Do Zero ao Avancado | ~120 horas

Mentoria
Med IA

Machine Learning e Inteligencia Artificial para Profissionais da Saude. Um programa estruturado para medicos e estudantes de medicina que desejam dominar IA aplicada a saude.

Python Machine Learning Deep Learning NLP Clinico LLMs Google Colab FHIR

Quero Participar Ver Curriculo

// sobre o programa

O Que e a Mentoria Med IA?

A Mentoria Med IA e um programa completo para profissionais da saude que desejam dominar Machine Learning e Inteligencia Artificial, sem necessidade de experiencia previa em programacao.

Com progressao gradual, exemplos clinicos reais e notebooks interativos executaveis no Google Colab, voce aprende no seu ritmo, sem instalar nada no computador.

O programa foi desenhado por um medico e cientista de dados, com foco em aplicacoes praticas e relevantes para o contexto clinico brasileiro.

Modulos

~120h

Carga horaria

Semanas

Pre-requisito em codigo

// para quem

Para Quem e Este Programa?

Estudantes de Medicina

Interessados em pesquisa com IA e ciencia de dados aplicada a saude.

Medicos e Residentes

Especialistas que querem entender e avaliar modelos de IA na pratica clinica.

Gestores de Saude

Profissionais que precisam avaliar e implementar solucoes baseadas em IA.

Pesquisadores

Pesquisadores da area da saude migrando para ciencia de dados e machine learning.

// formatos

Escolha Seu Formato

essencial

Direcionado

~40 horas | 10 semanas

Formato condensado e objetivo. Conteudo curado com os fundamentos essenciais de IA para quem tem pouco tempo mas quer entender e avaliar modelos na pratica clinica.

Modulos 00, 01, 02, 06 e 09

Videoaulas objetivas + resumos

Exercicios guiados com gabarito

Ideal para gestores e clinicos

completo

Teoria + Pratica

~120 horas | 28 semanas

Programa completo com conteudo teorico e pratica integrados. Cada modulo combina conceitos com notebooks interativos e exercicios com dados clinicos reais.

Todos os 10 modulos (00-09)

Teoria + notebooks lado a lado

Projeto integrador ao final

Ideal para pesquisadores e residentes

hands-on

100% Pratico

~80 horas | 20 semanas

Aprendizado totalmente baseado em projetos. Voce constroi pipelines de ML do zero, treina modelos com dados reais e faz deploy, minimo de teoria, maximo de codigo.

Projetos end-to-end por modulo

Datasets clinicos reais

Code reviews e pair programming

Ideal para quem ja programa

// curriculo

Trilha de Aprendizado

00 1 semana

Setup e Ambiente

Configuracao do Google Colab, primeiros passos com Python e ambiente de desenvolvimento.

Google Colab Python

01 3 semanas

Python para Medicina

Fundamentos de Python com foco em manipulacao e analise de dados clinicos.

Pandas NumPy Matplotlib

02 4 semanas

Estatistica e ML Basico

Conceitos fundamentais de estatistica e primeiros modelos de machine learning.

Scikit-learn Estatistica Regressao

03 3 semanas

Dados Clinicos (EHR, FHIR, OMOP)

Trabalho com dados de prontuario eletronico e padroes de interoperabilidade.

EHR FHIR OMOP

04 3 semanas

NLP Clinico em Portugues

Processamento de linguagem natural aplicado a textos clinicos em portugues.

NLP spaCy BERT

05 3 semanas

Visao Computacional Medica

Redes neurais convolucionais para analise de imagens medicas e sinais.

CNN PyTorch DICOM

06 3 semanas

LLMs na Medicina

Large Language Models, IA generativa, RAG e uso critico na pratica clinica.

GPT Claude RAG Prompting

07 3 semanas

Fairness e Vies em ML Medico

Identificacao e mitigacao de vieses algoritmicos em modelos de saude.

SHAP MCBoost Fairness

08 3 semanas

MLOps em Saude

Ciclo de vida de modelos de IA em producao no ambiente de saude.

MLflow Docker CI/CD

09 2 semanas

Etica e Regulacao

Cenario regulatorio e etico de IA na saude no Brasil e no mundo.

LGPD ANVISA Etica

Modulos 03 a 07 podem ser cursados em paralelo apos completar o Modulo 02.

// o que voce vai aprender

Habilidades que Voce Vai Conquistar

✓ Programar em Python para analise de dados clinicos

✓ Construir e avaliar modelos de Machine Learning

✓ Trabalhar com dados de prontuario eletronico (EHR, FHIR, OMOP)

✓ Aplicar NLP em textos clinicos em portugues

✓ Entender e aplicar visao computacional em imagens medicas

✓ Utilizar LLMs (GPT, Claude, Gemini) de forma critica na pratica clinica

✓ Identificar e mitigar vieses algoritmicos em modelos de saude

✓ Compreender o ciclo de vida de um modelo de IA em producao

✓ Navegar o cenario regulatorio e etico de IA na saude no Brasil

// mentor

Sobre o Mentor

Fabiano Barcellos Filho

Medico | Cientista de Dados | Doutorando FSP-USP

Pesquisa de doutorado em multicalibracacao e justica algoritmica em modelos preditivos de saude publica, avaliando como tecnicas de calibracao pos-processamento reduzem disparidades entre subgrupos demograficos no SUS.

Gerente de Inovacao e IA | Hapvida NotreDame Intermedica

Pesquisador LABDAPS | USP

Co-fundador | Medicina e IA / Find AI

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// inscreva-se

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