Neste drop do Talks do Saber, abordamos a pergunta mais feita na era da tecnologia: a IA vai roubar empregos? A análise, baseada em relatórios da McKinsey & Company e do World Economic Forum, mostra que a realidade é a transformação dos papéis, e não a substituição total.
A Inteligência Artificial assume tarefas burocráticas e repetitivas, liberando o profissional para o que é insubstituível: empatia, pensamento crítico e julgamento clínico. Exploramos as novas competências do "Médico 4.0", a urgência da alfabetização em dados (reforçada por estudos do The Lancet Digital Health) e o desafio da formação ética, essencial para a colaboração humano-IA.
Referências
Segmento 1: Da Automação ao Aumento Humano
MCKINSEY & COMPANY (2024). "The State of AI in 2024: Generative AI’s Breakout Year". Relatório da McKinsey & Company. Disponível em: https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-state-of-ai-in-2024-generative-ais-breakout-year
Segmento 2: As Novas Competências do Médico 4.0
WORLD ECONOMIC FORUM (2023). "The Future of Jobs Report 2023". Relatório do World Economic Forum. Disponível em: https://www.weforum.org/reports/the-future-of-jobs-report-2023/
JOTHI J., B. et al. (2023). "Data science and AI literacy in medical education: a systematic review". The Lancet Digital Health. Disponível em: https://www.thelancet.com/journals/landig/article/PIIS2589-7501(23)00155-9/fulltext
Segmento 3: O Desafio da Formação e da Ética
HARVARDX (2024). "AI in Healthcare: Theory to Practice. Syllabus Overview". Material Didático Online. Disponível em: https://online-learning.harvard.edu/course/artificial-intelligence-healthcare
JOTHI J., B. et al. (2023). "Data science and AI literacy in medical education: a systematic review". The Lancet Digital Health. Disponível em: https://www.thelancet.com/journals/landig/article/PIIS2589-7501(23)00155-9/fulltext
IA na Imagem Médica: O Olhar que Vê o Invisível
Série: Desvendando a IA na Saúde – Episódio 12
Neste episódio, o Talks do Saber explora a revolução da Inteligência Artificial na imagem médica. A IA atua como um "segundo par de olhos" para especialistas, identificando padrões invisíveis em raio-X, ressonâncias e lâminas de patologia.
Com base em análises publicadas em veículos como The Lancet Digital Health e Nature Medicine, discutimos a precisão comparável à de especialistas humanos na detecção de câncer de mama, AVC e retinopatia diabética. O conteúdo aborda também o desafio da Explicabilidade (XAI) – o porquê de uma decisão algorítmica – e a importância de criar confiança nos sistemas, conforme reforçado por estudos no Nature Digital Medicine.
Referências:
Segmento 1: IA como Olhar de Raio-X – Câncer e Doença Vascular
The Lancet Digital Health (2024). "AI-based screening for breast cancer: a systematic review and meta-analysis". Disponível em: https://www.thelancet.com/journals/landig/article/PIIS2589-7501(23)00244-9/fulltext
Zhou, Y. et al. (2025). "Implementing artificial intelligence in breast cancer screening". Insights into Imaging (via PMC). Disponível em: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC12013981/
Lee, H. et al. (2023). "Overview of Artificial Intelligence in Breast Cancer Medical Imaging". Cancers (via PMC). Disponível em: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC9864608/
Kim, J. et al. (2024). "The role of artificial intelligence in stroke management: a narrative review". Journal of Stroke. Disponível em: https://www.j-stroke.org/journal/view.php?doi=10.5853/jos.2023.02330
Segmento 2: O Avanço da Patologia e da Oftalmologia
Artificial intelligence in digital pathology: a systematic review and meta-analysis of diagnostic test accuracy. NPJ Digital Medicine (2024). Disponível em: https://doi.org/10.1038/s41746-024-01106-8
Diagnostic accuracy of deep learning for diabetic retinopathy: a systematic review. Nature Medicine (2023). Disponível em: https://www.nature.com/articles/s41591-023-02555-y
Segmento 3: Precisão e Desafios: A Curva de Confiança
Nature Digital Medicine (2024). "Orchestrating explainable artificial intelligence for multimodal and longitudinal datasets". Disponível em: https://www.nature.com/articles/s41746-024-01190-w
Nature Digital Medicine (2023). "Explainable artificial intelligence for mental health through …". Disponível em: https://www.nature.com/articles/s41746-023-00751-9
PMC (2022). "Explainability and causability in digital pathology". Disponível em: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC10240147/
JMIR AI (2024). "How Explainable Artificial Intelligence Can Increase or Decrease Clinicians’ Trust in AI Applications in Health Care: Systematic Review". Disponível em: https://ai.jmir.org/2024/1/e53207
- Episódio 11 - Neste drop do Talks do Saber, mergulhamos no tema urgente da saúde mental e a nova fronteira da Inteligência Artificial. O episódio vai além dos chatbots, explorando o potencial do rastreamento ativo de dados por smartphones e wearables. Analisamos como a IA identifica sinais precoces de alerta (como mudanças no padrão de sono ou na entonação da voz) e como essa tecnologia está sendo validada por estudos no NEJM AI e em revisões sistemáticas.
