CURSOS ONLINE
IA MED: TRANSFORMANDO A SAÚDE COM TECNOLOGIA
CURSOS ONLINE
IA MED: TRANSFORMANDO A SAÚDE COM TECNOLOGIA
PRÓXIMA TURMA
05 de Novembro de 2024
Inscrições abertas!
CARGA HORÁRIA | DURAÇÃO
25 horas (17h síncronas + 8h assíncronas)
AULAS | HORÁRIOS
Terças e quintas, das 19h às 21h.
FORMATO
Aulas ao vivo por videoconferência.
INVESTIMENTO
R$ 1.920,00 à vista ou em até 12 parcelas iguais e sem juros no cartão de crédito.
CONDIÇÕES ESPECIAIS NÃO CUMULATIVAS
Ex-alunos PUC-Rio*:
- 10% até o início das aulas.
Bolsas de Estudos: devido à natureza autofinanciada dos cursos oferecidos pelo IAG PUC-Rio, não há viabilidade financeira para a concessão de bolsas de estudo.
Pacotes exclusivos especiais para empresas: consulte-nos para mais informações.
CONTATO
Informações e dúvidas, entre em contato com a Secretaria:
Email: contato@iag.puc-rio.br
WhatsApp: 21 99452-7756
Telefone: (21) 2138-9240
*Desconto válido para ex-alunos PUC-Rio que concluíram os cursos de:
- Especialização (360h), Graduação, Mestrado e Doutorado;
- Formação e Aperfeiçoamento do IAG PUC-Rio (mínima de 180h).
Saiba utilizar IA, Machine Learning e outras tecnologias no cuidado ao paciente e na administração de serviços de saúde.
APRESENTAÇÃO E OBJETIVOS DO PROGRAMA
Oferecer uma visão geral para gestores de unidades de saúde e profissionais de saúde em geral de como IA, machine learning e outras tecnologias podem ser aplicadas para apoiar diversos aspectos do modelo de negócios da sua unidade. Mais especificamente, pode-se utilizar a tecnologia para apoio à:
- Proposta de valor: Prevenção, diagnóstico, tratamento, marketing
- Criação de valor: Compra e conservação de insumos, melhoria contínua dos processos, avaliação do ambiente, identificação e solução de problemas em equipamentos, gestão da entrega do serviço, gestão de RH
- Captura de valor: Gestão de receitas e custos.
DIFERENCIAL DO CURSO
Este curso oferece uma visão abrangente de todas as atividades que agregam valor em uma unidade de saúde. Diferenciando-se de outros programas que se limitam ao uso da inteligência artificial em diagnósticos e serviços médicos, nosso curso se destaca ao integrar também a gestão hospitalar. Ele cobre os processos operacionais, com um enfoque especial na previsão da demanda, otimização de custos e no aprimoramento da eficiência gerencial. Prepare-se para uma formação completa, que capacita você a liderar inovações tanto no cuidado ao paciente quanto na administração de serviços de saúde.
PROGRAMA
- Processamento de Linguagem Natural e Reconhecimento de Fala em Contexto Médico (4h síncronas – 2 h assíncronas)
Entender o que é o Linguagem Natural (PLN) e Reconhecimento de Fala em Contexto Médico e definir suas aplicabilidades
– Transcrição de consultas médicas com otimização do tempo e melhoria no atendimento;
– Extração de Informações Clínicas – obtenção de informações relevantes tendo como base os diversos registros médicos (notas, prontuários, relatórios de exames), facilitando o diagnóstico e conduta terapêutica a ser tomada;
– Assistência Virtual ao Paciente – Emprego de chatbots no fornecimento de informações médicas básicas, agendamento de consultas, monitoramento de sinais e sintomas em tempo real, favorecendo o acesso a assistência ao sistema de saúde permitindo que o profissional possa desempenhar outras funções;
– Tradução automática e análise de textos médicos.
