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Evento a Decorrer

Inteligência Artificial e Ciência de Dados na Saúde | 2.ª Edição

calendario

Quarta-feira, 18 de Novembro de 2020 às 18:30 →
Quinta-feira, 17 de Dezembro de 2020 às 20:00

Sobre o Evento

A ciência de dados tem potencial para transformar a saúde como a conhecemos nos nossos dias. Para que todo este potencial seja explorado e aproveitado de forma eficiente, os profissionais ligados ao sector da saúde terão de desenvolver novos conhecimentos nesta área..

Neste contexto, o curso de ciência de dados para profissionais de saúde do Técnico+ e do Hospital da Luz Learning Health foi criado com intuito de desenvolver competências numa das áreas mais cobiçadas da próxima década.

Destinatários

Público em geral

Objetivos   

O objetivo deste curso é fornecer os conceitos básicos e fundamentais sobre Inteligência Artificial e Ciência de Dados para quem não tem formação específica na área, com especial ênfase nas questões associadas à área da saúde, nomeadamente:

  • Entender o que é Inteligência Artificial e como é que o data analytics pode ser usado para melhorar os resultados na área da saúdee;
  • Conhecer os princípios por trás do machine learning e data analytics;
  • Tomar contacto com a aplicabilidade de redes neuronais, as árvores de decisão e os algoritmos bayesianos para extrair dados empresariais relevantes;
  • Conhecer uma amostra de aplicações concretas de machine learning;
  • Dar aos participantes as principais aplicações de métodos de analítica avançada a imagens médicas, e à predição de risco em contexto clínico com problemas reais;
  • Conhecer as capacidades de software de machine learning através de exemplos práticos e pré-configurados.
  • Perceber as implicações éticas e legais da introdução destas tecnologias em contexto real 

Neste curso, ficará familiarizado com os fundamentos de Data Science e as razões pelas quais se tornou um fator tão importante para o mundo de hoje.  Analytics, a aplicação atual mais significativa da Inteligência Artificial (IA), tornou-se uma ferramenta crucial para o desenvolvimento dos negócios nas mais diversas áreas, entre as quais a área da saúde.  Através de aplicações em processamento de linguagem natural, análise de imagens e dados de mercado, aprenderá como esta aplicação pode ser usada para apoiar e desenvolver as suas necessidades empresariais.

Duração

O curso é composto por 12 sessões com duração máxima de 1h30m.

Vagas Limitadas
  • Curso limitado a 22 participantes. 
  • Este Curso tem a limitação de 6 vagas com desconto para colaboradores da Luz Saúde e 6 vagas, nas mesmas condições, para alunos/ex-alunos do Instituto Superior Técnico e membros da rede de parceria IST. Após estas vagas serem atingidas o preço aplicável é o geral.
Condições de Cancelamento
  • Pedidos rececionados até 1 semana antes da data de realização do evento - reembolso de 100% do valor da inscrição. Após este período não haverá reembolso.
  • Ao Hospital da Luz Learning Health é reservado o direito de cancelar este evento em caso de força maior ou caso não se inscreva um número mínimo de participantes.
Outras informações

Para obter mais informações sobre o curso, clique no botão “Programa” acima.

Actividades

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Introdução à revolução da ciência de dados.

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A ciência de dados aparece agora como o novo Santo Graal da sociedade da informação. Os mitos criados à sua volta impedem a correta perceção das suas reais capacidades. Nesta apresentação pretende-se desmistificar os principais conceitos desta área, ilustrando as diferentes valências com casos de estudo reais.

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Previsão/estimação de uma variável, a partir de um conjunto de outras variáveis, em que que o processo se baseia num conjunto de exemplos para os quais se conhece a resposta “certa”. Abordam-se as situações de variáveis previstas serem quantitativas (regressão, e.g., prever o valor de mercado de um apartamento, a partir de características do mesmo), e qualitativas (classificação, e.g., prever se uma mensagem de e-mail é ou não spam). Serão abordados os conceitos essenciais, e serão descritas os principais critérios e técnicas usadas.

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A aprendizagem não supervisionada permite-nos detetar padrões existentes nos dados. Dois dos tipos de padrões mais úteis na prática são a identificação de grupos de entidades semelhantes entre si e a deteção de observações anómalas. Neste módulo, discutem-se os mais importantes métodos de clustering e deteção de anomalias, tendo por base a resolução de dois problemas reais.