Com base em relatórios da Organização Mundial da Saúde (OMS), da UNESCO e do IEEE, discutimos os avanços (como as melhorias clinicamente significativas encontradas com o chatbot Therabot) e os desafios éticos mais críticos, como a privacidade de dados e a necessidade de regulamentação no Brasil (focando no PL 2338/2023). Reforçamos: a IA é uma ferramenta poderosa, mas o julgamento clínico humano permanece insubstituível.
Introdução
Li, H. et al. (2023). "Systematic review and meta-analysis of AI-based conversational agents for promoting mental health and well-being". npj Digital Medicine. Disponível em: https://www.nature.com/articles/s41746-023-00979-5
Heinz, M. V. et al. (2025). "Therabot for the Treatment of Mental Disorders". NEJM AI. Disponível em: https://www.nature.com/articles/s44220-025-00439-x
Segmento 1: Além da conversa: O rastreamento passivo de dados
Heinz, M. V. et al. (2025). "Therabot for the Treatment of Mental Disorders". NEJM AI. Disponível em: https://www.nature.com/articles/s44220-025-00439-x
MIT Technology Review (2025). "Terapia com IA mostra eficácia contra depressão". Disponível em: https://mittechreview.com.br/terapia-ia-generativa-depressao/
Segmento 2: Do digital ao emocional: Sinais de alerta nos dados
Shukla, M., & Seneviratne, O. (2023). "MentalHealthAI: Utilizing Personal Health Device Data to Optimize Psychiatry Treatment". Preprint. Disponível em: https://arxiv.org/abs/2307.04777
Jornal da USP (2024). "Governança da inteligência artificial na saúde no Brasil". Disponível em: https://jornal.usp.br/artigos/governanca-da-inteligencia-artificial-na-saude-no-brasil/
Wang, Y. et al. (2025). "Evaluating Generative AI in Mental Health: Systematic Review". BMC Psychiatry. Disponível em: https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC12056944/
Segmento 3: A complementaridade e o limite da máquina
Organização Mundial da Saúde (OMS) (2022). "World mental health report: Transforming mental health for all". WHO Digital Mental Health Report. Disponível em: https://iris.who.int/bitstream/handle/10665/356119/9789240049338-eng.pdf?sequence=1
Camargo, M. E. et al. (2024). "A Inteligência Artificial e a Gestão Hospitalar: Desafios e Oportunidades". Anais do Congresso de Administração do Sul de Minas. Disponível em: https://admpg.com.br/2024/anais/arquivos/07072024_170745_668affa598dad.pdf
Al-Kuwaiti, A. et al. (2023). "Applications of artificial intelligence in hospital quality management: a review of digital strategies in healthcare settings". Journal of Multidisciplinary Healthcare. Disponível em: https://www.dovepress.com/articles.php?article_id=89234
Segmento 4: Os desafios éticos e a questão da privacidade
Associação IEEE de Padrões (2024). "AI in Mental Health for Today and Tomorrow: the IEEE Regulating AI in Digital Mental Health Forum". Disponível em: https://standards.ieee.org/beyond-standards/ai-mental-health-forum-london/
Senado Federal (2024). "Senado aprova regulamentação da inteligência artificial; texto vai à Câmara". Disponível em: https://www12.senado.leg.br/noticias/materias/2024/12/10/senado-aprova-regulacao-da-inteligencia-artificial-texto-vai-a-camara
UNESCO (2021). "Recomendação sobre a Ética da Inteligência Artificial". Disponível em: https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000381137
Episódio 9 - Neste "drop" do Talks do Saber, exploramos a interseção crítica entre Inteligência Artificial e Bioética. O episódio discute o dilema central das decisões automatizadas na saúde: quando um algoritmo escolhe a prioridade de um tratamento ou diagnósticos, quem é o responsável em caso de erro?
