Estudo sobre a inteligência artificial generativa, visão geral da IA Generativa e suas implicações na geração de dados sintéticos em saúde, fundamentos da IA Generativa, modelos generativos clássicos e estudos de casos de utilização de IA generativa em saúde.

Análise de estudos de caso de utilização de inteligência artificial para a interpretação de diagnósticos por meio de: buscas, aprendizagem de máquina, representação, processamento de imagens e de redes neurais artificiais.

Entender o processo de Data Driven Make Decision, sua importância nas organizações modernas, como a jornada de análise de dados e tomada de decisão traz maior assertividade e pode impulsionar o sucesso organizacional, análise de estudos de casos reais do meio da saúde.

Entender os conceitos fundamentais da lei geral de proteção de dados, suas implicações em caso de vazamentos de dados, a proteção de dados sensíveis e dados confidenciais aplicados à saúde.

Entender os conceitos fundamentais da lei geral de proteção de dados, suas implicações em caso de vazamentos de dados, a proteção de dados sensíveis e dados confidenciais aplicados à saúde.

Estudo sobre algoritmos para análise e reconhecimento de padrões em bases de dados, bem como analisar o funcionamento dos algoritmos mais tradicionalmente aplicados em projetos de mineração e análise de dados. Análise de algoritmos para estimação de valores, descoberta de anomalias ou outliers, descoberta de agrupamentos e classificação de dados. De modo que o estudante saiba entender e aplicar os tipos de algoritmos em determinados tipos de projetos nas diversas áreas da saúde.

Estudo sobre os principais conceitos, características e tecnologias relacionados à tecnologia de Big Data, quais tecnologias se relacionam com Big Data, quais são as fontes de dados e exemplos de aplicações na área da saúde, aplicações dos conceitos de modo a permitir que o estudante seja capaz de compreender, aplicar e discutir a respeito da aplicação de Big Data em sua área.

Estudo sobre os conceitos principais oriundos da tecnologia de Internet das Coisas e ambientes inteligentes, aplicados ao contexto de vida assistida, sensores e atuadores para a melhoria da qualidade de vida, saúde, monitoramento de pacientes e idosos e cuidado.

Disciplina de caráter teórico-prático. Reflexão crítica sobre as novas tecnologias e métodos na área de gestão da área da saúde e da implantação e desenvolvimento de tecnologias de inteligência artificial. Conhecimento de casos reais de aplicação das novas tecnologias.

Elucidar a importância do conceito de inovação no cenário da saúde, apresentando estratégias de como inovar nos negócios da saúde no âmbito da inteligência artificial, colocando-se sempre à frente no mercado de trabalho. Apresentar os conceitos e ilustrar tecnologias disruptivas e emergentes.

Aplicação prática da inteligência artificial generativa na área da saúde, utilização de IA generativa em um projeto e estudo de caso do mundo real na área da saúde.