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
Introdução à revolução da ciência de dados.
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.
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.
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.
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.
Sessão de instalação e set up das ferramentas para desenvolver projetos de machine learning.
Sessão de experimentação com implementação dos primeiros modelos de machine learning.
Introdução à inovação e revolução da ciência de dados aplicada à saúde.
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.
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.
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.
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.
