Introduzir os conceitos de dados em saúde, da qualidade de dados e mostrar a sua importância na utilização secundária das informações geradas na prestação de cuidados para gestão e pesquisa científica.
Duração
20 horas
Modalidade
EaD auto-instrucional ou presencial
Certificado gratuito
Emitido pelo CI-IA da UFMG
Qualidade de Dados em Saúde para IA
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.
Profissionais de saúde, alunos de graduação e pós-graduação da área das ciências da saúde, exatas ou quaisquer interessados em utilizar os recursos computacionais para análise de dados em saúde, desde que tenham vínculo com as instituições que compõem o CIIA-Saúde ou demandandos pelas agências de fomento financiadoras.
O curso tem por objetivo atuar no processo interdisciplinar educativo capaz de promover interação transformadora na sociedade, envolvendo a informática para promoção da saúde. Justifica-se pela importância de se associar a qualidade, segurança e eficiência do cuidado em saúde às informações de saúde coletadas e tratadas de forma adequada, para apoiar tomada de decisões, a gestão dos serviços de saúde e a pesquisa científica. Na abordagem dos cenários de saúde, os conceitos clínicos representados em números e os números coletados diretamente são particularmente adequados para representar os parâmetros biológicos de interesse, facilitando analise e conclusões. O Python é um software estatístico em uso no mercado, cuja licença é gratuita. Permite gerenciar e analisar bases de dados, aplicando conceitos, descrevendo variáveis e aplicando testes de hipóteses automatizados.
Os dados em saúde
O registro clínico e os dados em saúde
Processos de coleta e análise de dados em saúde
Instrumento de coleta e manipulação de dados
Modelagem de dados em saúde
Bases de dados em saúde
Bases de dados populacionais e amostrais
Qualidade de dados em saúde
Desafios da coleta e manipulação de dados em saúde
Tipos de dados, variáveis
Conceitos de qualidade de dados: Disponibilidade, relevância, consistência,reprodutibilidade, acurácia, completude.
Estudos de casos reais e erros comuns
Melhores práticas para coleta e manipulação de dados em ambientes de pesquisa e práticaclínica.
Introdução ao Python para manipulação de dados em saúde
Introdução ao módulo online e gratuito de utilização do Python
Conceitos básicos utilização
Conceitos de variáveis e dados
Conceitos de funções de manipulação de dados
Manipulação preliminar de dados
Importação e leitura de bases de dados biomédicos
Manipulação e visualização de dados
Seleção e filtros de dados
Amostragem de dados
Exportando os dados
Limpeza e tratamento de dados
Identificação de problemas nos dados
Avaliação dos limites das faixas numéricas
Avaliação das categorias válidas
Tratamento de valores omissos: imputação de dados versus exclusão de dados omissos.
Manipulação de variáveis do tipo datas
Manipulação de variáveis do tipo textos
Manipulação de dados em saúde
Descrevendo as variáveis
Medidas de resumo numéricas e gráficas
Codificação e recodificação de variáveis
Criação de variáveis
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