- Análise de Dados Clínicos e Biológicos (4h síncronas – 2 h assíncronas)
Identificar as oportunidades do emprego da IA na medicina e na pesquisa biomédica
– Diagnóstico assistido por computador – Análise de imagens com base em algoritmos de IA. (RX, RNM, TC) aumentando a margem de acerto/precisão do diagnóstico, identificando padrões;
– Elaboração/reconhecimento do prognóstico – Auxiliar os médicos na tomada de decisões e no desenvolvimento de planos de tratamento personalizados.
– Descoberta de biomarcadores – Utilização de algoritmos de IA na análise de dados biológicos com o intuito de identificar biomarcadores específicos para determinadas doenças e, consequentemente favorecer a descoberta de novas terapêuticas e testes diagnósticos;
– Personalização/individualização de planos terapêuticos favorecendo os resultados clínicos e reduzindo os efeitos colaterais dos tratamentos.
– Monitoramento da saúde em tempo real
- Previsão de demanda por serviços médicos: Conhecer as etapas relacionadas a previsão de demanda favorecendo o contato com o programador (4h síncronas – 2 h assíncronas)
Utilização de algoritmos de IA com a finalidade de identificar e prever a demanda por serviços médicos, permitindo um planejamento mais eficiente de recursos como pessoal, leitos e equipamentos.
– Coleta de dados – levantamento de dados históricos referentes a demanda institucional (dados sobre número e tipos de consultas médicas, internações hospitalares, procedimentos cirúrgicos etc.);
– Preparação dos dados – tratamento dos dados para análise;
– Seleção de modelo de IA – identificação dos diversos algoritmos de IA que podem ser utilizados na previsão da demanda por serviços médicos (modelos de regressão, redes neurais arvores de decisão etc.);
– Treinamento do Modelo – com base nos dados históricos
– Validação do modelo – utilização de dados de teste que não foram vistos na etapa anterior.
– Implantação e monitoramento.
- Análise de custos e eficiência na gestão de saúde (4h síncronas – 2 h assíncronas)
Utilização de algoritmos de IA para analisar dados financeiros e identificar oportunidades de redução de custos, melhorando a eficiência financeira da instituição hospitalar.
– Otimização de processos operacionais – otimizar processos operacionais em instituições de saúde, como agendamento de consultas, alocação de leitos hospitalares, gerenciamento de estoques e logística de suprimentos.
– Prevenção de readmissões hospitalares e monitoramento de pacientes
– Análise da eficiência do tratamento
– Detecção de fraudes, glossas,
– Redução de custos a longo prazo – auditórias de prontuários etc
5. Palestra (1h síncrona) – Uso ético e responsável da IA na Saúde
METODOLOGIA / TIPOS DE ATIVIDADES
- Aulas expositivas síncronas com recursos visuais (slides, vídeos).
- Estudos de caso e exemplos concretos para ilustrar os conceitos apresentados.
- Discussões em grupo síncronas para explorar questões éticas e sociais relacionadas à IA.
- Atividades práticas assíncronas para aplicar os conhecimentos adquiridos.
- Leituras complementares recomendadas para aprofundamento nos temas abordados.
PÚBLICO-ALVO
Gestores de unidades de saúde no nível estratégico, tático e operacional, e demais profissionais da área de saúde.
PRÉ-REQUISITO(S):
Curso superior completo. Conceitos básicos de Inteligência Artificial
CRONOGRAMA
- 05/11/2024, terça-feira, das 19h às 21h;
- 07/11/2024, quinta-feira, das 19h às 21h;
- 12/11/2024, terça-feira, das 19h às 21h;
- 14/11/2024, quinta-feira, das 19h às 21h;
- 19/11/2024, terça-feira, das 19h às 21h;
- 21/11/2024, quinta-feira, das 19h às 21h;
- 26/11/2024, terça-feira, das 19h às 21h;
- 28/11/2024, quinta-feira, das 19h às 21h;
- 03/12/2024, terça-feira, das 19h às 21h.
