19 jun - 2024 • 08:15 > 19 jun - 2024 • 16:00
19 jun - 2024 • 08:15 > 19 jun - 2024 • 16:00
Carga horária: 3 horas (1
hora teórica 2 horas práticas)
Professor: Dr. Juliano
Gaspar
E-mail: julianogaspar@gmailcom
Apresentação: Formado em Ciências da
Computação, possui Mestrado em Informática Médica pela Universidade do Porto (Portugal),
Doutorado e Pós-doutorado em Informática em Saúde
pela UFMG. É professor na graduação e pós-graduação da Faculdade de Medicina da UFMG. Vice-coordenador do Núcleo de Pesquisa de Informática em Saúde da UFMG, membro do Centro de Investigação em
Tecnologias e Serviços de Saúde da Faculdade de Medicina da Universidade do Porto - CINTESIS. Faz parte da
Diretoria de Educação da Sociedade
Brasileira de Educação - SBIS. Em 2024 está como Presidente do XX Congresso Brasileiro de Informática em Saúde.
Lattes: http://lattes.cnpq.br/3926707936198077
Requisitos:
Laboratório de informática e projetor de slides.
Informações Gerais
O Workshop de Qualidade de Dados em
Saúde: Introdução à análise de dados, tem como
objetivo introduzir o estudo exploratório de bases de dados de saúde,
com a utilização do Python. Pretende-se apresentar uma abordagem preliminar à Ciência
de Dados, que explora e descreve um conjunto de dados, a
qualidade de dados e mostrar a sua importância na utilização secundária das informações geradas na prestação de
cuidados para gestão e pesquisa científica.
Público-alvo
Gestores de saúde;
Profissionais de saúde;
Alunos de graduação e pós-graduação, docentes e pesquisadores da área das ciências da saúde, exatas ou demais interessados em utilizar os recursos computacionais para análise de grandes bases de dados próprias da saúde;
Profissionais da tecnologia da informação;
Demais interessados no tema.
Objetivos da Aprendizagem
Apresentar conceitos
elementares e as boas práticas
para a coleta qualificada de dados em cenários de saúde
Contextualizar o uso secundário dos dados de saúde com metodologias da ciência de dados, utilizando Python
Verificar a qualidade de bases de dados e aplicar técnicas de limpeza e tratamento de dados coletados em cenários da saúde.
Mensurar
resultados da capacitação oferecida pela avaliação dos exercícios práticos oferecidos.
O registro
clínico e os dados em saúde
Instrumento de coleta e manipulação de dados
Modelagem de dados em saúde
Qualidade de dados em saúde
Desafios da coleta e manipulação de dados em saúde
Estudos de casos reais e erros comuns
Introdução ao Python para manipulação de dados em saúde
Importação e leitura de bases de dados biomédicos
Manipulação e visualização de dados
Amostragem
de dados
Limpeza e tratamento de dados
Identificação de problemas nos dados
Medidas de resumo numéricas e gráficas
Visualização de dados em saúde.


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