A capacidade da IA de integrar dados de várias fontes, bem como de prever resultados, contribui para uma medicina mais precisa e personalizada”

Através da aplicação da Inteligência Artificial (IA) na Investigação Clínica, é possível simplificar o processo de análise de grandes conjuntos de dados médicos, permitindo aos investigadores identificar padrões, correlações e tendências de forma mais eficiente. Para além disso, a IA contribui para a personalização da medicina, ao adaptar os tratamentos às caraterísticas individuais de cada paciente. De facto, as novas tecnologias não só otimizam os processos, como também apresentam novas perspetivas para enfrentar os desafios médicos e melhorar a qualidade da assistência.

Por esta razão, a TECHcriou este masterem que a IA e a biomedicina se fundem, proporcionando aos profissionais um conhecimento profundo e prático das aplicações específicas desta tecnologia no domínio da Investigação Clínica. Por esta razão, a TECHcriou este master em que a IA e a biomedicina se fundem, proporcionando aos profissionais um conhecimento profundo e prático das aplicações específicas desta tecnologia no domínio da Investigação Clínica. Adicionalmente, será abordada a questão da ética, da regulamentação e das considerações legais na utilização da IA no contexto clínico.

A certificação também integra tecnologias revolucionárias, como a sequenciação genómica e a análise de imagens biomédicas, abordando questões emergentes como a sustentabilidade na investigação biomédica e a gestão de grandes volumes de dados. Neste contexto, os alunos serão dotados das aptidões necessárias para liderar na interseção da IA e da Investigação Clínica.

A TECHconcebeu um master abrangente, baseado na inovadora metodologia Relearning , com o objetivo de qualificar especialistas em IA altamente competentes. Esta modalidade de aprendizagem centra-se na reiteração de conceitos-chave para consolidar uma compreensão ideal. Para aceder aos conteúdos a qualquer momento, basta um dispositivo eletrónico ligado à Internet, eliminando a necessidade presencial ou o cumprimento de horários fixos.

Este master em Inteligência Artificial na Investigação Clínica é altamente relevante no panorama atual da saúde e da tecnologia”

Este master emInteligência Artificial na Investigação Clínica conta com o conteúdo científico mais completo e atualizado do mercado. As suas principais caraterísticas são:

• O desenvolvimento de casos práticos apresentados por especialistas em Inteligência Artificial na Investigação Clínica
• Os conteúdos gráficos, esquemáticos e eminentemente práticos com os quais foi concebido fornecem informação científica e prática sobre as disciplinas que são essenciais para a prática profissional
• Exercícios práticos onde o processo de autoavaliação pode ser levado a cabo a fim de melhorar a aprendizagem
• A sua ênfase especial em metodologias inovadoras
• Lições teóricas, perguntas ao especialista, fóruns de discussão sobre questões controversas e atividades de reflexão individual
• A disponibilidade de acesso ao conteúdo a partir de qualquer dispositivo fixo ou portátil com ligação à Internet

IIrá investigar as últimas tecnologias e as aplicações mais inovadoras da Inteligência Artificial na Investigação Clínica, através dos melhores recursos multimédia"

O corpo docente do curso é composto por profissionais do setor que trazem para esta capacitação a experiência do seu trabalho, bem como especialistas reconhecidos de empresas de referência e de 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 preparação imersiva programada para praticar em situações reais.

A conceção deste master baseia-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 percurso académico. Para tal, contará com a ajuda de um sistema inovador de vídeo interativo desenvolvido por especialistas reconhecidos.

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Este master visa não só proporcionar uma compreensão aprofundada da Inteligência Artificial aplicada à Investigação Clínica, mas também preparar líderes capazes de enfrentar os desafios atuais e futuros da medicina. Ao frequentar esta certificação, os alunos irão imergir num ambiente académico onde a inovação e a ética se entrelaçam para transformar a assistência médica. Assim, abordarão as técnicas de análise de dados médicos, o desenvolvimento de modelos preditivos para ensaios clínicos e a implantação de soluções inovadoras para a personalização dos tratamentos, abordando os problemas clínicos com soluções baseadas em dados.