CRITÉRIO DE AVALIAÇÃO / CERTIFICADO DIGITAL
Serão oferecidos Medalha Digital registrada em Blockchain e Certificado Digital com assinatura digital para todos os participantes com pelo menos 75% de frequência. Como o debate é essencial, não há previsão de gravação das aulas síncronas. Ao final do curso, é facultado ao participante apresentar um projeto para implantação.
Imagem ilustrativa da Medalha Digital
PROFESSORES
Alexandre Ferreli Souza
Engenheiro Eletrônico pela UFRJ, Mestre em Engenharia Biomédica pela COPPE/UFRJ. Atua em gestão de tecnologias em saúde desde 1995. Autor do livro “Gestão de Manutenção em Serviços de Saúde”. Foi presidente da Associação Brasileira de Engenharia Clínica (2017-2020). Gerente Operacional na Staff Engenharia Clínica e coordenador de cursos no Instituto E-Class. Destaque internacional em Engenharia Clínica pelo IFMBE em 2021.
Diogo Tschoeke
Doutor e Mestre em Ciências e Biologia Computacional e Sistemas pela Fiocruz. Bacharel e Licenciado em Ciências Biológicas pela UFSC. Tem experiência na área de Genética e Análise de Dados, com ênfase em Bioinformática, Genômica Computacional e Aprendizado de Máquina. É professor Adjunto, Jovem Cientista do Nosso Estado da FAPERJ e Coordenador do Programa de Engenharia Biomédica da COPPE/UFRJ.
Hugo Morales
Médico Infectologista pelo HC-FMUSP, pós graduação em Segurança, Qualidade, Informática e Liderança por Harvard Medical School. Doutorando em Ciências da Saúde pela PUC-PR. Grantee da Fundação Bill & Melinda Gates. Co-fundador e Diretor Médico da Munai Health, uma das 7 startups de IA mais promissoras da américa latina (Época Negócios).
Thiago Bajur
Engenheiro de Controle e Automação formado pela UFMG, com especializações em Engenharia Médica pela OVGU, Alemanha, e Engenharia Clínica pelo Instituto Albert Einstein. Aprofundou-se em ROS na FH Aachen. Fundador da Arkmeds, desenvolve softwares em engenharia clínica e metrologia. Criou o Instituto Eclass, é professor e arquiteto de soluções em IA, reconhecido pela Câmara Brasil-Alemanha.
PALESTRANTE:
Claudio Giulliano Alves da Costa
Médico, mestre e doutor em Informática em Saúde, certificado pela HIMSS como CPHIMS e CPDHTS. Ex-presidente da Sociedade Brasileira de Informática em Saúde (SBIS). Seu desafio atual é liderar a FOLKS, consultoria em saúde digital e parceira oficial da HIMSS para América Latina.
O Curso IA Med: Transformando a Saúde com Tecnologia é promovido pelo MAGIS, Núcleo de Estudo em Empreendedorismo e Inovação do IAG PUC-Rio
COORDENAÇÃO
Fábio de Oliveira Paula
Doutor em Administração de Empresas pela PUC-Rio ( linha de pesquisa: Estratégia (2017). Bolsista FAPERJ Doutorado-Sanduíche entre 09/2016 e 08/2017. Realizou pesquisas acadêmicas na Aalto University School of Business (Helsinque, Finlândia).
fabioop@iag.puc-rio.br
> Currículo Lattes
Saiba utilizar IA, Machine Learning e outras tecnologias no cuidado ao paciente e na administração de serviços de saúde.
APRESENTAÇÃO E OBJETIVOS DO PROGRAMA
Oferecer uma visão geral para gestores de unidades de saúde e profissionais de saúde em geral de como IA, machine learning e outras tecnologias podem ser aplicadas para apoiar diversos aspectos do modelo de negócios da sua unidade. Mais especificamente, pode-se utilizar a tecnologia para apoio à:
- Proposta de valor: Prevenção, diagnóstico, tratamento, marketing
- Criação de valor: Compra e conservação de insumos, melhoria contínua dos processos, avaliação do ambiente, identificação e solução de problemas em equipamentos, gestão da entrega do serviço, gestão de RH
- Captura de valor: Gestão de receitas e custos.
