Pós-Graduação EAD em Inteligência Artificial para Gestão em Saúde - 720 Horas

Compreender fundamentos, conceitos e limites da inteligência artificial e da IA generativa aplicados ao contexto da saúde. Desenvolver competência para formular prompts e utilizar ferramentas de IA de forma crítica e responsável. Aplicar IA generativa à documentação e à comunicação profissional em saúde, com revisão humana. Buscar, sintetizar e avaliar criticamente evidências científicas com apoio de IA. Compreender sistemas de apoio à decisão clínica e modelos preditivos, reconhecendo seus limites e riscos.

A Pós-Graduação em Inteligência Artificial Aplicada à Saúde propõe formar profissionais da saúde capazes de incorporar a inteligência artificial à prática assistencial, à gestão de serviços e à tomada de decisão, sem exigir formação prévia em programação. A proposta parte da ideia de que a IA deve ser usada como apoio ao julgamento profissional, e não como substituta dele: cada ferramenta, prompt ou modelo preditivo é discutido junto de seus limites, riscos e da necessidade de supervisão humana.

Conheça o conteúdo do curso Inteligência Artificial para Gestão em Saúde

Grade do curso

Módulo 1: Fundamentos de Inteligência Artificial para Profissionais da Saúde

  - Histórico e Princípios de Inteligência Artificial
  - Machine Learning: principais conceitos e tendências
  - Processamento de Linguagem Natural (PLN)
  - IA Generativa

Módulo 2: Ferramentas, Prompts e Uso Crítico da Inteligência Artificial

  - Ferramentas e plataformas de IA
  - Engenharia de Prompts: como criar comandos eficazes
  - Análise de Dados com IA: ferramentas de pesquisa e gerenciamento
  - Aspectos éticos e legais da IA

Módulo 3: Saúde Digital, Sistemas de Informação e Proteção de Dados

  - Sistemas de Informação em Saúde
  - Ética aplicada à Saúde Digital
  - Regulamentação da telemedicina no Brasil e princípios da LGPD
  - Informação e registro em saúde: e-SUS APS/PEC, SISAB e prontuário eletrônico; qualidade do dado, sigilo e LGPD

Módulo 4: Evidências, Epidemiologia e Ética para Decisão em Saúde

  - Introdução à Metodologia Científica e a Produção Acadêmica
  - Noções de Epidemiologia: planejamento em saúde
  - Indicadores de qualidade e produtividade dos serviços de saúde
  - Ética na pesquisa: perspectivas contemporâneas

Módulo 5: IA Generativa e Comunicação Profissional em Saúde

  - Prompts do ChatGPT: comandos e integrações
  - Atividades típicas em Motores conversacionais e Curadoria
  - Competências para comunicação efetiva com pacientes na telemedicina
  - IA generativa aplicada à documentação e comunicação em saúde

Módulo 6: Dados, Modelos e Apoio à Decisão em Saúde

  - Inteligência Artificial para análise de imagens e vídeos
  - Análise de Dados Utilizando Dashboards
  - Sistemas de apoio à decisão clínica com inteligência artificial
  - Modelos preditivos e estratificação de risco em saúde

Módulo 7: Evidências Científicas e Decisão Profissional com IA

  - IA para busca, síntese e leitura crítica de evidências científicas
  - Avaliação crítica de estudos, vieses e aplicabilidade das evidências em saúde
  - Qualidade da evidência e força de recomendação para decisões em saúde
  - Evidências para decisão em saúde: benefícios, riscos, custos, equidade e contexto

Módulo 8: Estatística e Análise de Dados em Saúde com IA

  - Estatística descritiva para Ciência de Dados
  - Visualização e análise de dados
  - IA aplicada à análise estatística e interpretação de dados em saúde
  - Incerteza, associação, causalidade e comunicação de resultados em saúde

Módulo 9: Gestão, Valor e Transformação Organizacional com IA

  - Centro de resultados em saúde
  - Gestão financeira e custos hospitalares
  - Principais razões da resistência às mudanças
  - IA para gestão de fluxos, capacidade e eficiência em serviços de saúde

Módulo 10: Interoperabilidade, Segurança e Regulação da IA em Saúde

  - Inteligência Artificial e Cibersegurança
  - Relatório de Impacto à Proteção de Dados Pessoais (RIPD)
  - RNDS, interoperabilidade e padrões FHIR em saúde digital
  - Software como Dispositivo Médico (SaMD) e regulação de soluções de IA em saúde

Módulo 11: Governança, Validação e Ciclo de Vida de Modelos de IA em Saúde

  - Limpeza e preparação de dados
  - Machine Learning Operations (MLOps): Ciclo de Vida de Modelos de IA e Implantação em Produção
  - Governança de IA, Segurança de Dados e Riscos Algorítmicos
  - Validação, equidade e monitoramento de modelos de IA em saúde