Aposte na TECH! Desenvolverás competências em IA e abordarás problemas clínicos com soluções baseadas em dados"

Objetivos gerais

• Compreender os fundamentos teóricos da Inteligência Artificial
• Estudar os diferentes tipos de dados e compreender o ciclo de vida dos dados
• Avaliar o papel crucial dos dados no desenvolvimento e implementação de soluções de Inteligência Artificial
• Aprofundar a compreensão dos algoritmos e da complexidade para resolver problemas específicos
• Explorar a base teórica das redes neuronais para o desenvolvimento da Deep Learning
• Analisar a computação bioinspirada e a sua relevância no desenvolvimento de sistemas inteligentes
• Analisar as estratégias de Inteligência Artificial atuais em vários domínios, identificando oportunidades e desafios
• Obter uma perspetiva abrangente da transformação da Investigação Clínica através da IA, desde os seus fundamentos históricos até às aplicações atuais
• Aprenda métodos eficazes para integrar dados heterogéneos na Investigação Clínica, incluindo o processamento de linguagem natural e a visualização avançada de dados
• Adquirir conhecimentos sólidos sobre validação de modelos e simulações no domínio biomédico, explorando a utilização de datasets sintéticos e aplicações práticas de IA na investigação na saúde
• Compreender e aplicar tecnologias de sequenciação genómica, análise de dados com IA e utilização de IA em imagens biomédicas
• Adquirir conhecimentos especializados em áreas-chave como a personalização de terapias, a medicina de precisão, o diagnóstico assistido por IA e a gestão de ensaios clínicos
• Adquirir uma sólida compreensão dos conceitos de Big Data no contexto clínico e familiarizar-se com as ferramentas essenciais para a sua análise
• Aprofundar os dilemas éticos, analisar as considerações jurídicas, explorar o impacto socioeconómico e o futuro da IA na saúde e promover a inovação e o empreendedorismo no âmbito da IA clínica

Objetivos específicos

Módulo 1. Fundamentos da Inteligência Artificial

• Analisar a evolução histórica da Inteligência Artificial, desde o seu início até ao seu estado atual, identificando os principais marcos e desenvolvimentos 
• Compreender o funcionamento das redes neuronais e a sua aplicação em modelos de aprendizagem em Inteligência Artificial 
• Estudar os princípios e aplicações dos algoritmos genéticos, analisando a sua utilidade na resolução de problemas complexos 
• Analisar a importância dos thesauri, vocabulários e taxonomias na estruturação e processamento de dados para sistemas de IA 
• Explorar o conceito de web semântica e a sua influência na organização e compreensão da informação em ambientes digitais 

Módulo 2. Tipos e Ciclo de Vida do Dado

• Compreender os conceitos fundamentais da estatística e a sua aplicação na análise de dados 
• Identificar e classificar os diferentes tipos de dados estatísticos, desde os quantitativos aos qualitativos 
• Analisar o ciclo de vida dos dados, desde a sua geração até à sua eliminação, identificando as principais etapas 
• Explorar as fases iniciais do ciclo de vida dos dados, destacando a importância do planeamento e da estrutura dos dados 
• Estudar os processos de recolha de dados, incluindo a metodologia, as ferramentas e os canais de recolha 
• Explorar o conceito de Datawarehouse (Armazém de Dados), com ênfase nos elementos que o inytegram e na sua conceção 
• Analisar os aspetos regulamentares relacionados com a gestão de dados, cumprindo as normas de privacidade e segurança, bem como as boas práticas 

Módulo 3. O dado na Inteligência Artificial

• Domine os fundamentos da ciência dos dados, abrangendo ferramentas, tipos e fontes de análise de informações 
• Explorar o processo de transformação de dados em informação utilizando técnicas de mineração e visualização de dados 
• Estudar a estrutura e caraterísticas dos datasets, compreendendo a sua importância na preparação e utilização de dados para modelos de Inteligência Artificial 
• Analisar modelos supervisionados e não supervisionados, incluindo métodos e classificação 
• Utilizar ferramentas específicas e boas práticas no tratamento e processamento de dados, garantindo eficiência e qualidade na implementação de Inteligência Artificial 

Módulo 4. Exploração de dados. Seleção, pré-processamento e transformação 

• Dominar técnicas de inferência estatística para compreender e aplicar métodos estatísticos na mineração de dados 
• Realizar análises exploratórias pormenorizadas de conjuntos de dados para identificar padrões, anomalias e tendências relevantes 
• Desenvolver competências para a preparação de dados, incluindo a sua limpeza, integração e formatação para utilização na mineração de dados 
• Implementar estratégias eficazes para tratar valores em falta em conjuntos de dados, aplicando métodos de imputação ou eliminação sensíveis ao contexto 
• Identificar e atenuar o ruído nos dados, utilizando técnicas de filtragem e suavização para melhorar a qualidade do conjunto de dados 
• Abordar o pré-processamento de dados em ambientes Big Data 