Com base em relatórios da Organização Mundial da Saúde (OMS), da UNESCO e do Conselho Federal de Medicina (CFM), analisamos como os princípios éticos da autonomia, beneficência e justiça se aplicam à tecnologia. O conteúdo aborda a urgência de regulamentações claras e o papel insubstituível do elemento humano na medicina.
Referências
Segmento 1: A IA em Decisões Críticas
Organização Mundial da Saúde (OMS) (2021). "Ethics and governance of artificial intelligence for health: WHO guidance". Disponível em: https://www.who.int/publications/i/item/9789240037403
Segmento 2: O Dilema da Responsabilidade e dos Princípios
UNESCO (2021). "Recomendação sobre a Ética da Inteligência Artificial". Disponível em: https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000381137
Conselho Federal de Medicina (CFM) (2018). "Código de Ética Médica". Disponível em: https://portal.cfm.org.br/images/PDF/cem2019.pdf
Segmento 3: A Importância da Regulação e dos Comitês de Ética
Warrington, D. J. & Holm, S. (2024). "Healthcare ethics and artificial intelligence: a UK doctor survey". BMJ Open, v. 14, n. 12, e089090. Disponível em: https://bmjopen.bmj.com/content/14/12/e089090
UNESCO (2021). "Recomendação sobre a Ética da Inteligência Artificial". Disponível em: https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000381137
Organização Mundial da Saúde (OMS) (2022). "Ethics and governance of artificial intelligence for health: WHO guidance". Disponível em: https://www.who.int/publications/i/item/9789240037403
Episódio 8 - Inteligência Artificial no SUS. A tecnologia já é uma realidade na saúde brasileira. No novo "drop" do Talks do Saber, da série exploramos como a IA no Sistema Único de Saúde pode otimizar a gestão e o diagnóstico. Falamos de novas iniciativas, transformação digital e interoperabilidade de dados.
Com base em pesquisas e artigos, a gente te explica, de forma rápida:
Como a IA é usada para otimizar a gestão e as compras no SUS.
Os desafios da interoperabilidade e da conexão entre sistemas.
Os desafios éticos, a LGPD e a proteção de dados sensíveis.
O potencial da IA para promover equidade e inclusão no sistema público.
Ouça agora o essencial sobre o futuro da saúde pública no Brasil.
Referências Mencionadas no Episódio:
Segmento 1: Novas Iniciativas e Otimização da Gestão
Câmara dos Deputados (2025). "Inteligência Artificial na Saúde". Disponível em: https://www2.camara.leg.br/atividade-legislativa/comissoes/comissoes-permanentes/cssf/apresentacoes-em-eventos/eventos-2025/05-08-2025-audiencia-publica-regulacao-da-inteligencia-artificial-no-setor-saude-beneficios-e-riscos-1/apresentacao-ministerio-da-saude/view
Forbes Brasil (2025). "IA Generativa: uma Tecnologia Que Transforma a Saúde". Disponível em: https://forbes.com.br/forbes-tech/2025/07/ia-generativa-uma-tecnologia-que-transforma-a-saude/
Segmento 2: Transformação Digital e Interoperabilidade
Câmara dos Deputados (2025). "Inteligência Artificial na Saúde". Disponível em: https://www2.camara.leg.br/atividade-legislativa/comissoes/comissoes-permanentes/cssf/apresentacoes-em-eventos/eventos-2025/05-08-2025-audiencia-publica-regulacao-da-inteligencia-artificial-no-setor-saude-beneficios-e-riscos-1/apresentacao-ministerio-da-saude/view
Desafios e Perspectivas Regulatórias da IA (2025). YouTube. Disponível em: https://www.youtube.com/watch?v=E6cM8lhS5ys
Segmento 3: Desafios Regulatórios e Éticos
IBM (2025). "Relatório de Custo de Violações de Dados 2025". Disponível em: https://www.ibm.com/br-pt/reports/data-breach
Medicina S/A (2025). "Panorama da Saúde Digital 2025: a revolução da IA na saúde". Disponível em: https://medicinasa.com.br/ia-edi29/
Desafios e Perspectivas Regulatórias da IA (2025). YouTube. Disponível em: https://www.youtube.com/watch?v=VYkaLTgrMjA
APM (2025). "7 mitos e verdades sobre o uso da inteligência artificial na saúde em 2025". Disponível em: https://www.apm.org.br/7-mitos-e-verdades-sobre-o-uso-da-inteligencia-artificial-na-saude-em-2025/
Segmento 4: IA para Inclusão e Equidade
Jornal da USP (2024). "Governança da inteligência artificial na saúde no Brasil". Disponível em: https://jornal.usp.br/artigos/governanca-da-inteligencia-artificial-na-saude-no-brasil/
Desafios e Perspectivas Regulatórias da IA (2025). YouTube. Disponível em: https://www.youtube.com/watch?v=E6cM8lhS5ys
APM (2025). "7 mitos e verdades sobre o uso da inteligência artificial na saúde em 2025". Disponível em: https://www.apm.org.br/7-mitos-e-verdades-sobre-o-uso-da-inteligencia-artificial-na-saude-em-2025/
Academia de Pacientes (2025). "Mês: agosto 2025". Disponível em: https://academiadepacientes.com.br/2025/08/
Episódio 7 - Inteligência Artificial na saúde mental é o tema do novo "drop" do Talks do Saber. Neste episódio, exploramos como a IA pode se tornar uma aliada no cuidado com a mente. Chatbots terapêuticos, monitoramento do bem-estar e a relação com os profissionais de saúde são os assuntos em destaque.
