[ms_accordion style=”simple” type=”1″ class=”” id=””] [ms_accordion_item title=”Unidade curricular” color=”#7b89b6″ background_color=”” close_icon=”” open_icon=”” status=”open”]Princípios de Ciência de Dados de Saúde[/ms_accordion_item] [/ms_accordion]
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[ms_accordion_item title=”Coordenação” color=”” background_color=”” close_icon=”” open_icon=”” status=”open”]Pedro Pereira Rodrigues 
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[ms_accordion style=”simple” type=”1″ class=”” id=””] [ms_accordion_item title=”Objetivos de aprendizagem” color=”#7b89b6″ background_color=”” close_icon=”” open_icon=”” status=”open”]Esta unidade curricular pretende dotar os alunos dos conhecimentos, aptidões e comportamentos que lhes permitam identificar, interpretar e experimentar métodos modernos de ciência de dados de saúde. Especificamente, pretende-se que os estudantes sejam capazes de:
• Identificar diferentes perguntas de investigação relevantes para a ciência de dados de saúde.
• Definir a ciência de dados de saúde enquanto processo de geração, recolha e análise de dados, e a sua transposição para a decisão em saúde.
• Descrever objetivos, procedimentos, técnicas e áreas funcionais do processo de ciência de dados de saúde.
• Observar aplicações reais de conhecimento obtido com processos de ciência de dados de saúde.
• Interpretar, e integrar na prática diária, resultados publicados com análise de grandes bases de dados de saúde.[/ms_accordion_item] [/ms_accordion]
[ms_accordion style=”simple” type=”1″ class=”” id=””] [ms_accordion_item title=”Conteúdos programáticos” color=”” background_color=”” close_icon=”” open_icon=”” status=”open”]Ciência de dados de saúde
• Definição da disciplina científica
• Agregação de evidência, geração e validação de hipóteses
• Impacto atual na sociedade
O processo de ciência de dados de saúde
• Recolha e gestão de dados de saúde
• Análise inteligente de dados de saúde
• Transposição para decisão em saúde
Exemplos e controvérsias
• Aplicações internacionais de ciência de dados de saúde
• Contextualização nacional de aplicações de ciência de dados de saúde
• Uso de dados secundários para fins alternativos
• O poder dos novos métodos de análise comparados com estudos clínicos tradicionais
• Impacto no reforço da confiança de todos os intervenientes (cidadãos, profissionais de saúde, investigadores, legisladores e decisores)[/ms_accordion_item] [/ms_accordion]
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[ms_accordion_item title=”Demonstração da coerência dos conteúdos programáticos com os objetivos de aprendizagem da unidade curricular” color=”” background_color=”” close_icon=”” open_icon=”” status=”open”]Os conteúdos lecionados dotarão os estudantes dos conceitos necessários e suficientes para compreender e iniciar os métodos modernos de ciência de dados de saúde, e especificamente a interpretação da disciplina científica como um processo interdisciplinar de informática, análise inteligente de dados, e sua avaliação e gestão com vista à aplicação no apoio à decisão clínica e em serviços de saúde.
Especificamente, através dos conteúdos lecionados os estudantes irão adquirir os conhecimentos e competências que lhes permitem identificar quer o objetivo quer o processo de ciência de dados de saúde, a sua integração na sociedade, e as controvérsias que serão levantadas com a sua generalização.
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[ms_accordion_item title=”Metodologias de ensino” color=”” background_color=”” close_icon=”” open_icon=”” status=”open”]Aulas teóricas e teórico-práticas com exposição teórica e discussão de temas, exercícios em grupo e individuais. Avaliação por trabalho de grupo introdutório (30%) e exame final (70%).[/ms_accordion_item]
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[ms_accordion_item title=”Demonstração da coerência das metodologias de ensino com os objetivos de aprendizagem da unidade curricular ” color=”” background_color=”” close_icon=”” open_icon=”” status=”open”]A exposição teórica permite transmitir aos estudantes os conceitos que lhes permitam descrever, identificar e caracterizar os aspetos relacionados com a teoria e prática da ciência de dados de saúde. Através da discussão de temas e da realização de trabalhos de grupo, os estudantes irão igualmente desenvolver competências e principalmente ajustar comportamentos que lhes permitem integrar estes novos métodos na prática diária da investigação.[/ms_accordion_item]
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[ms_accordion_item title=”Bibliografia principal” color=”” background_color=”” close_icon=”” open_icon=”” status=”open”]Berthold, M., & Hand, D. J. (2003). Intelligent Data Analysis. Springer Berlin Heidelberg.[/ms_accordion_item]
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