Análise de Dados com Inteligência Artificial em Pesquisa Clínica

Graças ao uso da IA na análise de dados, você poderá personalizar os tratamentos e desenvolver tratamentos mais eficazes, contribuindo assim para o avanço da medicina” 

A aplicação da Inteligência Artificial (IA) na análise de dados clínicos revolucionou o cenário da saúde. A capacidade de processar grandes volumes de dados com rapidez e precisão facilita a identificação de padrões complexos e correlações em conjuntos de informações clínicas. Além disso, permite a integração de dados heterogêneos, como prontuários eletrônicos, imagens médicas e dados genômicos, proporcionando uma visão abrangente e holística da saúde dos pacientes.

Por essas razões, a TECH criou este Programa avançado de Análise de Dados com Inteligência Artificial em Pesquisa Clínica, um curso abrangente que fornecerá ao médico uma visão detalhada da Inteligência Artificial, com foco na aprendizagem automática e sua implementação específica na análise de dados clínicos e biomédicos. Desde o processamento de linguagem natural até o uso de redes neurais na pesquisa biomédica, serão discutidas ferramentas, plataformas e técnicas avançadas de visualização de dados.

Além disso, a IA será aplicada na simulação de processos biológicos, na geração de conjuntos de dados sintéticos e na validação científica e clínica dos modelos resultantes. Também serão abordadas as análises de interações moleculares, o modelo de doenças complexas e outras questões cruciais, como ética e regulamentações associadas ao uso de dados sintéticos.

Essa capacitação também se concentrará na implementação do Big Data e nas técnicas de aprendizagem automática em pesquisa clínica, aprofundando a mineração de dados em registros clínicos, bem como a aplicação de modelos de IA em epidemiologia e análise de redes biológicas.

Para isso, a TECH desenvolveu um programa baseado na metodologia de ponta Relearning, que se concentra na repetição de conceitos essenciais para garantir a melhor compreensão do programa de estudos. De fato, a modalidade 100% online permitirá que os alunos tenham acesso ao conteúdo a partir de qualquer dispositivo eletrônico com conexão à Internet.

Você descobrirá tendências significativas na reposta a diversos tratamentos, além de prever resultados clínicos, tudo graças a este programa 100% online”  

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

• O desenvolvimento de estudos de caso apresentados por especialistas em Análise de Dados com IA em Pesquisa Clínica
• O conteúdo gráfico, esquemático e extremamente prático fornece informações científicas e práticas sobre aquelas disciplinas que são essenciais para o exercício profissional
• Exercícios práticos onde o processo de autoavaliação é realizado para melhorar a aprendizagem
• 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, fixo ou portátil, com conexão à Internet

Você irá analisar os medicamentos e a simulação de tratamentos como parte da contribuição da IA para a pesquisa em saúde” 

A equipe de professores do programa inclui profissionais do setor que trazem para esta capacitação a experiência do seu trabalho, além de especialistas reconhecidos de sociedades 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.

Você enfrentará os desafios associados ao gerenciamento de grandes conjuntos de dados, à segurança das informações e às aplicações práticas de Big Data no campo biomédico” 

Você desenvolverá estratégias para tirar o máximo proveito da IA e otimizar a pesquisa clínica, usando os recursos multimídia mais inovadores” 

Este curso acadêmico tem uma estrutura dinâmica e um conteúdo estrategicamente elaborado para que o profissional se aprofunde nos fundamentos essenciais e nas aplicações mais avançadas da Inteligência Artificial (IA) em Pesquisa Clínica. Dessa forma, o aluno analisará os princípios da aprendizagem automática, da interpretação de dados biomédicos e do processamento de linguagem natural, bem como as complexidades éticas e regulatórias que envolvem essa disciplina revolucionária. Além disso, o aluno aprenderá sobre a simulação de processos biológicos, a geração de dados sintéticos e a validação de modelos, tudo com os maiores especialistas da área.

Você estará preparado com as habilidades necessárias para liderar a transformação da pesquisa clínica por meio do poder inovador da IA” 

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 com o Tableau

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 a elaboração eficiente de estudos clínicos usando IA com o IBM Watson Health
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 usando IA em pesquisa usando Aidoc

1.4.1. Desenvolvimento de sistemas de IA para a detecção automática de patologias em imagens
1.4.2. Uso de Deep Learning para a 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 DeepGenomics
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. Uso de IA para criar representações gráficas de dados complexos Microsoft Power BI
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 da PNL para a análise de literatura científica e registros clínicos com Linguamatics
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. Uso da PNL para identificar tendências e padrões na documentação clínica

1.8. Processamento de dados heterogêneos em pesquisa clínica com a API do Google Cloud Healthcare e o IBM Watson Health

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. Uso 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 identificar padrões e correlações em estudos observacionais com a Flatiron Health
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 com a plataforma de análise KNIME
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 com o DeepGenomics
2.3.2. Uso de algoritmos para lidar e analisar dados clínicos não estruturados
2.3.3. Ferramentas de IA para padronização e normalização de dados clínicos com Informatica's Healthcare Data Management
2.3.4. Sistemas de IA para correlação de diferentes tipos de dados em pesquisa

2.4. Integração de dados biomédicos multidisciplinares por meio do OncologyCloud e do AutoML da Flatiron Health

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 aprendizado profundo para identificação de padrões em dados biomédicos
2.5.3. Desenvolvimento de modelos preditivos em medicina de precisão com aprendizado profundo
2.5.4. Aplicação de IA na análise avançada de imagens biomédicas por meio do Aidoc

2.6. Otimização de processos de pesquisa com automação

2.6.1. Automação de rotinas laboratoriais por meio de sistemas de IA com a Beckman Coulter
2.6.2. Uso de IA para gestão eficiente de recursos e tempo em pesquisa
2.6.3. Ferramentas de IA para otimização do fluxo 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 simular interações moleculares e celulares com Schrödinger 
2.7.3. Ferramentas de IA na criação de modelos preditivos de doenças com a GNS Healthcare
2.7.4. Aplicação de IA na simulação de efeitos de fármacos e tratamentos

2.8. Uso de realidade virtual e aumentada em estudos clínicos com o Surgical Theater

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 conhecimento 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 com o Tableau
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 para correlacionar biomarcadores com resultados clínicos com a Oncimmune
2.10.4. Aplicação de IA na análise de biomarcadores para a medicina personalizada

Módulo 3. Análise de Big Data e aprendizagem automática 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 com KNIME e Python

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 aprendizagem automática em pesquisa biomédica com KNIME e Python

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 com KNIME e Python

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. Modelagem de IA em epidemiologia e saúde pública com KNIME e Python

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 com KNIME e Python

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 com plataformas do tipo workflow e Python

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 avançadas de dados complexos com o PowerBI e ferramentas do tipo Python

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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