Com base em pesquisas e estudos recentes, a gente te explica, de forma rápida e clara:
Chatbots Terapêuticos: como a IA utiliza a terapia cognitivo-comportamental para ajudar.
Monitoramento Comportamental: o papel de dispositivos como smartwatches para detectar sinais de alerta.
Complementaridade com Profissionais: por que a IA é um assistente e não um substituto da empatia humana.
Ética e Riscos: a importância da privacidade dos dados e da transparência dos algoritmos.
Ouça agora e entenda o futuro da saúde mental! Dê o play em nosso podcast para se aprofundar nas discussões mais relevantes do momento.
Palavras-chave: Inteligência Artificial, Saúde Mental, Bem-Estar, Algoritmos, Chatbots, Terapia, Monitoramento, Tecnologia, Inovação, Medicina, Psiquiatria.
Referências Mencionadas no Episódio:
Kiruthika, R. et al. (2024). "AI CHATBOT FOR MENTAL HEALTH". ShodhKosh: Journal of Visual and Performing Arts.
Nami, N.B. et al. (2023). "MentalHealthAI: Utilizing Personal Health Device Data to Optimize Psychiatry Treatment". IEEE.
Organização Mundial da Saúde (OMS) (2022). "World mental health report...". WHO Digital Mental Health Report.
Associação IEEE de Padrões (2024). "AI in Mental Health for Today and Tomorrow...". IEEE Regulating AI in Digital Mental Health Forum.
Bem-vindos a mais um "drop" de conhecimento do Talks do Saber, na série: Desvendando a IA na saúde.
Neste episódio, a gente te apresenta um panorama rápido sobre a medicina personalizada. Você vai entender o papel da IA em ajudar a criar tratamentos sob medida, que levam em conta a individualidade de cada um.
Abordamos de forma clara:
A mudança da medicina tradicional para a abordagem personalizada.
Como a IA atua na previsão de riscos e na otimização de medicamentos.
A importância da segurança de dados neste cenário.
Este é um resumo dos principais pontos para você entender o que está acontecendo na área da saúde!
Referências Mencionadas no Episódio:
Topol, E. J. (2019). "High-performance medicine: the convergence of human and artificial intelligence". Nature Medicine.
Dolgopolov, D.V. et al. (2021). "The evolution of personalized medicine: literature review". Journal of Personalized Medicine.
Ye, Z. et al. (2022). "Efficacy and Safety Evaluation of Sintilimab for Cancer Treatment...". Frontiers in Pharmacology.
Mohammad Mohammad Amini, et al. (2023). "Artificial Intelligence Ethics and Challenges...". Machine Learning and Knowledge Extraction.
Jinyu Wang, et al. (2025). "The clinical application of artificial intelligence...". Journal of Translational Medicine.
Ouça agora!
Bem-vindos ao Talks do Saber! Na nossa série "Desvendando a IA na Saúde", a gente te apresenta um panorama sobre a aplicação da Inteligência Artificial em um dos maiores desafios da medicina: a descoberta de novos medicamentos.
Um processo que pode levar mais de uma década e custar bilhões de dólares, agora conta com uma nova ferramenta. A IA pode ajudar a acelerar a pesquisa de forma rápida e clara, sem aprofundamentos, para que você entenda o que está acontecendo no mundo da ciência.