Módulo 5. Algoritmo e complexidade na Inteligência Artificial

• Introduzir estratégias de conceção de algoritmos, proporcionando uma compreensão sólida das abordagens fundamentais para a resolução de problemas 
• Analisar a eficiência e a complexidade dos algoritmos, aplicando técnicas de análise para avaliar o desempenho em termos de tempo e espaço 
• Estudar e aplicar algoritmos de ordenação, compreendendo o seu desempenho e comparando a sua eficiência em diferentes contextos 
• Explorar algoritmos baseados em árvores, compreendendo a sua estrutura e aplicações 
• Investigar algoritmos com Heaps, analisando a sua implementação e utilidade na manipulação eficiente de dados 
• Analisar algoritmos baseados em grafos, explorando a sua aplicação na representação e resolução de problemas que envolvam relações complexas 
• Estudar algoritmos Greedy, compreendendo a sua lógica e aplicações na resolução de problemas de otimização 
• Investigar e aplicar a técnica de backtracking na resolução sistemática de problemas, analisando a sua eficácia numa variedade de cenários 

Módulo 6. Sistemas inteligentes

• Explorar a teoria dos agentes, compreendendo os conceitos fundamentais do seu funcionamento e a sua aplicação na Inteligência Artificial e na engenharia de Software 
• Estudar a representação do conhecimento, incluindo a análise de ontologias e a sua aplicação na organização de informação estruturada 
• Analisar o conceito de web semântica e o seu impacto na organização e recuperação de informação em ambientes digitais 
• Avaliar e comparar diferentes representações do conhecimento, integrando-as para melhorar a eficiência e a precisão dos sistemas inteligentes 
• Estudar raciocinadores semânticos, sistemas baseados no conhecimento e sistemas periciais, compreendendo a sua funcionalidade e aplicações na tomada de decisões inteligentes 

Módulo 7. Aprendizagem automática e mineração de dados 

• Introduzir processos de descoberta de conhecimentos e os conceitos fundamentais da aprendizagem automática 
• Estudar árvores de decisão como modelos de aprendizagem supervisionada, compreendendo a sua estrutura e aplicações 
• Avaliar classificadores utilizando técnicas específicas para medir o seu desempenho e exatidão na classificação de dados 
• Estudar as redes neuronais, compreendendo o seu funcionamento e arquitetura para resolver problemas complexos de aprendizagem automática 
• Explorar os métodos bayesianos e a sua aplicação na aprendizagem automática, incluindo redes bayesianas e classificadores bayesianos 
• Analisar modelos de regressão e de resposta contínua para prever valores numéricos a partir de dados 
• Estudar técnicas de clustering para identificar padrões e estruturas em conjuntos de dados não rotulados 
• Explorar a extração de texto e o processamento de linguagem natural (PLN), compreendendo como as técnicas de aprendizagem automática são aplicadas para analisar e compreender texto 

Módulo 8. Redes neuronais, a base da Deep Learning

• Dominar os fundamentos da Aprendizagem Profunda, compreendendo o seu papel essencial na Deep Learning 
• Explorar as operações fundamentais nas redes neuronais e compreender a sua aplicação na construção de modelos 
• Analisar as diferentes camadas utilizadas nas redes neuronais e aprender a 
• selecioná-las adequadamente 
• Compreender a ligação eficaz de camadas e operações para conceber arquiteturas de redes neuronais complexas e eficientes 
• Utilizar treinadores e otimizadores para ajustar e melhorar o desempenho das redes neuronais 
• Explorar a ligação entre neurónios biológicos e artificiais para uma compreensão mais profunda do design de modelos 
• Afinar hiperparâmetros para o Fine Tuning de redes neuronais, melhorando o seu desempenho em tarefas específicas 

Módulo 9. Treino de redes neuronais profundas

• Resolver problemas relacionados com gradientes na formação de redes neuronais profundas 
• Explorar e aplicar diferentes otimizadores para melhorar a eficiência e a convergência dos modelos 
• Programar a taxa de aprendizagem para ajustar dinamicamente a velocidade de convergência do modelo 
• Compreender e abordar o sobreajuste através de estratégias específicas durante o treino 
• Aplicar diretrizes práticas para garantir o treino eficiente e eficaz de redes neuronais profundas 
• Implementar a Transfer Learning como uma técnica avançada para melhorar o desempenho do modelo em tarefas específicas 
• Explorar e aplicar técnicas de Data Augmentation para enriquecer conjuntos de dados e melhorar a generalização do modelo 
• Desenvolver aplicações práticas utilizando a Transfer Learning para resolver problemas do mundo real 
• Compreender e aplicar técnicas de regularização para melhorar a generalização e evitar o sobreajuste em redes neuronais profundas 

