Monitoramento Remoto de Pacientes e Dispositivos IoT com IA 96h
Sobre o curso
Módulo 1: Dispositivos Vestíveis e Sensores Biomédicos (16h) Coleta contínua de sinais vitais, como SpO2, temperatura e frequência cardíaca, diretamente do paciente.
Módulo 2: Edge Computing e Microcontroladores (20h) Processamento de dados no próprio hardware (ex: ESP32) usando modelos de IA leve, como SensiML e TensorFlow Lite, para respostas rápidas sem depender da internet.
Módulo 3: Protocolos de Comunicação IoT (12h) Transmissão segura, ágil e com baixo consumo de energia dos dados do sensor para a nuvem utilizando o protocolo MQTT.
Módulo 4: Interoperabilidade de Dados em Saúde (16h) Integração de dados de diferentes aplicativos e sistemas hospitalares utilizando padrões globais como o FHIR e HL7.
Módulo 5: Plataformas de Nuvem (Cloud Computing) (16h) Gerenciamento, análise e armazenamento seguro de dados de saúde usando serviços como Google Cloud Healthcare API, AWS HealthLake ou Azure Health Data Services.
Módulo 6: IA Preditiva e Machine Learning (16h) Uso de algoritmos avançados (como LSTM e CNN) para analisar o histórico de dados e prever riscos ou anomalias clínicas.
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