HEADS

Princípios de Ciência de Dados de Saúde
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.
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)
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.
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%).
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.
Berthold, M., & Hand, D. J. (2003). Intelligent Data Analysis. Springer Berlin Heidelberg.