Módulo 12: Fronteiras, Inovação e Adoção Estratégica de IA em Saúde

  - Tecnologias emergentes e inovação digital
  - Iniciativas de inovação em negócios
  - Maturidade, adoção e valor de soluções de IA em organizações de saúde
  - IA multimodal, modelos fundacionais e agentes em saúde: aplicações, limites e governança
*Inteligência Artificial para Gestão em Saúde* 720hrsbbbbbb*Módulo: Módulo 1: Fundamentos de Inteligência Artificial para Profissionais da Saúde*bbb  - Histórico e Princípios de Inteligência Artificialbbb  - Machine Learning: principais conceitos e tendênciasbbb  - Processamento de Linguagem Natural (PLN)bbb  - IA Generativabbbbbb*Módulo: Módulo 2: Ferramentas, Prompts e Uso Crítico da Inteligência Artificial*bbb  - Ferramentas e plataformas de IAbbb  - Engenharia de Prompts: como criar comandos eficazesbbb  - Análise de Dados com IA: ferramentas de pesquisa e gerenciamentobbb  - Aspectos éticos e legais da IAbbbbbb*Módulo: Módulo 3: Saúde Digital, Sistemas de Informação e Proteção de Dados*bbb  - Sistemas de Informação em Saúdebbb  - Ética aplicada à Saúde Digitalbbb  - Regulamentação da telemedicina no Brasil e princípios da LGPDbbb  - Informação e registro em saúde: e-SUS APS/PEC, SISAB e prontuário eletrônico; qualidade do dado, sigilo e LGPDbbbbbb*Módulo: Módulo 4: Evidências, Epidemiologia e Ética para Decisão em Saúde*bbb  - Introdução à Metodologia Científica e a Produção Acadêmicabbb  - Noções de Epidemiologia: planejamento em saúdebbb  - Indicadores de qualidade e produtividade dos serviços de saúdebbb  - Ética na pesquisa: perspectivas contemporâneasbbbbbb*Módulo: Módulo 5: IA Generativa e Comunicação Profissional em Saúde*bbb  - Prompts do ChatGPT: comandos e integraçõesbbb  - Atividades típicas em Motores conversacionais e Curadoriabbb  - Competências para comunicação efetiva com pacientes na telemedicinabbb  - IA generativa aplicada à documentação e comunicação em saúdebbbbbb*Módulo: Módulo 6: Dados, Modelos e Apoio à Decisão em Saúde*bbb  - Inteligência Artificial para análise de imagens e vídeosbbb  - Análise de Dados Utilizando Dashboardsbbb  - Sistemas de apoio à decisão clínica com inteligência artificialbbb  - Modelos preditivos e estratificação de risco em saúdebbbbbb*Módulo: Módulo 7: Evidências Científicas e Decisão Profissional com IA*bbb  - IA para busca, síntese e leitura crítica de evidências científicasbbb  - Avaliação crítica de estudos, vieses e aplicabilidade das evidências em saúdebbb  - Qualidade da evidência e força de recomendação para decisões em saúdebbb  - Evidências para decisão em saúde: benefícios, riscos, custos, equidade e contextobbbbbb*Módulo: Módulo 8: Estatística e Análise de Dados em Saúde com IA*bbb  - Estatística descritiva para Ciência de Dadosbbb  - Visualização e análise de dadosbbb  - IA aplicada à análise estatística e interpretação de dados em saúdebbb  - Incerteza, associação, causalidade e comunicação de resultados em saúdebbbbbb*Módulo: Módulo 9: Gestão, Valor e Transformação Organizacional com IA*bbb  - Centro de resultados em saúdebbb  - Gestão financeira e custos hospitalaresbbb  - Principais razões da resistência às mudançasbbb  - IA para gestão de fluxos, capacidade e eficiência em serviços de saúdebbbbbb*Módulo: Módulo 10: Interoperabilidade, Segurança e Regulação da IA em Saúde*bbb  - Inteligência Artificial e Cibersegurançabbb  - Relatório de Impacto à Proteção de Dados Pessoais (RIPD)bbb  - RNDS, interoperabilidade e padrões FHIR em saúde digitalbbb  - Software como Dispositivo Médico (SaMD) e regulação de soluções de IA em saúdebbbbbb*Módulo: Módulo 11: Governança, Validação e Ciclo de Vida de Modelos de IA em Saúde*bbb  - Limpeza e preparação de dadosbbb  - Machine Learning Operations (MLOps): Ciclo de Vida de Modelos de IA e Implantação em Produçãobbb  - Governança de IA, Segurança de Dados e Riscos Algorítmicosbbb  - Validação, equidade e monitoramento de modelos de IA em saúdebbbbbb*Módulo: Módulo 12: Fronteiras, Inovação e Adoção Estratégica de IA em Saúde*bbb  - Tecnologias emergentes e inovação digitalbbb  - Iniciativas de inovação em negóciosbbb  - Maturidade, adoção e valor de soluções de IA em organizações de saúdebbb  - IA multimodal, modelos fundacionais e agentes em saúde: aplicações, limites e governançabbb

Cada unidade de aprendizagem é composta por uma apresentação; um capítulo de livro; uma dica do professor, que poderá ser uma videoaula; 1 quiz com 5 questões de múltipla escolha com o objetivo de promover melhor fixação de cada conteúdo, links e materiais complementares. Observa-se que o quiz não possuem caráter avaliativo, ou seja, não comporão sua nota para a certificação. Como avaliação, cada módulo contará com uma prova de 5 questões de múltipla escolha que valerá 10 pontos, sendo necessário atingir a nota mínima 6 para aprovação. Caso o aluno não obtenha essa nota na primeira tentativa, uma nova chance é disponibilizada. Por fim, se ainda na segunda tentativa o aluno for reprovado, ele poderá realizar uma nova tentativa mediante ao pagamento de uma taxa.

Esta pós-graduação é destinada a profissionais graduados das áreas da saúde que atuam ou desejam atuar em assistência, gestão de serviços, qualidade e segurança, saúde coletiva, saúde digital, coordenação de equipes, educação em saúde ou preceptoria e que necessitam utilizar IA, dados e evidências para qualificar decisões profissionais e organizacionais.