Neste episódio, abordamos:
O Desafio da Inovação: Por que a descoberta de medicamentos é um processo tão complexo.
O Papel da IA: Como a IA pode atuar em frentes como identificação de alvos biológicos, triagem virtual e otimização de moléculas.
Casos e Avanços Reais: Exemplos como o AlphaFold da DeepMind e o reposicionamento de medicamentos.
Desafios Éticos: Um olhar rápido sobre a importância da transparência e da segurança de dados.
Ouça agora e fique por dentro das inovações que estão moldando o futuro da nossa saúde!
Referências Mencionadas no Episódio:
Segmento 1 – O Desafio da Inovação
Li, Y. et al. (2020). Drug Repositioning... PubMed Central. Disponível em: https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC7551028/
Segmento 2 – Como a IA Acelera o Processo
Silva, A.; Martins, B. (2024). A Transformação da Indústria Farmacêutica... Brazilian Journal of Implantology and Health Sciences. Disponível em: https://revistaft.com.br/a-transformacao-da-industria-farmaceutica-pela-inteligencia-artificial-impactos-no-desenvolvimento-de-medicamentos/
Garzon, N. A. et al. (2023). Aprendizado de Máquina na Medicina... RECIMA21. Disponível em: https://recima21.com.br/index.php/recima21/article/view/4708
Zhu, D. et al. (2021). Artificial Intelligence... Drug Discovery Today. Disponível em: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S135964462100373X
Segmento 3 – Casos e Avanços Reais
Cheng, F. et al. (2023). Bioconvergence and Artificial Intelligence... eBioMedicine. Disponível em: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S259005082300067X
Apresentador:
Jeferson Gonçalves
🎧 Talks do Saber:Série: Desvendando a IA na saúde - Episódio 4 - Ética e Regulamentação da IA em Debate
Na série "Desvendando a IA na Saúde" do podcast "Talks do Saber", você vai entender os limites e as responsabilidades por trás da Inteligência Artificial que está revolucionando a medicina.
🩺 Falamos sobre:
Viés e "Caixa-Preta": Os desafios do viés algorítmico e a falta de transparência nos sistemas de IA.
Regulamentação no Brasil: Entenda a LGPD e o novo Marco Legal da IA, que buscam garantir a segurança e a ética no uso da tecnologia.
Cenário Internacional: Conheça frameworks globais como o FUTURE-AI e os princípios de rastreabilidade e ética que guiam a regulamentação mundial.
Privacidade e Segurança: A importância da proteção dos dados dos pacientes e da infraestrutura de TI para uma IA confiável.
💡 Acompanhe nossa jornada! A regulamentação não é um obstáculo, mas a base para um futuro da saúde mais justa e segura com IA.
Apresentador:
Referências utilizadas neste episódio:
Segmento 1: Viés e "Caixa-Preta"
MedRxiv (2025): Publicação sobre os desafios da IA no setor da saúde.URL: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2025.03.23.25324467v1.full
Scielo: Artigo sobre ética e proteção de dados na IA médica.URL: https://www.scielo.br/j/rsp/a/k38jGvJdbQSYN8L
Segmento 2: Regulamentação no Brasil e Cenário Internacional
IBANet: Análise sobre a regulamentação da Inteligência Artificial no Brasil.URL: https://www.ibanet.org/artificial-intelligence-healthcare-brazil
Wikipedia: Informações sobre o Marco Legal da Inteligência Artificial no Brasil.URL: https://pt.wikipedia.org/wiki/Marco_Legal_da_Intelig%C3%AAncia_Artificial
Springer (2025): Artigo sobre a Inteligência Artificial na saúde em geral.URL: https://link.springer.com/article/10.1007/s42452-025-06625-x
MDPI: Estudo sobre regulamentação de IA baseada em risco.URL: https://www.mdpi.com/2076-3417/13/18/10411
arXiv: Framework FUTURE-AI, que discute diretrizes para o futuro da IA.URL: https://arxiv.org/abs/2307.03154
Segmento 3: Privacidade e Segurança
DigitalHealthNews: Reportagem sobre a infraestrutura de TI necessária para a implementação de IA em hospitais.URL: https://www.digitalhealthnews.com.br/inteligencia-artificial/ia-em-hospitais-uma-abordagem-pratica
🎧 Talks do Saber:
Série: Desvendando a IA na saúde - Episódio 3 - IA na Prática: Casos Científicos que Estão Transformando a Saúde
Na série "Desvendando a IA na Saúde" do podcast "Talks do Saber", você vai descobrir como a Inteligência Artificial já está transformando o setor da saúde.
