Uma especialização universitária 100% online que lhe permitirá aprofundar-se nas funções diagnósticas mais disruptivas das ferramentas de Aprendizagem Automática”

O Diagnóstico Clínico Potenciado por Inteligência Artificial (IA) tem ganhado importância no campo da Medicina nos últimos anos. Entre os principais motivos, destaca-se que este sistema melhora a precisão e reduz erros de avaliação. Neste sentido, os algoritmos inteligentes processam informações rapidamente, o que é crucial em situações de emergência. Além disso, a Inteligência Artificial é útil para recomendar tratamentos personalizados com base nos dados genéticos, históricos ou clínicos dos pacientes. Sem dúvida, isso melhora a eficácia das terapias enquanto reduz as reações adversas.

Por isso, a TECH implementa um Curso que proporcionará aos especialistas as tecnologias mais modernas para o diagnóstico assistido por Inteligência Artificial. O plano de estudos aprofundará o uso de algoritmos destinados à análise rápida e precisa de sintomas. Isso permitirá ao pessoal médico detetar precocemente doenças através de recursos como imagens clínicas. Além disso, o conteúdo aprofundará os métodos para a validação e testes de modelos de Aprendizagem Automática em ambientes de saúde reais. Vale destacar que os materiais didáticos enfatizarão a relevância da ética e confiabilidade durante a prática clínica, garantindo assim a segurança das pessoas tratadas. Ao final do itinerário académico, os graduados terão adquirido novas competências que enriquecerão a sua atenção à saúde.

A modalidade 100% online desta especialização concederá total liberdade aos especialistas para cursá-lo onde e quando desejarem, sem a restrição de horários. Será tão conveniente e simples quanto conectar-se através de um dispositivo eletrônico com acesso à Internet. Desta forma, terão acesso a conteúdo multimédia de vanguarda tecnológica e educativa e se beneficiarão de uma metodologia de aprendizagem inovadora da TECH. Trata-se do Relearning, que consiste na repetição dos conceitos-chave, garantindo uma assimilação ótima dos conteúdos.

Desenhará Datasets que lhe servirão para descobrir fatores de risco e desenvolver novos tratamentos terapêuticos através desta especialização”

Este Curso de Diagnóstico Clínico Potenciado por Inteligência Artificial conta com o conteúdo educacional mais completo e atualizado do mercado. As suas principais características são: 

• O desenvolvimento de casos práticos apresentados por especialistas em Inteligência Artificial na Prática Clínica
• Os conteúdos gráficos, esquemáticos e eminentemente práticos com os quais o curso foi concebido reúnem informação científica e prática sobre as disciplinas indispensáveis para o exercício profissional
• Os exercícios práticos onde o processo de autoavaliação pode ser efetuado a fim de melhorar a aprendizagem
• O seu foco especial em metodologias inovadoras
• As aulas teóricas, perguntas ao especialista, fóruns de discussão sobre questões controversas e atividades de reflexão individual
• A disponibilidade de acesso aos conteúdos a partir de qualquer dispositivo fixo ou portátil com conexão à Internet

Quer especializar-se na interpretação de imagens médicas através da Automação Inteligente? Conquiste-o através deste exclusivo plano de estudos”

O Curso inclui no seu corpo docente, profissionais do setor que trazem a experiência do seu trabalho para esta formação, bem como especialistas reconhecidos das principais sociedades e universidades de prestígio.

O seu conteúdo multimédia, desenvolvido com a mais recente tecnologia educativa, permitirá ao profissional uma aprendizagem situada e contextual, ou seja, um ambiente simulado que proporcionará uma formação imersiva programada para treinar-se em situações reais.

O design deste Curso foca-se na Aprendizagem Baseada em Problemas, através da qual o profissional deverá tentar resolver as diferentes situações da atividade profissional que surgem ao longo do Curso. Para tal, contará com a ajuda de um sistema inovador de vídeo interativo desenvolvido por especialistas reconhecidos.

Processará a linguagem natural sobre histórias médicas para realizar os diagnósticos clínicos mais precisos em somente 6 meses, graças à TECH”

Um plano de estudos feito à sua medida e desenhado com a metodologia pedagógica mais eficaz: o Relearning”

Este Curso concederá aos alunos uma perspetiva holística sobre a aplicação da Aprendizagem Automática no campo da saúde. Para tal, a formação proporcionará aos profissionais as ferramentas tecnológicas mais inovadoras destinadas ao diagnóstico assistido por cognição computacional. Neste sentido, o itinerário académico abordará o reconhecimento de padrões e o Machine Learning permitindo que os alunos classifiquem corretamente as patologias. Além disso, o Curso aprofundará os valores, fraquezas e possíveis erros na aplicação da Inteligência Artificial. Durante a especialização, os materiais didáticos sublinharão a necessidade de colaboração multidisciplinar para oferecer uma atenção médica de qualidade.