DIFERENCIAL DO CURSO
Este curso oferece uma visão abrangente de todas as atividades que agregam valor em uma unidade de saúde. Diferenciando-se de outros programas que se limitam ao uso da inteligência artificial em diagnósticos e serviços médicos, nosso curso se destaca ao integrar também a gestão hospitalar. Ele cobre os processos operacionais, com um enfoque especial na previsão da demanda, otimização de custos e no aprimoramento da eficiência gerencial. Prepare-se para uma formação completa, que capacita você a liderar inovações tanto no cuidado ao paciente quanto na administração de serviços de saúde.
PROGRAMA
- Processamento de Linguagem Natural e Reconhecimento de Fala em Contexto Médico (4h síncronas – 2 h assíncronas)
Entender o que é o Linguagem Natural (PLN) e Reconhecimento de Fala em Contexto Médico e definir suas aplicabilidades
– Transcrição de consultas médicas com otimização do tempo e melhoria no atendimento;
– Extração de Informações Clínicas – obtenção de informações relevantes tendo como base os diversos registros médicos (notas, prontuários, relatórios de exames), facilitando o diagnóstico e conduta terapêutica a ser tomada;
– Assistência Virtual ao Paciente – Emprego de chatbots no fornecimento de informações médicas básicas, agendamento de consultas, monitoramento de sinais e sintomas em tempo real, favorecendo o acesso a assistência ao sistema de saúde permitindo que o profissional possa desempenhar outras funções;
– Tradução automática e análise de textos médicos.
- Análise de Dados Clínicos e Biológicos (4h síncronas – 2 h assíncronas)
Identificar as oportunidades do emprego da IA na medicina e na pesquisa biomédica
– Diagnóstico assistido por computador – Análise de imagens com base em algoritmos de IA. (RX, RNM, TC) aumentando a margem de acerto/precisão do diagnóstico, identificando padrões;
– Elaboração/reconhecimento do prognóstico – Auxiliar os médicos na tomada de decisões e no desenvolvimento de planos de tratamento personalizados.
– Descoberta de biomarcadores – Utilização de algoritmos de IA na análise de dados biológicos com o intuito de identificar biomarcadores específicos para determinadas doenças e, consequentemente favorecer a descoberta de novas terapêuticas e testes diagnósticos;
– Personalização/individualização de planos terapêuticos favorecendo os resultados clínicos e reduzindo os efeitos colaterais dos tratamentos.
– Monitoramento da saúde em tempo real
- Previsão de demanda por serviços médicos: Conhecer as etapas relacionadas a previsão de demanda favorecendo o contato com o programador (4h síncronas – 2 h assíncronas)
Utilização de algoritmos de IA com a finalidade de identificar e prever a demanda por serviços médicos, permitindo um planejamento mais eficiente de recursos como pessoal, leitos e equipamentos.
– Coleta de dados – levantamento de dados históricos referentes a demanda institucional (dados sobre número e tipos de consultas médicas, internações hospitalares, procedimentos cirúrgicos etc.);
– Preparação dos dados – tratamento dos dados para análise;
– Seleção de modelo de IA – identificação dos diversos algoritmos de IA que podem ser utilizados na previsão da demanda por serviços médicos (modelos de regressão, redes neurais arvores de decisão etc.);
– Treinamento do Modelo – com base nos dados históricos
– Validação do modelo – utilização de dados de teste que não foram vistos na etapa anterior.
– Implantação e monitoramento.
- Análise de custos e eficiência na gestão de saúde (4h síncronas – 2 h assíncronas)
Utilização de algoritmos de IA para analisar dados financeiros e identificar oportunidades de redução de custos, melhorando a eficiência financeira da instituição hospitalar.
– Otimização de processos operacionais – otimizar processos operacionais em instituições de saúde, como agendamento de consultas, alocação de leitos hospitalares, gerenciamento de estoques e logística de suprimentos.