Módulo 10. Personalização de Modelos e treino com TensorFlow

• Dominar os fundamentos do TensorFlow e a sua integração com o NumPy para um tratamento e computação eficientes dos dados 
• Personalizar modelos e algoritmos de treino utilizando as capacidades avançadas do TensorFlow 
• Explorar a API tfdata para gerir e manipular eficientemente conjuntos de dados 
• Implementar o formato TFRecord para armazenar e aceder a grandes conjuntos de dados TensorFlow 
• Utilizar camadas de pré-processamento do Keras para facilitar a construção de modelos personalizados 
• Explore o projeto TensorFlow Datasets para acessar conjuntos de dados predefinidos e melhorar a eficiência do desenvolvimento 
• Desenvolver uma aplicação de  Deep Learning com TensorFlow, integrando os conhecimentos adquiridos no módulo 
• Aplicar de forma prática todos os conceitos aprendidos na construção e treino de modelos personalizados com TensorFlow em situações do mundo real 

Módulo 11. Deep Computer Vision com Redes Neuronais Convolucionais

• Compreender a arquitetura do córtex visual e a sua relevância para a Deep Computer Vision 
• Explorar e aplicar camadas convolucionais para extrair caraterísticas-chave de imagens 
• Implementar camadas de agrupamento e sua utilização em modelos de Deep Computer Vision com o Keras 
• Analisar várias arquiteturas de Redes Neurais Convolucionais (CNN) e a sua aplicabilidade em diferentes contextos 
• Desenvolver e implementar uma CNN ResNet utilizando a biblioteca Keras para melhorar a eficiência e o desempenho do modelo 
• Utilizar modelos Keras pré-treinados para tirar partido da aprendizagem por transferência para tarefas específicas 
• Aplicar técnicas de classificação e localização em ambientes de Deep Computer Vision 
• Explorar estratégias de deteção e seguimento de objetos utilizando Redes Neuronais Convolucionais 
• Implementar técnicas de segmentação semântica para compreender e classificar objetos em imagens de forma detalhada 

Módulo 12. Processamento de linguagem natural (PLN) com Redes Neurais Recorrentes (RNN) e Atenção

• Desenvolver competências na geração de textos utilizando Redes Neuronais Recorrentes (RNN) 
• Aplicar RNN na classificação de opiniões para análise de sentimentos em textos 
• Compreender e aplicar mecanismos de atenção em modelos de processamento de linguagem natural 
• Analisar e utilizar modelos Transformers em tarefas específicas de PNL 
• Explorando a aplicação de modelos Transformers no contexto do processamento de imagens e da visão computacional 
• Familiarizar-se com a biblioteca Transformers de Hugging Face para a implementação eficiente de modelos avançados 
• Comparar diferentes bibliotecas de Transformers para avaliar a sua adequação a tarefas específicas 
• Desenvolver uma aplicação prática de PLN que integre RNN e mecanismos de atenção para resolver problemas do mundo real 

Módulo 13. Autoencoders, GANs, e Modelos de Difusão

• Desenvolver representações de dados eficientes utilizando Autoencoders, GANs e Modelos de Difusão 
• Realizar PCA utilizando um codificador automático linear incompleto para otimizar a representação dos dados 
• Implementar e compreender o funcionamento de codificadores automáticos empilhados 
• Explorar e aplicar codificadores automáticos convolucionais para representações visuais eficientes de dados 
• Analisar e aplicar a eficácia dos codificadores automáticos esparsos na representação de dados 
• Gerar imagens de moda a partir do conjunto de dados MNIST utilizando Autoencoders 
• Compreender o conceito de Redes Generativas Antagónicas (GANs) e Modelos de Difusão 
• Implementar e comparar o desempenho de modelos de difusão e GANs na geração de dados 

Módulo 14. Computação bioinspirada

• Introduzir os conceitos fundamentais da computação bioinspirada 
• Explorar os algoritmos de adaptação social como uma abordagem fundamental na computação bioinspirada 
• Analisar estratégias de exploração do espaço em algoritmos genéticos 
• Examinar modelos de computação evolutiva no contexto da otimização
• Continuar a análise pormenorizada de modelos de computação evolutiva
• Aplicar a programação evolutiva a problemas de aprendizagem específicos 
• Abordar a complexidade de problemas multi-objetivo no âmbito da computação bioinspirada 
• Explorar a aplicação de redes neuronais no domínio da computação bioinspirada
• Aprofundar a implementação e a utilidade das redes neuronais na computação bioinspirada

