TECH”

Este Programa avançado de Análise de Dados com Inteligência Artificial na Pesquisa Clínica conta com o conteúdo mais completo e atualizado do mercado. Suas principais características são:

• O desenvolvimento de estudos de caso apresentados por especialistas em Análise Dados com IA na Pesquisa Clínica
• O conteúdo gráfico, esquemático e extremamente útil fornece informações científicas e práticas sobre aquelas disciplinas indispensáveis para o exercício da profissão
• Exercícios práticos onde o processo de autoavaliação é realizado para melhorar a aprendizagem
• Destaque especial para as metodologias inovadoras
• Lições 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, fixo ou portátil, com conexão à Internet

Aprofunde seu conhecimento sobre a simulação de fármacos e tratamentos como parte da contribuição da Inteligência Artificial para a pesquisa em saúde”

O corpo docente do programa conta com profissionais do setor, que transferem toda a experiência adquirida ao longo de suas carreiras para esta capacitação, além de especialistas reconhecidos de instituições de referência 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 curso acadêmico. Para isso, contará com a ajuda de um inovador sistema de vídeo interativo realizado por especialistas reconhecidos.

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Este Programa avançado oferecerá aos alunos uma experiência educacional de alto nível que ampliará seus horizontes profissionais por meio do uso da IA em sua prática médica. O curso consiste em três módulos abrangentes, que abordarão os fundamentos do aprendizado de máquina, a interpretação de dados biomédicos e o processamento de linguagem natural. O programa de estudos também abordará as complexidades éticas e regulatórias que envolvem esta disciplina com o objetivo de garantir que os alunos mantenham um comportamento ético. Além disso, a capacitação incluirá simulações de processos biológicos, geração de dados sintéticos e validação de modelos.

Você estará capacitado com as competências necessárias para liderar a transformação da Pesquisa Clínica através do Machine Learning”

Módulo 1. Métodos e Ferramentas de IA usadas na pesquisa clínica

1.1. Tecnologias e Ferramentas de IA na pesquisa clínica

1.1.1. Uso do aprendizado de máquina para identificar padrões em dados clínicos
1.1.2. Desenvolvimento de algoritmos preditivos para ensaios clínicos
1.1.3. Implementação de sistemas de IA para a melhoria no recrutamento de pacientes
1.1.4. Ferramentas de IA para análise em tempo real de dados de pesquisa

1.2. Métodos estatísticos e algoritmos em estudos clínicos

1.2.1. Aplicação de técnicas estatísticas avançadas para análise de dados clínicos
1.2.2. Utilização de algoritmos para validação e verificação de resultados de ensaios
1.2.3. Implementação de modelos de regressão e classificação em estudos clínicos
1.2.4. Análise de grandes conjuntos de dados por meio de métodos estatísticos computacionais

1.3. Planejamento de experimentos e análise de resultados

1.3.1. Estratégias para design eficiente de ensaios clínicos utilizando IA
1.3.2. Técnicas de IA para análise e interpretação de dados experimentais
1.3.3. Otimização de protocolos de pesquisa por meio de simulações de IA
1.3.4. Avaliação da eficácia e segurança de tratamentos usando modelos de IA

1.4. Interpretação de imagens médicas por meio de IA em pesquisa

1.4.1. Desenvolvimento de sistemas de IA para detecção automática de patologias em imagens
1.4.2. Utilização de deep learning para classificação e segmentação em imagens médicas
1.4.3. Ferramentas de IA para aprimorar a precisão em diagnósticos por imagem
1.4.4. Análise de imagens radiológicas e de ressonância magnética por meio de IA

1.5. Análise de dados clínicos e biomédicos

1.5.1. IA no processamento e análise de dados genômicos e proteômicos
1.5.2. Ferramentas para análise integrada de dados clínicos e biomédicos
1.5.3. Utilização de IA para identificar biomarcadores em pesquisa clínica
1.5.4. Análise preditiva de resultados clínicos baseada em dados biomédicos

1.6. Visualização avançada de dados em pesquisa clínica

1.6.1. Desenvolvimento de ferramentas de visualização interativa para dados clínicos
1.6.2. Utilização de IA na criação de representações gráficas de dados complexos
1.6.3. Técnicas de visualização para interpretação fácil de resultados de pesquisa
1.6.4. Ferramentas de realidade aumentada e virtual para visualização de dados biomédicos

