Médico e Enfermeiro com IA: Diagnóstico Assistido e Gestão de Atendimento

Sobre o curso

Módulo 1: Triagem e Prontuários Inteligentes

Prática: Uso de Processamento de Linguagem Natural (NLP) e IA generativa para analisar históricos de pacientes, sugerir prioridades e transcrever atendimentos automaticamente.
Tecnologias e Apps: Algoritmos de triagem para UPAs e plataformas baseadas em modelos de linguagem de larga escala (LLM).

Módulo 2: Diagnóstico Assistido por Imagem e Genômica

Prática: Aplicação de Deep Learning e Redes Neurais Convolucionais (CNNs) na detecção precoce de câncer (pulmão e mama) e análise de ecocardiogramas.
Tecnologias e Apps: Sistemas de análise de tomografias/mamografias e ferramentas como o AlphaFold para predição estrutural em doenças genéticas.

Módulo 3: Segurança do Paciente e Monitoramento Contínuo

Prática: Prevenção de erros de medicação, farmacovigilância e monitoramento remoto de sinais vitais.
Tecnologias e Apps: Aplicativos de apoio à decisão (como PedAMINES para pediatria e SPOT para opioides) e dispositivos wearables (como ViSi Mobile) para detecção de deterioração clínica.

Módulo 4: Gestão Hospitalar e Escala Inteligente

Prática: Otimização operacional, gestão inteligente de equipes médicas e de enfermagem baseada na demanda de pacientes.
Tecnologias e Apps: Algoritmos preditivos para gestão de escalas e ocupação de leitos (ex: soluções da A3Data) e redes de interoperabilidade de dados (como RNDS e HL7 FHIR).

Módulo 5: Ética, Governança e Responsabilidade Civil

Prática: Gestão de riscos, transparência com o paciente e mitigação de vieses algorítmicos.
Tecnologias e Apps: Frameworks de conformidade com a Resolução do CFM para categorização de riscos da IA (baixo, médio, alto) e normativas de proteção de dados.

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