– Prevenção de readmissões hospitalares e monitoramento de pacientes
– Análise da eficiência do tratamento
– Detecção de fraudes, glossas,
– Redução de custos a longo prazo – auditórias de prontuários etc
5. Palestra (1h síncrona) – Uso ético e responsável da IA na Saúde
METODOLOGIA / TIPOS DE ATIVIDADES
- Aulas expositivas síncronas com recursos visuais (slides, vídeos).
- Estudos de caso e exemplos concretos para ilustrar os conceitos apresentados.
- Discussões em grupo síncronas para explorar questões éticas e sociais relacionadas à IA.
- Atividades práticas assíncronas para aplicar os conhecimentos adquiridos.
- Leituras complementares recomendadas para aprofundamento nos temas abordados.
PÚBLICO-ALVO
Gestores de unidades de saúde no nível estratégico, tático e operacional, e demais profissionais da área de saúde.
PRÉ-REQUISITO(S):
Curso superior completo. Conceitos básicos de Inteligência Artificial
CRONOGRAMA
- 05/11/2024, terça-feira, das 19h às 21h;
- 07/11/2024, quinta-feira, das 19h às 21h;
- 12/11/2024, terça-feira, das 19h às 21h;
- 14/11/2024, quinta-feira, das 19h às 21h;
- 19/11/2024, terça-feira, das 19h às 21h;
- 21/11/2024, quinta-feira, das 19h às 21h;
- 26/11/2024, terça-feira, das 19h às 21h;
- 28/11/2024, quinta-feira, das 19h às 21h;
- 03/12/2024, terça-feira, das 19h às 21h.
CRITÉRIO DE AVALIAÇÃO / CERTIFICADO DIGITAL
Serão oferecidos Medalha Digital registrada em Blockchain e Certificado Digital com assinatura digital para todos os participantes com pelo menos 75% de frequência. Como o debate é essencial, não há previsão de gravação das aulas síncronas. Ao final do curso, é facultado ao participante apresentar um projeto para implantação.
Imagem ilustrativa da Medalha Digital
PROFESSORES
Alexandre Ferreli Souza
Engenheiro Eletrônico pela UFRJ, Mestre em Engenharia Biomédica pela COPPE/UFRJ. Atua em gestão de tecnologias em saúde desde 1995. Autor do livro “Gestão de Manutenção em Serviços de Saúde”. Foi presidente da Associação Brasileira de Engenharia Clínica (2017-2020). Gerente Operacional na Staff Engenharia Clínica e coordenador de cursos no Instituto E-Class. Destaque internacional em Engenharia Clínica pelo IFMBE em 2021.
Diogo Tschoeke
Doutor e Mestre em Ciências e Biologia Computacional e Sistemas pela Fiocruz. Bacharel e Licenciado em Ciências Biológicas pela UFSC. Tem experiência na área de Genética e Análise de Dados, com ênfase em Bioinformática, Genômica Computacional e Aprendizado de Máquina. É professor Adjunto, Jovem Cientista do Nosso Estado da FAPERJ e Coordenador do Programa de Engenharia Biomédica da COPPE/UFRJ.
Hugo Morales
Médico Infectologista pelo HC-FMUSP, pós graduação em Segurança, Qualidade, Informática e Liderança por Harvard Medical School. Doutorando em Ciências da Saúde pela PUC-PR. Grantee da Fundação Bill & Melinda Gates. Co-fundador e Diretor Médico da Munai Health, uma das 7 startups de IA mais promissoras da américa latina (Época Negócios).
Thiago Bajur
Engenheiro de Controle e Automação formado pela UFMG, com especializações em Engenharia Médica pela OVGU, Alemanha, e Engenharia Clínica pelo Instituto Albert Einstein. Aprofundou-se em ROS na FH Aachen. Fundador da Arkmeds, desenvolve softwares em engenharia clínica e metrologia. Criou o Instituto Eclass, é professor e arquiteto de soluções em IA, reconhecido pela Câmara Brasil-Alemanha.
