IA Med: Transformando a Saúde com Tecnologia

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

1. 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.

2. 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

3. 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.

4. 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

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.

                                                                                                                                                                     Linkedin

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.

                                                                                                                                                                     Linkedin

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).

                                                                                                                                                                                  Linkedin

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.

                                                                                                                                                                     Linkedin

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.

                                                                                                                                                                     Linkedin

O Curso IA Med: Transformando a Saúde com Tecnologia é promovido pelo MAGIS,  Núcleo de Estudo em Empreendedorismo e Inovação do IAG PUC-Rio