Estude Data Science e Informática em Saúde na UniSociesc
O curso visa ampliar o conhecimento e o potencial dos participantes a cerca das estruturas de dados e informática aplicadas à Área da Saúde. O programa do curso traz técnicas e ferramentas para busca e análise de fontes e dados confiáveis, de modelagem e implementação de sistemas massivo de dados e uso de inteligência artificial.
Gestão da Segurança da Informação (ISO 27001 e 27002)
Evolução no tratamento dos diferentes modelos de bancos de dados.
Ciência, investigação e perícia forense computacional.
Profissionais graduados nas áreas da Saúde, Gestão & Negócios ou TI & Computação. Os profissionais pós-graduados em Data Science e informática em saúde estarão aptos atuar em Startups que trabalham com tecnonologia, departamento de TI e Planejamento Estratégico de empresas da área.
Definição e histórico.
Big Data: definição, características e gerenciamento.
Do processo de coleta ao processamento e a geração de conhecimento e sabedoria.
Novos tipos de dados em Big Data: semi e não estruturados.
Tratamento e gerenciamento.
Tecnologias Fundamentais para Big Data: Infra-estrutura e interfaces.
Desafios estruturais.
Fundamentos do Ecossistema Hadoop (Map Reduce, Data Lake, HDFS).
Atos Ilícitos e Crimes Eletrônicos.
Coleta de dados voláteis.
Técnicas de Segurança Computacional.
Fundamentos da biometria.
Auditoria em Sistemas de Informação.
Uso de Ferramentas Forenses Livres.
Identificação de Crimes no meio digital.
Lei Carolina Dieckmann.
Laudo pericial.
Legislação da Profissão.
A Carreira de Perito na Área de Informática.
Professor: Ricardo Andrian Capozzi
Novas tecnologias e a internet das coisas aplicadas a saúde
Conceito de tecnologias em saúde.
Soluções tecnologicas em saúde, novos equipamentos, robótica.
Medicina integrada, gestão da informação e da eficiência, sistemas de gestão médica, segurança da informação, emponderamento e fidelização dos pacientes, mapeamento genético, inteligência artificial.
Monitoramento de pacientes à distâcia, adesão aos tratamentos, tipos de sensores, inteligência de leitos.
Experiência do usuário e IA
Princípios básicos da experiência de usuário aplicados no desenvolvimento de iniciativas de inteligência artificial.
Comportamento do consumidor e fundamentos em metodologia de pesquisa, desenho centrado no usuário e estratégias para a divisão de tarefas humano-máquina.
Professor: Roberto Kalili e Gabriela Oliveira Biondi
Telemedicina e Telessaúde.
Segurança Digital e Regulamentação em Telemedicina.
Ecossistema de saúde e a telemedicina.
Telemedicina e as especialidades médicas.
A prática da teleconsulta.
Aplicativos de uso médico em saúde.
Aplicabilidade e perspectivas futuras da telemedicina.
Reconhecimento de padrões no diagnóstico
Questões éticas na informática em saúde.
Classificações, terminologias clínicas e Ontologias.
Arquivamento de informações.
Transmissão e Comunicação de dados.
Segurança e privacidade do paciente.
Organizações envolvidas nos padrões estabelecidos em saúde (ISO, ABNT, OMS, SUS, HL7, Agência Nacional de Saúde Suplementar e organizações profissionais).
Modelos Computacionais in silico
Conceito de modelos computacionais in silico e visão geral sobre as ferramentas computacionais.
Modelagem molecular, triagem virtual, triagem virtual inversa, acoplamento molecular, modelagem comparativa.
Modelos QSAR, SAR, QM/MM, De novo e ADMET.
Nanodegree experience ou Projetos integrados
Experiências na unidade ampliando suas redes e seus conhecimentos, sendo compostas por três encontros: problematização, viagem e plenária.
A problematização é uma importante metodologia de aprendizagem da era do conhecimento, por meio da qual o aluno, em grupos de trabalho, vai identificar as questões chave do problema.
Na viagem o aluno aprender explorando as softs skills, desenvolvendo a inovação, criatividade e descobrindo os conhecimentos por meio de uma outra perspectiva.