PALESTRANTE:
Claudio Giulliano Alves da Costa
Médico, mestre e doutor em Informática em Saúde, certificado pela HIMSS como CPHIMS e CPDHTS. Ex-presidente da Sociedade Brasileira de Informática em Saúde (SBIS). Seu desafio atual é liderar a FOLKS, consultoria em saúde digital e parceira oficial da HIMSS para América Latina.
O Curso IA Med: Transformando a Saúde com Tecnologia é promovido pelo MAGIS, Núcleo de Estudo em Empreendedorismo e Inovação do IAG PUC-Rio
COORDENAÇÃO
Fábio de Oliveira Paula
Doutor em Administração de Empresas pela PUC-Rio ( linha de pesquisa: Estratégia (2017). Bolsista FAPERJ Doutorado-Sanduíche entre 09/2016 e 08/2017. Realizou pesquisas acadêmicas na Aalto University School of Business (Helsinque, Finlândia).
fabioop@iag.puc-rio.br
> Currículo Lattes
PRÓXIMA TURMA
05 de Novembro de 2024
Inscrições abertas!
CARGA HORÁRIA | DURAÇÃO
25 horas (17h síncronas + 8h assíncronas)
AULAS | HORÁRIOS
Terças e quintas, das 19h às 21h.
FORMATO
Aulas ao vivo por videoconferência.
INVESTIMENTO
R$ 1.920,00 à vista ou em até 12 parcelas iguais e sem juros no cartão de crédito.
CONDIÇÕES ESPECIAIS NÃO CUMULATIVAS
Ex-alunos PUC-Rio*:
- 10% até o início das aulas.
Bolsas de Estudos: devido à natureza autofinanciada dos cursos oferecidos pelo IAG PUC-Rio, não há viabilidade financeira para a concessão de bolsas de estudo.
Pacotes exclusivos especiais para empresas: consulte-nos para mais informações.
CONTATO
Informações e dúvidas, entre em contato com a Secretaria:
Email: contato@iag.puc-rio.br
WhatsApp: 21 99452-7756
Telefone: (21) 2138-9240
*Desconto válido para ex-alunos PUC-Rio que concluíram os cursos de:
- Especialização (360h), Graduação, Mestrado e Doutorado;
- Formação e Aperfeiçoamento do IAG PUC-Rio (mínima de 180h).
Saiba utilizar IA, Machine Learning e outras tecnologias no cuidado ao paciente e na administração de serviços de saúde.
APRESENTAÇÃO E OBJETIVOS DO PROGRAMA
Oferecer uma visão geral para gestores de unidades de saúde e profissionais de saúde em geral de como IA, machine learning e outras tecnologias podem ser aplicadas para apoiar diversos aspectos do modelo de negócios da sua unidade. Mais especificamente, pode-se utilizar a tecnologia para apoio à:
- Proposta de valor: Prevenção, diagnóstico, tratamento, marketing
- Criação de valor: Compra e conservação de insumos, melhoria contínua dos processos, avaliação do ambiente, identificação e solução de problemas em equipamentos, gestão da entrega do serviço, gestão de RH
- Captura de valor: Gestão de receitas e custos.
DIFERENCIAL DO CURSO
Este curso oferece uma visão abrangente de todas as atividades que agregam valor em uma unidade de saúde. Diferenciando-se de outros programas que se limitam ao uso da inteligência artificial em diagnósticos e serviços médicos, nosso curso se destaca ao integrar também a gestão hospitalar. Ele cobre os processos operacionais, com um enfoque especial na previsão da demanda, otimização de custos e no aprimoramento da eficiência gerencial. Prepare-se para uma formação completa, que capacita você a liderar inovações tanto no cuidado ao paciente quanto na administração de serviços de saúde.