1.7. Processamento de linguagem natural em documentação científica e clínica

1.7.1. Aplicação de PNL para análise de literatura científica e registros clínicos
1.7.2. Ferramentas de IA para extração de informações relevantes de textos médicos
1.7.3. Sistemas de IA para resumir e categorizar publicações científicas
1.7.4. Utilização de PNL na identificação de tendências e padrões em documentação clínica

1.8. Processamento de dados heterogêneos em Pesquisa Clínica

1.8.1. Técnicas de IA para integrar e analisar dados de diversas fontes clínicas
1.8.2. Ferramentas para gerenciamento de dados clínicos não estruturados
1.8.3. Sistemas de IA para correlação de dados clínicos e demográficos
1.8.4. Análise de dados multidimensionais para obter insights clínicos

1.9. Aplicações de redes neurais na pesquisa biomédica

1.9.1. Utilização de redes neurais para modelagem de doenças e previsão de tratamentos
1.9.2. Implementação de redes neurais na classificação de doenças genéticas
1.9.3. Desenvolvimento de sistemas de diagnóstico baseados em redes neurais
1.9.4. Aplicação de redes neurais na personalização de tratamentos médicos

1.10. Modelagem preditiva e seu impacto na pesquisa clínica

1.10.1. Desenvolvimento de modelos preditivos para antecipação de resultados clínicos
1.10.2. Utilização de IA na previsão de efeitos colaterais e reações adversas
1.10.3. Implementação de modelos preditivos na otimização de ensaios clínicos
1.10.4. Análise de riscos em tratamentos médicos utilizando modelagem preditiva

Módulo 2. Pesquisa biomédica com IA

2.1. Planejamento e execução de estudos observacionais com IA

2.1.1. Implementação de IA para seleção e segmentação de populações em estudos
2.1.2. Uso de algoritmos para monitoramento em tempo real de dados de estudos observacionais
2.1.3. Ferramentas de IA para identificação de padrões e correlações em estudos observacionais
2.1.4. Automatização do processo de coleta e análise de dados em estudos observacionais

2.2. Validação e calibração de modelos em pesquisa clínica

2.2.1. Técnicas de IA para assegurar precisão e confiabilidade de modelos clínicos
2.2.2. Uso de IA na calibração de modelos preditivos em pesquisa clínica
2.2.3. Métodos de validação cruzada aplicados a modelos clínicos por meio de IA
2.2.4. Ferramentas de IA para avaliação da generalização de modelos clínicos

2.3. Métodos de integração de dados heterogêneos em pesquisa clínica

2.3.1. Técnicas de IA para combinar dados clínicos, genômicos e ambientais
2.3.2. Uso de algoritmos para lidar e analisar dados clínicos não estruturados
2.3.3. Ferramentas de IA para normalização e padronização de dados clínicos
2.3.4. Sistemas de IA para correlação de diferentes tipos de dados em pesquisa

2.4. Integração de dados biomédicos multidisciplinares

2.4.1. Sistemas de IA para combinar dados de diferentes disciplinas biomédicas
2.4.2. Algoritmos para análise integrada de dados clínicos e de laboratório
2.4.3. Ferramentas de IA para visualização de dados biomédicos complexos
2.4.4. Uso de IA na criação de modelos holísticos de saúde a partir de dados multidisciplinares

2.5. Algoritmos de aprendizado profundo em análise de dados biomédicos

2.5.1. Implementação de redes neurais na análise de dados genéticos e proteômicos
2.5.2. Uso de aprendizagem profunda para identificação de padrões em dados biomédicos
2.5.3. Desenvolvimento de modelos preditivos em medicina de precisão com aprendizagem profunda
2.5.4. Aplicação de IA na análise avançada de imagens biomédicas

2.6. Otimização de processos de pesquisa com automação

2.6.1. Automação de rotinas de laboratório por meio de sistemas de IA
2.6.2. Uso de IA para gestão eficiente de recursos e tempo em pesquisa
2.6.3. Ferramentas de IA para otimização de fluxos de trabalho em pesquisa clínica
2.6.4. Sistemas automatizados para acompanhamento e relato de avanços em pesquisa

2.7. Simulação e modelagem computacional em medicina com IA

2.7.1. Desenvolvimento de modelos computacionais para simulação de cenários clínicos
2.7.2. Uso de IA para simulação de interações moleculares e celulares
2.7.3. Ferramentas de IA na criação de modelos preditivos de doenças
2.7.4. Aplicação de IA na simulação de efeitos de fármacos e tratamentos

