Prática Clínica e Investigação Assistidas por IA

MC-05-004

Créditos

2 ECTS (50 horas), 25h de contato, síncronas e assíncronas, 25h de trabalho autónomo.

Descrição

Esta microcredencial aborda a integração da IA na saúde, focando-se na capacitação de profissionais com ferramentas de código aberto, robustas e gratuitas. O curso adota uma metodologia de "aprender a construir", na qual os formandos instalam e configuram um ecossistema de IA que opera no seu computador. Esta arquitetura garante a soberania e a privacidade total dos dados do doente, respondendo aos desafios éticos e de custo das soluções comerciais.

O foco em ferramentas que não sejam opacas é um fator de diferenciação central, respondendo diretamente à necessidade de Explicabilidade (XAI) e de uma IA Confiável. Os formandos aplicarão estas competências para otimizar fluxos de trabalho, desde a automatização da documentação clínica até à construção de sistemas de apoio à decisão baseados em orientações e protocolos. Esta formação responde assim aos objetivos de modernização tecnológica e digital da formação em saúde, preparando os profissionais para uma adoção de IA segura e transparente.

Mais informação na ficha.

Resultados de aprendizagem

1. Avaliar criticamente o enquadramento ético e legal da IA na saúde, priorizando a privacidade do doente e a mitigação de vieses cognitivos.

2. Implementar e gerir um ecossistema local e privado de ferramentas de IA (IA generativa, speech-to-text), que opere sem partilha de dados na nuvem.

3. Dominar técnicas de engenharia de prompts para automatizar a geração de documentação clínica (ex: notas SOAP, relatórios) a partir de dados não estruturados (ex: áudio de entrevistas).

4. Construir e consultar bases de conhecimento interativas, "ensinando" a IA com guidelines, manuais de aplicação e protocolos para apoiar a tomada de decisão clínica.

5. Aplicar ferramentas de IA multimodal para extrair e analisar informação de diversas fontes, incluindo imagens clínicas, PDFs de exames e biomarcadores de voz.

6. Utilizar ferramentas no-code de análise de dados para exploração estatística, visualização de padrões e condução de Análises de Causa Raiz.

Programa

1. Fundamentos, Ética e Regulamentação da IA na Saúde

1.1. Análise do enquadramento ético e legal: O AI Act da UE e as guidelines de IA confiável.

1.2. Discussão dos riscos: O desafio da "caixa preta" (black box) e a soberania dos dados do doente.

1.3. Workshop de instalação: Configuração de um ambiente local para Modelos de Linguagem Generativos (LLMs).

1.4. Workshop de instalação: Configuração de ferramentas offline de transcrição de áudio para texto (Speech-to-Text).

2. Automatização da Documentação e Comunicação Clínica

2.1. Aplicação de ferramentas de transcrição para registo de entrevistas e notas clínicas (Ambient Scribes).

2.2. Engenharia de Prompts: O papel do formando na criação de prompts para forçar ou ignorar variáveis.

2.3. Workshop de automatização: Transformação de transcrições em notas clínicas estruturadas (ex: SOAP).

2.4. Sumarização de Registos Clínicos Eletrónicos (RCE) longos.

2.5. Exploração de ferramentas de ditado nativas dos sistemas operativos.

3. Raciocínio Clínico Assistido por IA Baseado em Evidência

3.1. Implementação de sistemas locais de "conversar com documentos" (Retrieval-Augmented Generation - RAG). 

3.2. Criação de bases de conhecimento: "Alimentar" a IA com guidelines, manuais de aplicação de protocolos e artigos científicos.

3.3. Workshop de Raciocínio Assistido: Consulta ao sistema para apoio à decisão, verificação de protocolos e análise de casos.

4. Análise de Dados Multimodais em Saúde (Imagem e Dados)

4.1. Modelos Multimodais: Análise de imagem, vídeo e PDFs.

4.2. Aplicação de Reconhecimento Ótico de Caracteres (OCR) em relatórios e exames.

4.3. Análise de Computer Vision para prática clínica (ex: análise de posturas, goniometria digital, gestão de feridas).

4.4. Workshop de Análise Exploratória: Introdução a ferramentas no-code de análise e visualização de dados.

5. Aplicação de IA na Investigação e Escrita Científica

5.1. Ferramentas de apoio à escrita científica: Proofreading e estruturação de artigos.

5.2. Uso de ferramentas de tradução offline para confidencialidade de manuscritos.

5.3. Aplicação de LLMs na análise estatística exploratória e levantamento de dados.

5.4. Workshop de Análise de Causa Raiz (RCA): Aplicação integrada de ferramentas de análise de dados e documentos.

Edições