PROGRAMA
- Processamento de Linguagem Natural e Reconhecimento de Fala em Contexto Médico (4h síncronas – 2 h assíncronas)
Entender o que é o Linguagem Natural (PLN) e Reconhecimento de Fala em Contexto Médico e definir suas aplicabilidades
– Transcrição de consultas médicas com otimização do tempo e melhoria no atendimento;
– Extração de Informações Clínicas – obtenção de informações relevantes tendo como base os diversos registros médicos (notas, prontuários, relatórios de exames), facilitando o diagnóstico e conduta terapêutica a ser tomada;
– Assistência Virtual ao Paciente – Emprego de chatbots no fornecimento de informações médicas básicas, agendamento de consultas, monitoramento de sinais e sintomas em tempo real, favorecendo o acesso a assistência ao sistema de saúde permitindo que o profissional possa desempenhar outras funções;
– Tradução automática e análise de textos médicos.
- Análise de Dados Clínicos e Biológicos (4h síncronas – 2 h assíncronas)
Identificar as oportunidades do emprego da IA na medicina e na pesquisa biomédica
– Diagnóstico assistido por computador – Análise de imagens com base em algoritmos de IA. (RX, RNM, TC) aumentando a margem de acerto/precisão do diagnóstico, identificando padrões;
– Elaboração/reconhecimento do prognóstico – Auxiliar os médicos na tomada de decisões e no desenvolvimento de planos de tratamento personalizados.
– Descoberta de biomarcadores – Utilização de algoritmos de IA na análise de dados biológicos com o intuito de identificar biomarcadores específicos para determinadas doenças e, consequentemente favorecer a descoberta de novas terapêuticas e testes diagnósticos;
– Personalização/individualização de planos terapêuticos favorecendo os resultados clínicos e reduzindo os efeitos colaterais dos tratamentos.
– Monitoramento da saúde em tempo real
- Previsão de demanda por serviços médicos: Conhecer as etapas relacionadas a previsão de demanda favorecendo o contato com o programador (4h síncronas – 2 h assíncronas)
Utilização de algoritmos de IA com a finalidade de identificar e prever a demanda por serviços médicos, permitindo um planejamento mais eficiente de recursos como pessoal, leitos e equipamentos.
– Coleta de dados – levantamento de dados históricos referentes a demanda institucional (dados sobre número e tipos de consultas médicas, internações hospitalares, procedimentos cirúrgicos etc.);
– Preparação dos dados – tratamento dos dados para análise;
– Seleção de modelo de IA – identificação dos diversos algoritmos de IA que podem ser utilizados na previsão da demanda por serviços médicos (modelos de regressão, redes neurais arvores de decisão etc.);
– Treinamento do Modelo – com base nos dados históricos
– Validação do modelo – utilização de dados de teste que não foram vistos na etapa anterior.
– Implantação e monitoramento.
- Análise de custos e eficiência na gestão de saúde (4h síncronas – 2 h assíncronas)
Utilização de algoritmos de IA para analisar dados financeiros e identificar oportunidades de redução de custos, melhorando a eficiência financeira da instituição hospitalar.
– Otimização de processos operacionais – otimizar processos operacionais em instituições de saúde, como agendamento de consultas, alocação de leitos hospitalares, gerenciamento de estoques e logística de suprimentos.
– Prevenção de readmissões hospitalares e monitoramento de pacientes
– Análise da eficiência do tratamento
– Detecção de fraudes, glossas,
– Redução de custos a longo prazo – auditórias de prontuários etc
5. Palestra (1h síncrona) – Uso ético e responsável da IA na Saúde
METODOLOGIA / TIPOS DE ATIVIDADES
- Aulas expositivas síncronas com recursos visuais (slides, vídeos).
- Estudos de caso e exemplos concretos para ilustrar os conceitos apresentados.
- Discussões em grupo síncronas para explorar questões éticas e sociais relacionadas à IA.
- Atividades práticas assíncronas para aplicar os conhecimentos adquiridos.
- Leituras complementares recomendadas para aprofundamento nos temas abordados.
PÚBLICO-ALVO
Gestores de unidades de saúde no nível estratégico, tático e operacional, e demais profissionais da área de saúde.