Os resumos interativos de cada tema permitirão consolidar de forma mais dinâmica os conceitos sobre a aplicação de PNL na identificação de sintomas”

Módulo 1. Diagnóstico na prática clínica através da IA

1.1. Tecnologias e ferramentas para o diagnóstico assistido por IA

1.1.1. Desenvolvimento de software para o diagnóstico assistido por IA em diversas especialidades médicas mediante ChatGPT
1.1.2. Uso de algoritmos avançados para a análise rápida e precisa de sintomas e sinais clínicos
1.1.3. Integração de IA em dispositivos de diagnóstico para melhorar a eficiência
1.1.4. Ferramentas de IA para auxiliar na interpretação de resultados de testes laboratoriais mediante IBM Watson Health

1.2. Integração de dados clínicos multimodais para o diagnóstico

1.2.1. Sistemas de IA para combinar dados de imagens, laboratório e registos clínicos mediante AutoML
1.2.2. Ferramentas para a correlação de dados multimodais em diagnósticos mais precisos mediante Enlitic Curie
1.2.3. Uso de IA para analisar padrões complexos a partir de diferentes tipos de dados clínicos mediante Flatiron Health’s OncologyCloud
1.2.4. Integração de dados genómicos e moleculares no diagnóstico assistido por IA

1.3. Criação e análise de datasets em saúde com IA mediante Google Cloud Healthcare API

1.3.1. Desenvolvimento de bases de dados clínicas para o treino de modelos de IA
1.3.2. Uso de IA para a análise e extração de insights de grandes datasets de saúde
1.3.3. Ferramentas de IA para a limpeza e preparação de dados clínicos
1.3.4. Sistemas de IA para identificar tendências e padrões em dados de saúde

1.4. Visualização e manuseio de dados de saúde com IA

1.4.1. Ferramentas de IA para a visualização interativa e compreensível de dados de saúde
1.4.2. Sistemas de IA para o manuseio eficiente de grandes volumes de dados clínicos
1.4.3. Uso de dashboards baseados em IA para a monitorização de indicadores de saúde
1.4.4. Tecnologias de IA para a gestão e segurança de dados de saúde

1.5. Reconhecimento de padrões e machine learning em diagnósticos clínicos mediante PathAI

1.5.1. Aplicação de técnicas de machine learning para o reconhecimento de padrões em dados clínicos
1.5.2. Uso de IA na identificação precoce de doenças através da análise de padrões com PathAI
1.5.3. Desenvolvimento de modelos preditivos para diagnósticos mais precisos
1.5.4. Implementação de algoritmos de aprendizagem automática na interpretação de dados de saúde

1.6. Interpretação de imagens médicas mediante IA mediante Aidoc

1.6.1. Sistemas de IA para a deteção e classificação de anomalias em imagens médicas
1.6.2. Uso de aprendizagem profunda na interpretação de radiografias, ressonâncias e tomografias
1.6.3. Ferramentas de IA para melhorar a precisão e a velocidade no diagnóstico por imagens
1.6.4. Implementação de IA para a assistência na tomada de decisões clínicas baseadas em imagens

1.7. Processamento da linguagem natural sobre histórias médicas para o diagnóstico clínico mediante ChatGPT e Amazon Comprehend Medical

1.7.1. Uso de PNL para a extração de informação relevante de históricos clínicos
1.7.2. Sistemas de IA para analisar notas de médicos e relatórios de pacientes
1.7.3. Ferramentas de IA para resumir e classificar informação de histórias médicas
1.7.4. Aplicação de PNL na identificação de sintomas e diagnósticos a partir de textos clínicos

1.8. Validação e avaliação de modelos de diagnóstico assistido por IA mediante ConcertAI

1.8.1. Métodos para a validação e teste de modelos de IA em ambientes clínicos reais
1.8.2. Avaliação do desempenho e precisão de ferramentas de diagnóstico assistido por IA
1.8.3. Uso de IA para assegurar a confiabilidade e ética no diagnóstico clínico
1.8.4. Implementação de protocolos de avaliação contínua para sistemas de IA em saúde

1.9. IA no diagnóstico de doenças raras mediante Face2Gene

1.9.1. Desenvolvimento de sistemas de IA especializados na identificação de doenças raras
1.9.2. Uso de IA para analisar padrões atípicos e sintomatologia complexa
1.9.3. Ferramentas de IA para o diagnóstico precoce e preciso de doenças raras
1.9.4. Implementação de bases de dados globais com IA para melhorar o diagnóstico de doenças raras

1.10. Casos de sucesso e desafios na implementação de diagnóstico por IA

1.10.1. Análise de estudos de caso onde a IA melhorou significativamente o diagnóstico clínico
1.10.2. Avaliação dos desafios na adoção de IA em ambientes clínicos
1.10.3. Discussão sobre as barreiras éticas e práticas na implementação de IA para diagnóstico
1.10.4. Exame das estratégias para superar obstáculos na integração de IA no diagnóstico médico

O Nosso sistema de aprendizagem da TECH segue os mais altos padrões internacionais de qualidade”