A inteligência artificial na saúde está transformando o setor com soluções inovadoras para diagnóstico, tratamento e gestão, permitindo análise de dados, personalização de terapias, automação de processos e predição de doenças, promovendo um cuidado mais eficiente e acessível. Com todas essas transformações, os profissionais precisam de atenção especial, de capacitação específica para a otimização do uso das tecnologias.  Por isso, o Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) da USP, em São Carlos, está lançando o curso Inteligência Artificial Aplicada na Área da Saúde.

Com 30 horas de duração, o curso de atualização é voltado a médicos, nutricionistas, dentistas, enfermeiros, fisioterapeutas, dentre outros profissionais, que desejam compreender e aplicar essas tecnologias em seu contexto de trabalho. Estudantes de pós-graduação graduados nessas áreas também podem se inscrever.

Idealizado pela professora Roseli Romero, o curso terá aulas presenciais aos sábados, das 9 às 13 horas, de 7 de março a 11 de abril, no auditório Fernão Stella de Rodrigues Germano, do ICMC. Para participar do processo seletivo, basta preencher este este formulário até dia 22 de fevereiro. 

De acordo com a professora Roseli, não é necessário ter conhecimento aprofundado em computação para participar da iniciativa: “Muitas informações relacionadas à computação e à programação já chegam prontas para nós; o que o aluno precisa aprender hoje é como usar essas ferramentas e em quais contextos aplicá-las.”

Neste cenário, ela destaca o contato direto que os participantes terão com docentes qualificados como um dos diferenciais do curso. “As aulas são ministradas por professores renomados que desenvolvem pesquisas na área. Além disso, haverá a presença de tutores para auxiliar os participantes nos exercícios práticos”, acrescenta.

Os conteúdos do curso estão divididos em seis módulos:

• Introdução da análise de dados na área da saúde: conceitos sobre análise de dados e técnicas de aprendizado de máquina;
• Aplicações clínicas de IA em imagens médicas: bases conceituais de análise de imagem e diagnóstico auxiliado por computador;
• Formas alternativas de representação de dados na área da saúde para modelagem preditiva e análise exploratória: representação de dados, árvores de decisão, redes bayesianas e aprendizagem de parâmetros;
• Processamento de imagens médicas com IA: fundamentos do processamento de imagens, restauração de ruídos e geração de imagens sintéticas e híbridas;
• Calculadora de risco de câncer por IA para rastreamento do câncer hereditário: conceitos fundamentais, fundamentos do câncer hereditário, construção de calculadora de risco com IA, avaliação, implementação e ética;
• IA para a gestão de saúde: dados multifontes, saúde pública e tomada de decisão: tecnologias atuais de IA com aplicação na saúde, análise de grandes volumes de dados e aplicações em gestão hospitalar.