2.8. Uso da realidade virtual e aumentada em estudos clínicos

2.8.1. Implementação de realidade virtual para formação e simulação em medicina
2.8.2. Uso de realidade aumentada em procedimentos cirúrgicos e diagnósticos
2.8.3. Ferramentas de realidade virtual para estudos de comportamento e psicologia
2.8.4. Aplicação de tecnologias imersivas na reabilitação e terapia

2.9. Ferramentas de mineração de dados aplicadas à pesquisa biomédica

2.9.1. Uso de técnicas de mineração de dados para extrair conhecimentos de bancos de dados biomédicos
2.9.2. Implementação de algoritmos de IA para descoberta de padrões em dados clínicos
2.9.3. Ferramentas de IA para identificação de tendências em grandes conjuntos de dados
2.9.4. Aplicação de mineração de dados na geração de hipóteses de pesquisa

2.10. Desenvolvimento e validação de biomarcadores com inteligência artificial

2.10.1. Uso de IA para identificação e caracterização de novos biomarcadores
2.10.2. Implementação de modelos de IA para validação de biomarcadores em estudos clínicos
2.10.3. Ferramentas de IA na correlação de biomarcadores com resultados clínicos
2.10.4. Aplicação de IA na análise de biomarcadores para a medicina personalizada

Módulo 3. Análise de Big Data e Machine Learning na pesquisa clínica

3.1. Big Data em pesquisa clínica: Conceitos e ferramentas

3.1.1. A explosão de dados no âmbito da pesquisa clínica
3.1.2. Conceito de Big Data e principais ferramentas
3.1.3. Aplicações de Big Data em Pesquisa Clínica

3.2. Mineração de dados em registros clínicos e biomédicos

3.2.1. Principais metodologias para a mineração de dados
3.2.2. Integração de dados de registros clínicos e biomédicos
3.2.3. Detecção de padrões e anomalias em registros clínicos e biomédicos

3.3. Algoritmos de aprendizado de máquina em pesquisa biomédica

3.3.1. Técnicas de classificação em pesquisa biomédica
3.3.2. Técnicas de regressão em pesquisa biomédica
3.3.3. Técnicas não supervisionadas em pesquisa biomédica

3.4. Técnicas de análise preditiva em pesquisa clínica

3.4.1. Técnicas de classificação em pesquisa clínica
3.4.2. Técnicas de regressão em pesquisa clínica
3.4.3. Deep Learning em pesquisa clínica

3.5. Modelos de IA em epidemiologia e saúde pública

3.5.1. Técnicas de IA em epidemiologia e saúde pública
3.5.2. Técnicas de regressão para epidemiologia e saúde pública
3.5.3. Técnicas não supervisionadas em epidemiologia e saúde pública

3.6. Análise de redes biológicas e padrões de doenças

3.6.1. Exploração de interações em redes biológicas para identificação de padrões de doença
3.6.2. Integração de dados omics na análise de redes para caracterizar complexidades biológicas
3.6.3. Aplicação de algoritmos de machine learning para descoberta de padrões de doença

3.7. Desenvolvimento de ferramentas para prognóstico clínico

3.7.1. Criação de ferramentas inovadoras para prognóstico clínico baseadas em dados multidimensionais
3.7.2. Integração de variáveis clínicas e moleculares no desenvolvimento de ferramentas de prognóstico
3.7.3. Avaliação da eficácia das ferramentas de prognóstico em diversos contextos clínicos

3.8. Visualização e comunicação de dados complexos de forma avançada

3.8.1. Utilização de técnicas de visualização avançada para representar dados biomédicos complexos
3.8.2. Desenvolvimento de estratégias de comunicação efetiva para apresentar resultados de análises complexas
3.8.3. Implementação de ferramentas de interatividade em visualizações para melhorar a compreensão

3.9. Segurança de dados e desafios de gestão de dados Big Data

3.9.1. Abordagem de desafios na segurança de dados no contexto de Big Data biomédico
3.9.2. Estratégias para a proteção da privacidade na gestão de grandes conjuntos de dados biomédicos
3.9.3. Implementação de medidas de segurança para mitigar riscos no manuseio de dados sensíveis

3.10. Aplicações práticas e estudos de caso em Big Data biomédico

3.10.1. Exploração de casos de sucesso na implementação de Big Data biomédico em pesquisa clínica
3.10.2. Desenvolvimento de estratégias práticas para a aplicação de Big Data na tomada de decisões clínicas
3.10.3. Avaliação de impacto e lições aprendidas por meio de estudos de caso no âmbito biomédico

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