🩺 Falamos sobre:
IA no diagnóstico precoce: Saiba como a IA identifica câncer de mama (estudos Springer) e prevê doenças neurológicas como Alzheimer (reportagens Digital Health News, Medical News Today).
Med-Gemini (Google): Conheça essa família de modelos de IA multimodal da Google, aprimorando a assistência médica.
IA na descoberta de medicamentos: Veja como a IA acelera a identificação de novas moléculas (explorado por Wired, Singularity Hub).
Startups e gestão em saúde: Entenda o papel de startups que usam IA para otimizar atendimento e gestão (análises Business Insider, Wall Street Journal).
Medicina personalizada e gêmeos digitais: Mergulhe no futuro com "gêmeos digitais", que simulam tratamentos sem risco (estudos Springer, IGI Global).
Tudo com base em fontes científicas e veículos de imprensa renomados, explicado de forma acessível.
💡 Acompanhe nossa jornada! Não perca os próximos episódios.
Apresentador:
Referências utilizadas neste episódio:
Springer: Editora de periódicos e livros científicos, com estudos sobre IA no diagnóstico e aplicações gerais em saúde.
Digital Health News (Drexel University News): Reportagem sobre a capacidade da IA de prever Alzheimer.
Medical News Today: Notícia detalhando como a IA supera testes clínicos na previsão de Alzheimer (82% acurácia).
Wired: Publicação sobre tecnologia e inovação, abordando o desenvolvimento de medicamentos por IA.
Singularity Hub: Exemplo de startup de IA que projetou candidato a medicamento em 46 dias.
Business Insider (European Pharmaceutical Review): Reportagens sobre o impacto da IA no setor farmacêutico.
Wall Street Journal (WSJ) (Advisory Board): Reportagens sobre o uso da IA na gestão hospitalar.
Springer (via ResearchGate): Estudo 'Digital Twins in Medicine: A Comprehensive Review', sobre gêmeos digitais na saúde.
IGI Global: Livro "Digital Twins and Healthcare: Trends, Techniques, and Challenges", sobre gêmeos digitais na saúde.
Google (Med-Gemini): Modelos de IA multimodal desenvolvidos pela Google para aplicações médicas.
URL Google Research Blog:https://research.google/blog/advancing-medical-ai-with-med-gemini/
URL Google DeepMind:https://networkscience.ai/the-future-of-medical-diagnosis-google-and-deepmind-unveil-med-gemini/
🎧 Episódio 2 – O Poder dos Dados: O Combustível para o Futuro da IA
Neste episódio do Talks do Saber, série Desvendando a IA na Saúde, mergulhamos no universo dos dados, a base de tudo que a inteligência artificial é capaz de realizar.
📊 Você vai entender:
O que são dados e como são classificados
Por que dados estruturados, não estruturados e semiestruturados são tão importantes na saúde
Como funciona a preparação de dados e por que ela é essencial
O papel do ser humano no processo de validação e interpretação
O que são variáveis e como elas influenciam os modelos de IA
Os riscos dos viéses algorítmicos na saúde
Como a IA impacta o mercado de trabalho e cria novas profissões
Exemplos práticos de interação entre humanos e IA na saúde
A importância da regulamentação e o que está sendo feito no Brasil
As principais tendências futuras e oportunidades profissionais
💡 Acompanhe essa jornada desde o início e cresça junto com o projeto!
Apresentadores:
🎧 Episódio 1 – Desvendando a IA na Saúde: O que é Inteligência Artificial, afinal?
Neste primeiro episódio da série Desvendando a IA na Saúde, vamos entender de forma clara e acessível o que é a Inteligência Artificial, como ela é construída e de que maneira já está transformando áreas como diagnóstico, tratamento e até a gestão na saúde.
💡 Neste episódio você vai ouvir:
O conceito de IA e como ela imita a inteligência humana
Como a IA é criada: dados, algoritmos e aprendizado
A diferença entre IA forte e IA fraca
As principais técnicas utilizadas, como aprendizado de máquina, PNL e deep learning
Os três tipos de aprendizado de máquina: supervisionado, não supervisionado e por reforço
Exemplos reais e práticos da IA no nosso dia a dia — e na saúde
Tudo isso explicado de forma simples, com exemplos do cotidiano e base conceitual confiável. Esse é o episódio ideal para quem está começando e quer entender do zero como a IA funciona!
💡 Acompanhe essa jornada desde o início e cresça junto com o projeto!
Apresentador: