Inteligência Artificial e Ciência De Dados Em Saúde

Ao final do curso, você será capaz de:

Aplicar IA com responsabilidade em contextos clínicos

Avaliar tecnologias com base em evidências e impacto real

Atuar em times interdisciplinares de saúde digital

Liderar projetos com dados, GenAI e ferramentas modernas

Justificar decisões com base em valor e ética

Ser protagonista na transformação da saúde baseada em dados

coordenador(a)

Antonio Valerio Netto

Especialista em Ciência de Dados e IA, pesquisador do CNPq e professor em cursos de pós-graduação em saúde e tecnologia.

coordenador(a)

Antonildes Nascimento Assunção Junior

Médico, doutor pelo InCor-FMUSP e especialista (Harvard). Lidera o DataLab do Hospital Sírio-Libanês e domina IA aplicada à saúde.

Conheça mais sobre o curso de Inteligência Artificial e Ciência De Dados Em Saúde

Curso 100% online

Estude de onde estiver, com flexibilidade e suporte especializado

Carga horária de 360 horas

Formação aprofundada, com teoria e prática voltadas para o seu dia a dia

Corpo docente com experiência

Aprenda com profissionais atuantes e referências em suas áreas

Casos reais na área da saúde

Conteúdos que também trazem situações clínicas reais e desafiadoras

18 meses de acesso

Tempo ideal para estudar com profundidade e revisar sempre que precisar

Especialização reconhecida pelo MEC

Certificação com selo de qualidade da Faculdade Sírio-Libanês

O curso de Inteligência Artificial e Ciência De Dados Em Saúde foi pensado para quem:

Já atua na área da saúde

E deseja aplicar inteligência artificial, ciência de dados e inovação digital na prática clínica, gestão ou pesquisa

Está em transição ou quer migrar para o campo da saúde digital

Mesmo sem experiência prévia em tecnologia, você terá tudo que precisa para começar com segurança

É profissional da saúde

Tem graduação completa e deseja dominar as ferramentas, fundamentos éticos e aplicações reais da IA na saúde pública e privada, com foco em impacto prático e visão de futuro

Unidades Curriculares

IA no Fluxo Assistencial e Colaboração Interprofissional

Aprenda a integrar a Inteligência Artificial aos fluxos assistenciais e à colaboração interprofissional. Desenvolva habilidades em comunicação, redefinição de papéis e implementação ética da IA, garantindo decisões seguras, eficientes e centradas no paciente em contextos clínicos e institucionais

Implicações Éticas, Ambientais e Sociais da IA na Saúde

Explore as implicações éticas, sociais e ambientais da IA na saúde. Desenvolva visão crítica sobre vieses, equidade, responsabilidade profissional e marcos regulatórios, promovendo decisões seguras, humanizadas e justas na adoção de tecnologias avançadas em contextos clínicos.

Fundamentos de IA e Ciência de Dados em Saúde

Explore os fundamentos de IA e ciência de dados em saúde, incluindo machine learning, deep learning e NLP. Compreenda a evolução dos dados clínicos, qualidade da informação e ferramentas de visualização para interpretar resultados e apoiar decisões clínicas.

Encontros Assistenciais Potencializados por IA

Integre dados de inteligência artificial com informações clínicas para decisões centradas no paciente. Desenvolva habilidades em comunicação, análise de dados, cuidado humanizado e estratégias seguras e personalizadas, refletindo criticamente sobre impactos éticos da IA.

Avaliação Crítica de Ferramentas de IA em Saúde

Aprenda a avaliar criticamente ferramentas de IA em saúde, considerando evidências, métricas de desempenho e aplicabilidade clínica. Desenvolva competências em identificação de vieses, validação, monitoramento e melhoria contínua para garantir segurança, eficácia e confiabilidade das soluções digitais.

Tendências Futuras em Inteligência Artificial na Saúde

Explore tendências futuras da IA na saúde, incluindo gêmeos digitais, neuroIA e interfaces cérebro-máquina. Desenvolva pensamento prospectivo, analisando impactos clínicos, desafios éticos e regulatórios, e antecipe inovações que transformarão a prática médica e a saúde digital.

Inovação em Saúde Digital: Adoção, Valor e Impacto da IA

Saiba como avaliar e implementar soluções de IA em saúde, considerando valor clínico, organizacional e econômico. Desenvolva visão estratégica sobre adoção tecnológica, interoperabilidade, sustentabilidade e modelos de negócio, aplicando conceitos em análises práticas e simuladas de inovação digital.

