O curso dissemina a cultura data-driven e fornece os conceitos básicos e fundamentais sobre Inteligência Artificial e Big Data para quem não tem formação específica na área, com enfoque nas questões associadas à área da saúde, engajando os profissionais da saúde nas rotinas de Ciência de Dados, permitindo que eles colaborem e participem em iniciativas da área, aumentando o valor dos resultados produzidos por equipes multidisciplinares.
Ao final do curso, o aluno deverá ser capaz de:
- Entender o que é Inteligência Artificial (IA).
- Conhecer a relação entre IA, Big Data e Ciência de Dados.
- Compreender o potencial de IA na área da Saúde.
- Identificar/reconhecer os desafios de IA.
- Descobrir alguns dos caminhos para aplicação de IA na Saúde.
- Trabalhar mais de perto com grupos de Ciência de Dados.
- Atuar como facilitador no processo de Ciência de Dados na Saúde.
Unidade 1- Introdução à Inteligência Artificial na Saúde
• Dados, variáveis e tipos de dados
• Conceito de inteligência artificial e Big Data
• Introdução à ciência de dados
• Potencial da inteligência artificial
• Desenvolvimento do pensamento analítico/estatístico
Unidade 2 – Desenvolvimento de Soluções para a Saúde com Inteligência Artificial
• Processo básico de ciência de dados
• Processo completo de ciência de dados
• Need statement: Identificando o problema
• Caso de uso e formas de modelagem do problema
Unidade 3 – Pós-Desenvolvimento – Garantindo Resultados e Geração de Valor com a Tecnologia
• Ciclo de vida das soluções de inteligência artificial
• Governança e qualidade dos dados
• Gestão e segurança dos dados
• O papel das pessoas na transformação digital por meio de soluções de IA
Corpo Docente:
Michel Silva Fornaciali
Doutor e Mestre em Engenharia da Computação pela Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Bacharel em Ciência da Computação pela UNICAMP. Todas as suas pesquisas são relacionadas ao uso de Inteligência Artificial na Saúde. Atua há 10 anos no mercado de Tecnologia da Informação, desenvolvendo sistemas, construindo arquitetura de soluções e prospectando negócios. Atualmente, é Cientista de Dados na equipe de Big Data/Analytics do Hospital Albert Einstein. Possui interesse nos temas: Visão Computacional, Machine Learning e Data Science.
Andrea Thomé Suman
Alumni Harvard, formada em PLD Program Leadeship Development. Graduada em MBA Finanças no INSPER, com Pós-graduação em Administração na FGV. Bacharel em Ciências da Computação na Universidade de São Paulo (IME-USP). Atuou por 13 anos no Itaú Unibanco, assumindo funções de gestão de dados & analytics em diferentes segmentos tais como: cartões, veículos, imobiliário e seguros, com frentes direcionadas a ganhos de eficiência e direcionamento de ações da equipe comercial. Consolidou-se como CDO (Chief Data Officer) do Itaú de 2016 a 2018, com a missão de elevar o nível de maturidade analítica por meio da disseminação de cultura de dados e criação de ambiente que habilite usos mais avançados em analytics. Atualmente, atua como Superintendente de Estratégia e Inteligência de Dados da Sociedade Beneficente Israelita Albert Einstein.