Inscrições vão até 22 de fevereiro
O Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) da USP, em São Carlos, lançou o curso Inteligência Artificial Aplicada na Área da Saúde. O objetivo é ensinar médicos, enfermeiros, dentistas e outros profissionais a usar ferramentas tecnológicas para diagnósticos e gestão hospitalar.
As aulas presenciais ocorrem aos sábados, das 9h às 13h, no auditório Fernão Stella de Rodrigues Germano. O cronograma vai de 7 de março a 11 de abril, totalizando 30 horas de atividades.
Para participar, é necessário preencher o formulário de inscrição até o dia 22 de fevereiro neste link: https://bit.ly/4qUwnA4. O curso também aceita estudantes de pós-graduação das áreas da saúde.
Investimento e requisitos
O custo total da formação é de R$ 1,5 mil. O valor é dividido em R$ 300 para a matrícula (via Pix) e R$ 1,2 mil pelo curso, que pode ser parcelado em duas vezes.
Existe a possibilidade de isenção de 50% da taxa. O benefício é voltado para quem tem vínculo comprovado com ensino superior e está desempregado ou possui renda mensal inferior a dois salários mínimos.
A professora Roseli Romero, idealizadora do projeto, explica que o foco é a aplicação prática das ferramentas e não a programação complexa. “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.”
Os participantes terão contato direto com docentes e tutores para auxílio nos exercícios. A organização recomenda que os alunos levem um notebook com acesso a uma conta de e-mail Google para as atividades práticas.
O que será ensinado
O conteúdo programático foi dividido em seis módulos principais, cobrindo desde a análise básica de dados até a gestão pública. Confira os temas abordados:
- Introdução à análise de dados: conceitos e técnicas de aprendizado de máquina na saúde;
- Aplicações em imagens médicas: diagnóstico auxiliado por computador;
- Modelagem preditiva: uso de árvores de decisão e redes bayesianas;
- Processamento de imagens: restauração de ruídos e geração de imagens sintéticas;
- Rastreamento de câncer: construção de calculadora de risco com IA e ética;
- Gestão de saúde: análise de grandes volumes de dados e tomada de decisão em saúde pública.