Estratégias de Aplicação de IA na Saúde

Domine estratégias de aplicação da IA na saúde, incluindo machine learning, IA generativa e modelos cognitivos. Desenvolva habilidades em prompt design, análise crítica de casos, ética, privacidade e segurança, garantindo uso responsável e decisões clínicas seguras e fundamentadas.

Desenvolvimento de Produtos Baseados em IA na Saúde

Saiba como desenvolver produtos de IA voltados à saúde, desde formulação de hipóteses e curadoria de dados até construção e validação de modelos. Desenvolva competências para traduzir problemas clínicos em soluções seguras, aplicáveis e eficazes para a prática médica.

Infraestrutura e Gestão de Projetos de Dados em Saúde

Capacite-se para gerir projetos de dados em saúde, dominando Big Data, cloud computing e frameworks como Hadoop e Spark. Desenvolva habilidades em metodologias ágeis e ciência de dados para estruturar, implementar e conduzir soluções de IA de forma eficiente e segura.

Fundamentos Quantitativos e Reprodutibilidade em Ciência de Dados

Compreenda os fundamentos quantitativos da ciência de dados em saúde e desenvolva habilidades em estatística, probabilidade e análise crítica de modelos. Garanta reprodutibilidade, documentação rigorosa e interpretação precisa de métricas para decisões clínicas seguras.

Modelos Preditivos e Descoberta de Padrões em Saúde

Aplique modelos preditivos e técnicas de descoberta de padrões em saúde. Desenvolva habilidades em algoritmos supervisionados e não supervisionados, treinamento, validação e interpretação de dados clínicos, garantindo decisões seguras, eficazes e baseadas em evidências.

Processamento de Linguagem Natural (NLP) em Saúde

Entenda como aplicar Processamento de Linguagem Natural (NLP) em saúde, utilizando textos clínicos para predição e apoio à decisão. Desenvolva habilidades em pré-processamento, vetorização e modelos baseados em BERT e transformers, garantindo análise precisa e interpretação confiável dos dados.

Visão Computacional e Diagnóstico Automatizado com IA

Aprenda a aplicar visão computacional na análise de imagens médicas com IA. Desenvolva habilidades em redes neurais convolucionais, classificação e segmentação de exames, utilizando frameworks como TensorFlow, Keras e OpenCV, garantindo diagnósticos precisos e monitoramento eficaz de pacientes.

Fundamentos de LLMs e IA Generativa na Saúde

Compreenda os fundamentos de LLMs e IA generativa na saúde, dominando transformers, embeddings e técnicas como fine-tuning e RAG. Desenvolva habilidades para aplicar modelos em contextos clínicos, avaliar desempenho, riscos e alinhamento ético, garantindo soluções seguras e escaláveis.

Aplicações Clínicas e Agentes com LLMs na Saúde

Aprenda a aplicar LLMs e agentes autônomos em contextos clínicos, como laudos, triagens e suporte à decisão. Desenvolva habilidades em prompt engineering, integração com APIs e sistemas de saúde, garantindo uso ético, seguro e eficiente das tecnologias avançadas na prática assistencial.

Avaliação Econômica de Soluções de IA

Entenda como avaliar economicamente soluções de IA na saúde, utilizando métodos de custo-efetividade, custo-utilidade e ROI. Desenvolva habilidades para analisar impactos orçamentários, viabilidade financeira e relacionar resultados econômicos à tomada de decisão estratégica em diferentes contextos assistenciais.

Casos Reais de Aplicação de IA na Saúde

Estude casos reais de aplicação de IA na saúde, analisando impactos clínicos, econômicos, sociais e éticos. Desenvolva habilidades para identificar fatores de sucesso, obstáculos na implementação e refletir sobre tendências futuras, aprimorando a adoção segura e eficaz de tecnologias em diferentes contextos.

Do conhecimento à prática: o curso que conecta inovação e saúde

Cursos tradicionais

Teoria desconectada da prática
Sem discussão ética ou crítica
Desconexão com a realidade clínica
Professores apenas acadêmicos
Visão limitada sobre o futuro
Práticas não padronizadas e sem base em evidências

Nosso curso

Aplicação clínica real de IA
Fundamentos éticos e regulatórios
Casos reais na área da saúde
Docentes atuantes em saúde digital
Tendências emergentes e inovação
Acesso aos protocolos validados pelo Hospital Sírio-Libanês

O que nossos alunos dizem

A metodologia da Faculdade Sírio-Libanês me permitiu conciliar os estudos com minha rotina no hospital. O conteúdo prático e as simulações virtuais fizeram toda a diferença na minha formação.