PRÉ-REQUISITO(S):
Curso superior completo. Conceitos básicos de Inteligência Artificial
CRONOGRAMA
- 05/11/2024, terça-feira, das 19h às 21h;
- 07/11/2024, quinta-feira, das 19h às 21h;
- 12/11/2024, terça-feira, das 19h às 21h;
- 14/11/2024, quinta-feira, das 19h às 21h;
- 19/11/2024, terça-feira, das 19h às 21h;
- 21/11/2024, quinta-feira, das 19h às 21h;
- 26/11/2024, terça-feira, das 19h às 21h;
- 28/11/2024, quinta-feira, das 19h às 21h;
- 03/12/2024, terça-feira, das 19h às 21h.
CRITÉRIO DE AVALIAÇÃO / CERTIFICADO DIGITAL
Serão oferecidos Medalha Digital registrada em Blockchain e Certificado Digital com assinatura digital para todos os participantes com pelo menos 75% de frequência. Como o debate é essencial, não há previsão de gravação das aulas síncronas. Ao final do curso, é facultado ao participante apresentar um projeto para implantação.
Imagem ilustrativa da Medalha Digital
PROFESSORES
Alexandre Ferreli Souza
Engenheiro Eletrônico pela UFRJ, Mestre em Engenharia Biomédica pela COPPE/UFRJ. Atua em gestão de tecnologias em saúde desde 1995. Autor do livro “Gestão de Manutenção em Serviços de Saúde”. Foi presidente da Associação Brasileira de Engenharia Clínica (2017-2020). Gerente Operacional na Staff Engenharia Clínica e coordenador de cursos no Instituto E-Class. Destaque internacional em Engenharia Clínica pelo IFMBE em 2021.
Diogo Tschoeke
Doutor e Mestre em Ciências e Biologia Computacional e Sistemas pela Fiocruz. Bacharel e Licenciado em Ciências Biológicas pela UFSC. Tem experiência na área de Genética e Análise de Dados, com ênfase em Bioinformática, Genômica Computacional e Aprendizado de Máquina. É professor Adjunto, Jovem Cientista do Nosso Estado da FAPERJ e Coordenador do Programa de Engenharia Biomédica da COPPE/UFRJ.
Hugo Morales
Médico Infectologista pelo HC-FMUSP, pós graduação em Segurança, Qualidade, Informática e Liderança por Harvard Medical School. Doutorando em Ciências da Saúde pela PUC-PR. Grantee da Fundação Bill & Melinda Gates. Co-fundador e Diretor Médico da Munai Health, uma das 7 startups de IA mais promissoras da américa latina (Época Negócios).
Thiago Bajur
Engenheiro de Controle e Automação formado pela UFMG, com especializações em Engenharia Médica pela OVGU, Alemanha, e Engenharia Clínica pelo Instituto Albert Einstein. Aprofundou-se em ROS na FH Aachen. Fundador da Arkmeds, desenvolve softwares em engenharia clínica e metrologia. Criou o Instituto Eclass, é professor e arquiteto de soluções em IA, reconhecido pela Câmara Brasil-Alemanha.
PALESTRANTE:
Claudio Giulliano Alves da Costa
Médico, mestre e doutor em Informática em Saúde, certificado pela HIMSS como CPHIMS e CPDHTS. Ex-presidente da Sociedade Brasileira de Informática em Saúde (SBIS). Seu desafio atual é liderar a FOLKS, consultoria em saúde digital e parceira oficial da HIMSS para América Latina.
O Curso IA Med: Transformando a Saúde com Tecnologia é promovido pelo MAGIS, Núcleo de Estudo em Empreendedorismo e Inovação do IAG PUC-Rio
COORDENAÇÃO
Fábio de Oliveira Paula
Doutor em Administração de Empresas pela PUC-Rio ( linha de pesquisa: Estratégia (2017). Bolsista FAPERJ Doutorado-Sanduíche entre 09/2016 e 08/2017. Realizou pesquisas acadêmicas na Aalto University School of Business (Helsinque, Finlândia).
fabioop@iag.puc-rio.br
> Currículo Lattes