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Revisão e demonstração das técnicas fundamentais de processamento de texto em linguagem natural recorrendo a exemplos de aplicação de análise de textos extraídos de registos clínicos e de redes sociais. Tirando partido da vasta quantidade de textos existentes, mostrar-se-á que a definição do processamento num estágio de uma sequência destes pode ser reduzida à resolução de uma tarefa de aprendizagem automática, onde a informação à saída de cada nível é resultado da informação processada no nível anterior.

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Sessão de instalação e set up das ferramentas para desenvolver projetos de machine learning.

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Sessão de experimentação com implementação dos primeiros modelos de machine learning.

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Introdução à inovação e revolução da ciência de dados aplicada à saúde.

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Neste modulo pretende-se dar aos participantes as principais aplicações de métodos de analítica avançada a imagens médicas. Entre estas encontram-se as análises automáticas de imagens como segmentação para radiomics ou processamento automático de imagens de raio-X.

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Neste modulo pretende-se dar aplicações de analítica avançada à predição de risco em contexto clínico com problemas reais. Entre estas encontram-se a deteção e previsão de eventos críticos.

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Neste módulo pretende-se dar aplicações de analítica avançada para a fenotipagem de doenças e caracterização das mesmas. Aplicações de métodos de data mining para avaliações de padrões em dados clínicos.

information

Neste módulo pretende-se discutir as questões relacionadas com a ética e direito associadas à inteligência artificial. Entre estas encontram-se os enviesamentos de algoritmos (exemplo, “racial bias”) ou a introdução de algoritmos na prática clínica.


Preços por participante

Evento - Preço Base

800 €

Introdução

Grátis

Fundamentos de Ciência de Dados

Grátis

Aprendizagem Supervisionada

Grátis

Aprendizagem Não Supervisionada

Grátis

Aprendizagem Automática para Análise de Textos

Grátis

Hands on I - set up do ambiente para desenvolvimento de projectos de machine learning

Grátis

Hands on II - build a simple machine learning algorithm

Grátis

Introdução - Inovação e ciência de dados e saúde

Grátis

Aplicações I - imagem médica

Grátis

Aplicações II - predição de risco

Grátis

Aplicações III - fenotipagem de doenças

Grátis

Ética, Direito e Inteligencia Artificial

Grátis

Evento - Preço Base

680 €

Introdução

Grátis

Fundamentos de Ciência de Dados

Grátis

Aprendizagem Supervisionada

Grátis

Aprendizagem Não Supervisionada

Grátis

Aprendizagem Automática para Análise de Textos

Grátis

Hands on I - set up do ambiente para desenvolvimento de projectos de machine learning

Grátis

Hands on II - build a simple machine learning algorithm

Grátis

Introdução - Inovação e ciência de dados e saúde

Grátis

Aplicações I - imagem médica

Grátis

Aplicações II - predição de risco

Grátis

Aplicações III - fenotipagem de doenças

Grátis

Ética, Direito e Inteligencia Artificial

Grátis

Evento - Preço Base

720 €

Introdução

Grátis

Fundamentos de Ciência de Dados

Grátis

Aprendizagem Supervisionada

Grátis

Aprendizagem Não Supervisionada

Grátis

Aprendizagem Automática para Análise de Textos

Grátis

Hands on I - set up do ambiente para desenvolvimento de projectos de machine learning

Grátis

Hands on II - build a simple machine learning algorithm

Grátis

Introdução - Inovação e ciência de dados e saúde

Grátis

Aplicações I - imagem médica

Grátis

Aplicações II - predição de risco

Grátis

Aplicações III - fenotipagem de doenças

Grátis

Ética, Direito e Inteligencia Artificial

Grátis

Evento - Preço Base

680 €

Introdução

Grátis

Fundamentos de Ciência de Dados

Grátis

Aprendizagem Supervisionada

Grátis

Aprendizagem Não Supervisionada

Grátis

Aprendizagem Automática para Análise de Textos

Grátis

Hands on I - set up do ambiente para desenvolvimento de projectos de machine learning

Grátis

Hands on II - build a simple machine learning algorithm

Grátis

Introdução - Inovação e ciência de dados e saúde

Grátis

Aplicações I - imagem médica

Grátis

Aplicações II - predição de risco

Grátis

Aplicações III - fenotipagem de doenças

Grátis

Ética, Direito e Inteligencia Artificial

Grátis