Saúde digital e IA: prevenção, diagnóstico e decisão clínica
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Disciplinas
As disciplinas desse curso sāo distribuídas em 3 grandes eixos
Governança, Qualidade e Segurança de Dados
Panorama da transformação digital em saúde. Componentes do ecossistema (prestadores, pagadores, indústria, healthtechs, reguladores e pacientes). Modelos de maturidade digital (HIMSS EMRAM, INFRAM). Marcos estratégicos da OMS para Saúde Digital (Global Strategy on Digital Health 2020-2025). Estratégia de Saúde Digital para o Brasil (ESD28). Pilares de governança, infraestrutura, força de trabalho e financiamento. Evidências sobre impacto da IA em desfechos clínicos, eficiência operacional e equidade.
Professores
Fundamentos da Rede Nacional de Dados em Saúde (RNDS). Open Health e os requisitos técnicos do Programa SUS Digital. Evidências sobre ganhos clínicos e operacionais associados à interoperabilidade semântica (ONC, JAMIA, BMJ Health & Care Informatics).
Legislação aplicada à saúde digital. Bases legais para dados sensíveis. Papéis de controlador e operador. Responsabilidade de anonimização e pseudonimização. Modelos de governança de dados. Gestão de consentimento dinâmico. Privacidade no ambiente clínico.
Introdução à ética. Ética no Desenvolvimento de Sistemas com Inteligência Artificial. Ética no uso desses sistemas. Implicações éticas da coleta e uso de dados. Conceito de Justiça e Equidade Algorítmica. Transparência e Explicabilidade. Governança e Ética Institucional.
Conceitos de segurança do paciente e cultura de segurança. Novos riscos introduzidos por sistemas digitais, erros de usabilidade em prontuários eletrônicos, notificação de incidentes e eventos adversos. Falhas de sistemas de IA em contexto clínico, riscos de automação excessiva e perda de vigilância humana.
Validação de modelos de IA em saúde. Métricas de discriminação (AUROC, AUPRC), calibração (Brier, calibration plots) e utilidade clínica (decision curve analysis). Validação interna e externa. Drift de modelo e fairness. Escolha da métrica para cada contexto clínico.
Exploração de sistemas de IA aplicados ao monitoramento contínuo de pacientes em ambientes clínicos e domiciliares. Abordagem de sensores biomédicos, wearables, Internet das Coisas (IoT) em saúde e processamento de séries temporais fisiológicas (ECG, sinais respiratórios, movimento, glicemia etc.). Modelos preditivos para detecção precoce de eventos adversos, estratificação de risco e suporte à decisão clínica em tempo real. Enfoque em interoperabilidade, privacidade, alertas inteligentes e integração com prontuários eletrônicos.
Metaverso, Realidade Virtual (RV) e Realidade Aumentada (RA). Realidades Alternativas e as novas formas de interação e presença. RV e RA na Indústria, nos Serviços e na Saúde. Potencialidades dessas tecnologias para a disrupção de modelos de negócios. Transformação do dia a dia da sociedade.
Professores
IA Clínica e Aplicações
Continuum analítico em saúde, da estatística descritiva e inferencial à modelagem preditiva e prescritiva: regressão, sobrevida, séries temporais, aprendizado supervisionado e não supervisionado e modelos causais (DAGs, escore de propensão, inferência contrafactual). Boas práticas de feature engineering, validação cruzada, calibração e mitigação de viés. Guidelines TRIPOD+AI, STROBE e evidências de aplicação em desfechos clínicos e operacionais.
Processamento de linguagem natural aplicadas a notas clínicas, laudos e literatura biomédica. Tokenização. Embeddings biomédicos (BioBERT, ClinicalBERT, PubMedBERT). Reconhecimento de entidades nomeadas. Normalização para NOMED/LOINC. Extração de relações. Modelos de linguagem como LLMs clínicos (Med-PaLM, GatorTron, MedGemma). Técnicas de RAG, fine-tuning e avaliação: desempenho, alucinações e segurança.
Modelos generativos e diferenças entre LLMs, modelos de imagem e multimodais. Capacidades e limitações para uso em saúde. Panorama de ferramentas disponíveis. Produção de materiais educativos e orientações ao paciente. Chatbots para triagem. Monitoramento e acompanhamento clínico. Desinformação em saúde e verificação segura de conteúdo. Alucinações e seu impacto clínico. Diretrizes para uso responsável por profissionais. "Prompt engineering" básico para contextos clínicos.
Aplicação de IA na estratificação de risco populacional. Modelos de predição de doenças crônicas e agudas. Uso de dados sociodemográficos, ambientais e clínicos (aplicações em atenção primária e programas de saúde coletiva). Identificação de populações vulneráveis, integração com sistemas de informação em saúde (SINAN, SIM, SINASC). Limites éticos do monitoramento populacional.
Apresentação dos fundamentos, modelos e aplicações de sistemas especialistas e de apoio à decisão clínica e gerencial, com ênfase na qualidade da decisão, na segurança do paciente e na integração desses sistemas ao trabalho em saúde. Conceitos centrais de inteligência aplicada à decisão, incluindo estruturação de problemas, representação de conhecimento, regras e inferência em sistemas especialistas, bem como noções de apoio à decisão baseado em dados e em evidências. Discussão do uso desses recursos em diferentes contextos assistenciais e de gestão, contemplando desde triagem, alertas e lembretes clínicos até apoio a protocolos, estratificação de risco e priorização de recursos, considerando limitações, vieses, validação e impacto na prática.