Módulo 15. Inteligência Artificial: estratégias e aplicações 

• Desenvolver estratégias para a implementação da inteligência artificial nos serviços financeiros 
• Analisar as implicações da inteligência artificial na prestação de serviços de saúde 
• Identificar e avaliar os riscos associados à utilização da inteligência artificial no setor da saúde 
• Avaliar os riscos potenciais associados à utilização da IA na indústria 
• Aplicar técnicas de inteligência artificial na indústria para melhorar a produtividade 
• Conceber soluções de inteligência artificial para otimizar os processos na administração pública 
• Avaliar a aplicação de tecnologias de IA no setor da educação 
• Aplicar técnicas de inteligência artificial na silvicultura e na agricultura para melhorar a produtividade 
• Melhorar os processos de recursos humanos através da utilização estratégica da inteligência artificial 

Módulo 16. Métodos e Ferramentas de IA utilizadas na Investigação Clínica 

• Obter uma visão abrangente de como a IA está a transformar a Investigação Clínica, desde os seus fundamentos históricos até às aplicações atuais 
• Implementar métodos estatísticos avançados e algoritmos em estudos clínicos para otimizar a análise de dados 
• Conceber experiências com abordagens inovadoras e efetuar uma análise exaustiva dos resultados na Investigação Clínica 
• Aplicar o processamento de linguagem natural para melhorar a documentação científica e clínica no contexto da Investigação 
• Integrar eficazmente dados heterogéneos utilizando técnicas avançadas para melhorar a investigação clínica interdisciplinar 

Módulo 17. Investigação biomédica com IA      

• Adquirir conhecimentos sólidos sobre a validação de modelos e simulações no domínio biomédico, garantindo a sua precisão e relevância clínica 
• Integrar dados heterogéneos utilizando métodos avançados para enriquecer a análise multidisciplinar na Investigação Clínica 
• Desenvolver algoritmos de aprendizagem profunda para melhorar a interpretação e análise de dados biomédicos em estudos clínicos
• Explorar a utilização de datasets sintéticos em estudos clínicos e compreender as aplicações práticas da IA na investigação em saúde 
• Compreender o papel crucial da simulação computacional na descoberta de medicamentos, na análise das interações moleculares e na modelação de doenças complexas 

Módulo 18. Aplicação Prática da IA na Investigação Clínica  

• Adquirir conhecimentos especializados em áreas-chave como a personalização de terapias, a medicina de precisão, o diagnóstico assistido por IA, a gestão de ensaios clínicos e o desenvolvimento de vacinas 
• Incorporar a robótica e a automatização nos laboratórios clínicos para melhorar os processos e a qualidade dos resultados 
• Explorar o impacto da IA no microbioma, na microbiologia, nos wearables e na monitorização remota em estudos clínicos 
• Enfrentar os desafios da atualidade no domínio biomédico, como a gestão eficiente dos ensaios clínicos, o desenvolvimento de tratamentos assistidos por IA e a aplicação da IA na imunologia e nos estudos da resposta imunitária 
• Inovar no diagnóstico assistido por IA para melhorar a deteção precoce e a precisão do diagnóstico em contextos clínicos e de investigação biomédica 

Módulo 19. Análise de Big Data e aprendizagem automática na Investigação Clínica    

• Adquirir uma sólida compreensão dos conceitos fundamentais de Big Data no contexto clínico e familiarizar-se com as ferramentas essenciais utilizadas para a sua análise 
• Explorar técnicas avançadas de mineração de dados, algoritmos de aprendizagem automática, análise preditiva e aplicações de IA em epidemiologia e saúde pública 
• Analisar redes biológicas e padrões de doenças para identificar ligações e possíveis tratamentos 
• Abordar a segurança dos dados e lidar com os desafios associados a grandes volumes de dados na investigação biomédica 
• Investigar estudos de casos que demonstrem o potencial do Big Data na investigação biomédica. 

Módulo 20. Aspetos éticos, jurídicos e futuro da IA na Investigação Clínica 

• Compreender os dilemas éticos que surgem quando se aplica a IA na investigação clínica e analisar as considerações legais e regulamentares relevantes no domínio biomédico 
• Abordar os desafios específicos da gestão do consentimento informado em estudos com IA 
• Investigar a forma como a IA pode influenciar a equidade e o acesso aos cuidados de saúde 
• Analisar as perspetivas futuras sobre a forma como a IA irá moldar a Investigação Clínica, explorando o seu papel na sustentabilidade da prática de investigação biomédica e identificando oportunidades para a inovação e o empreendedorismo 
• Abordar de forma exaustiva os aspetos éticos, jurídicos e socioeconómicos da Investigação Clínica impulsionada pela IA 

Atualize as suas competências para estar na vanguarda da revolução tecnológica na saúde, contribuindo para o avanço da Investigação Clínica"