O curso Análise de dados em saúde: da teoria à prática pretende:
- dotar os estudantes de competência na definição de um protocolo, assim como no pré-processamento e exploração inicial de dados;
- dotar os alunos de competências na modelação de dados assim como na avaliação dos modelos produzidos, a sua utilidade e possível impacto;
- formar profissionais e investigadores na área de ciências de dados de Saúde, uma área onde existe cada vez mais financiamento, quer público como institucional (nacional e internacional), quer da própria sociedade, onde empresas do sector estão deficitárias e disponíveis para acolher estes investigadores, uma vez que lhes atribuem um alto valor social e económico para as suas atividades de negócio;
- diversificar e melhorar a qualidade da oferta formativa da Universidade do Porto, ocupando um lugar de destaque na oferta de formação contínua na área;
- dar complemento à formação existente com outras ferramentas de análise, indo assim de encontro aos requisitos de procura que os últimos anos têm evidenciado.
Profissionais, investigadores ou estudantes nas áreas da Saúde, Ciência da Informação, Matemática e Estatística que pretendam desenvolver ou adquirir competências em investigação clínica ou em serviços de Saúde.
Os formandos têm a possibilidade de optar por dois regimes de frequência: Presencial ou a Distância. No regime a Distância, tal como no regime Presencial, os formandos podem assistir às sessões em directo e intervir.
Condições específicas de acesso
Poderão candidatar-se a esta unidade de formação Profissionais, investigadores ou estudantes nas áreas da Saúde, Ciência da Informação, Matemática e Estatística que pretendam desenvolver ou adquirir competências em investigação clínica ou em serviços de Saúde.
Sem pré-requisitos especiais.
Critérios de selecção
Os candidatos serão ordenados pela ordem de submissão de candidatura. Em caso de submissão de candidatura em simultâneo, serão admitidos ambos os candidatos.
Propinas
180€ – 25% de desconto para formandos que se inscrevam em mais do que uma unidade de formação da Escola de Verão 2019 da Faculdade de Medicina da Universidade do Porto.
Vagas
30
Prazos de candidatura
01 de Junho de 2019 a 19 de Julho de 2019
Clique aqui para candidatar-se
Creditação
3 ECTS
Duração
21 horas
Calendário
- Segunda-feira 16 de Setembro das 14h às 19h
- Terça-feira 17 de Setembro das 14h30 às 18h30
- Quarta-feira 18 de Setembro das 14h30 às 18h30
- Quinta-feira 19 de Setembro das 14h30 às 18h30
- Sexta-feira 20 de Setembro das 14h30 às 18h30
- Definição do problema, nomeadamente compreender o problema e o contexto, incluindo a definição dos objetivos. Formulação da questão de investigação (PICO), identificação do tipo de questão clínica (diagnóstico, prognóstico, etc).
- Exploração de dados, nomeadamente compreender a recolha, exploração e compreensão dos dados: recolha de dados; descrição formal dos conceitos usando terminologias (ex: snomed CT, ICD10); qualidade dos dados (identificação de valores em falta, inconsistências, …)
- Preparação dos dados, nomeadamente tornar os conjuntos de dados mais adequados para a aplicação das técnicas de modelação; seleção de dados; limpeza de dados (corrigir e/ou estudar o impacto de dados em falta, inconsistentes, redundantes ou com ruído); dados não balanceados
- Modelação, nomeadamente apresentação de diferentes técnicas de modelação para grandes bases de dados: redes Bayesianas, árvores de decisão, clustering; séries temporais, regras de associação; controvérsias de Data Science; Big data
- Avaliação, nomeadamente avaliar a utilidade dos modelos e interpretá-los e comprara-los com o conhecimento no domínio: medidas de validade (sensibilidade, especificidade, valor preditivos, likelihood ratios), curvas ROC, métodos de validação (amostras independentes, houldout, validação cruzadas)
- Implementação, nomeadamente organizar o conhecimento gerado de forma a ser possível ser utilizado: Boas práticas na apresentação de resultados; processo de decisão e de uso nos sistemas de informação; desenvolvimento de registos clínicos assim como aplicações móveis.
Após uma exposição teórica de cada tópico, será efetuada a resolução de exercícios para a consolidação dos conceitos apoiados, sempre que necessário, por softwares específicos. As aulas serão apoiadas por uma plataforma e-learning otimizada para o ensino da disciplina.