Ciclo de vida de projetos de tecnologia em saúde. Aplicação de metodologias ágeis ao contexto assistencial. Principais causas de fracasso em implementações digitais. Arquitetura de sistemas, integração com prontuário eletrônico e segurança cibernética. Capacitação de equipes clínicas e administrativas, monitoramento pós-implantação e indicadores de adoção. Gestão de resistências e cultura digital. Sustentabilidade financeira e modelos de custo-benefício.
Implementação e Casos Avançados
Captura, processamento e uso clínico de dados contínuos provenientes de monitores multiparamétricos, dispositivos vestíveis, sensores ambientais e prontuários integrados, com ênfase em arquiteturas de streaming, alertas inteligentes e early warning scores (NEWS2, MEWS, eCART). Detecção precoce de deterioração clínica, redução de eventos adversos e otimização de fluxos em UTI, enfermaria e ambulatório.
Estudo dos fundamentos, métodos e aplicações de inteligência artificial em diagnóstico por imagem médica. Técnicas de visão computacional, redes neurais convolucionais (CNNs) e modelos avançados utilizados na interpretação de imagens radiológicas, tomográficas, ultrassonográficas e de ressonância magnética. Desenvolvimento, avaliação e validação de algoritmos clínicos, incluindo métricas de desempenho, vieses, segurança e integração com sistemas hospitalares (PACS/RIS). Discussão de casos, regulamentação e desafios éticos.
Aplicação de inteligência artificial em estratégias de rastreamento, prevenção e vigilância em saúde. Uso de IA em programas de vacinação: otimização de cobertura, monitoramento de eventos adversos, busca ativa para aumento de cobertura vacinal e predição de surtos. Aplicações em vigilância epidemiológica, monitoramento ambiental e saúde coletiva.
Fundamentos da criatividade, inovação e empreendedorismo aplicados ao contexto da saúde. Abordagens para identificação de problemas complexos e oportunidades de inovação em sistemas, serviços e tecnologias em saúde. Métodos para geração, análise e priorização de ideias, incluindo design thinking, inovação baseada em evidências, pensamento sistêmico e abordagens orientadas por dados. Análise de soluções considerando viabilidade técnica, econômica, social e regulatória. Introdução à validação de propostas, prototipagem, avaliação de impacto e escalabilidade de iniciativas inovadoras em saúde.
Avaliação crítica de dados clínicos utilizados em soluções de IA em saúde, abordando dimensões de qualidade de dados – completude, consistência, acurácia e rastreabilidade. Fontes de viés na coleta, registro e curadoria de dados clínicos. Interpretação crítica de resultados. Impacto da qualidade dos dados sobre o desempenho no ambiente assistencial.
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Perguntas frequentes
Para ingressar na pós-graduação, é necessário possuir graduação completa, com colação de grau devidamente concluída até o mês anterior ao da matrícula. Alguns cursos têm como requisito a graduação completa (bacharel ou tecnólogo) em cursos específicos. É importante que verifique se a sua formação é aceita na pós-graduação que deseja iniciar. Além disso, é imprescindível que a matrícula seja realizada após a data de realização da colação de grau e início do processo de emissão do diploma, para turma com início em mês posterior a data de colação. Após a realização da matrícula, os documentos obrigatórios deverão ser enviados para a Instituição para validação da documentação.
O acesso à plataforma virtual é liberado em até 72 horas, para pagamentos realizados via boleto e em até 24 horas para pagamento via Pix ou cartão de crédito. Assim que o acesso é liberado, você terá acesso imediato à aula inaugural do curso do curso.
Nossos cursos de Pós-graduação e MBA possuem 360h de carga horária e são 100% online, com duração de 12 meses, sendo 9 meses para cursar as disciplinas e 3 meses para a conclusão do TCC (Trabalho de conclusão de curso). Cada disciplina é composta por 3 aulas, acompanhadas de instrumentos avaliativos e um conjunto de materiais de apoio com o objetivo de promover uma aprendizagem ágil e ao mesmo tempo consistente.
Em cada disciplina da Pós-graduação ou MBA haverá uma avaliação regular obrigatória em formato de múltipla escolha, cuja nota mínima para aprovação deve ser 6. O aluno terá 5 tentativas durante o prazo regular (2 meses após a liberação da disciplina), mais 3 tentativas ao longo do prazo de recuperação (até o fim do curso com nota máxima 8). Ao final do curso, será aplicada uma Prova Integradora, com reconhecimento facial, que aborda todo o conteúdo do curso. O estudante terá 5 tentativas para alcançar a nota mínima exigida, que é 6. Além da Prova Final, os cursos exigem a realização de um Trabalho de Conclusão de Curso (TCC) individual, desenvolvido sob orientação de um professor PUCRS Online. O trabalho tem avaliação do orientador e um parecerista, para aprovação, é necessário obter a média final mínima de 7.
Após finalizar o curso, ser aprovado em todos os pilares avaliativos e ter os documentos validados, o aluno solicitará e receberá o Certificado de Conclusão emitido em nome da Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul – PUCRS, com o curso devidamente registrado no MEC e válido em todo o território nacional, conforme Resolução CNE/CES nº 1/2018.
Se precisar cancelar sua matrícula em até 7 dias (prazo legal) após a disponibilização do acesso e aula inaugural do curso, garantimos reembolso total. Após esse prazo, caso o cancelamento ocorra antes da liberação da primeira disciplina, será cobrada uma multa rescisória de 10% sobre o valor total do curso, destinada a cobrir custos administrativos e operacionais. Caso o cancelamento ocorra após a liberação da primeira disciplina, será cobrado o valor proporcional ao período de prestação de serviço, acrescido da multa rescisória de 10% sobre o saldo remanescente.