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Data Science aplicado à Economia da Saúde

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Sistemas de saúde e sistemas econômicos são provavelmente os sistemas mais complexos em todas as nações. Embora muitas vezes sejam tratados como sistemas independentes, estão intimamente relacionados sob diversas maneiras, diretas e indiretas. A saúde de uma população é fortemente influenciada pela atividade e política econômica da nação em que habitam. Não obstante, a saúde de uma população, em suas dimensões física, mental e social é um determinante importante do desempenho econômico de um país. O uso de dados relacionados à saúde tem ganhado relevância diante das transformações digitais das sociedades modernas, as quais passaram a produzir e gerar um volume e variedade de dados sem precedentes, sendo eixos condutores para o estabelecimento de processos de decisão orientados a dados. Nos últimos anos a incorporação de técnicas de ciência de dados e inteligência artificial tem possibilitado inúmeros ganhos e avanços nas mais diversas áreas da sociedade. A saúde é uma área fértil e promissora para a incorporação dessas técnicas.

No programa “Data Science aplicado à Economia da Saúde” você irá conhecer os fundamentos teóricos e práticos das técnicas de ciência de dados e inteligência artificial, juntamente com cases e experiências práticas na aplicação dessas técnicas na área da saúde.

  • Conhecer os fundamentos de Data Science
  • Analisar o potencial de desenvolvimento de soluções baseadas em dados para a área da saúde
  • Avaliar os requisitos para a construção de soluções de Data Science aplicadas à saúde
  • Explorar as soluções de Data Science existentes aplicadas à Economia da saúde

Executivos, gestores e demais profissionais que atuam no setor e que buscam ascensão em suas carreiras, além de profissionais interessados em trabalhar no setor, em:

  • operadoras de planos de saúde
  • prestadores (hospital, médico, clínica, laboratório)
  • indústria de medicamentos e equipamentos de saúde.
  • organizações públicas, privadas ou do terceiro setor.

 

Profissionais com vivência profissional em gestão, otimização de recursos e análise de dados.

Além dos perfis acima, profissionais que trabalham com análise de dados e que se interessam pelo tema da Saúde, buscando desenvolveder atividades profissionais nesta área.

Pré-requisitos

Ter formação superior

Forma de pagamento** Valor para matrícula antecipada – EB* Valor com desconto para Alumni valor integral do curso
À vista (boleto ou cartão) R$ 1.963,20 R$ 1.840,50 R$ 2.454,00
Em até 10 parcelas (cartão de crédito) R$ 196,32 R$ 184,05 R$ 245,40

*EB (20% de desconto) para matrículas realizadas até 15 dias antes do início das aulas, aplicado sobre o valor integral do curso.

**Verifique a quantidade de parcelas disponíveis para pagamento com cartão de crédito. Concedido 5% de desconto para pagamento à vista (desconto não cumulativo com EB e Alumni).

O processo seletivo do Insper é simples e objetivo. Conheça as etapas para ingressar no curso:

Após realizar sua inscrição no curso, entraremos em contato através de telefone, e-mail ou por Whatsapp para você continuar o processo e realizar sua matrícula.

CONTEÚDO PROGRAMÁTICO

1. Data Science & Saúde

  • Fontes de dados na área da saúde.
  • Análise exploratória de dados de Saúde.
  • O pipeline de Data Science

Integração e Interoperabilidade em Saúde

  • Electronic Health Records
  • OMOP Common Data Model
  • Linkage de Dados

Machine Learning aplicado à Saúde

  • Visão geral da área de Machine Learning.
  • Soluções de machine learning aplicadas à Saúde
  • Avaliação do desempenho das soluções de ML

Aplicações: Health Outcomes and Outcomes Research (HEOR)

  • Healthcare economics

Aplicações: Patient-centric Reasoning

  • Modelos preditivos voltados ao paciente

Aplicações: Public Health

  • Potencial do uso de dados públicos para o desenvolvimento de soluções analíticas.

Projeto aplicado

Os participantes irão elaborar um pré-projeto de data science aplicado à economia da saúde, os quais irão abordar os tópicos: pipeline de data science a ser utilizado no projeto, dados e sistemas de informação utilizados, modelos preditivos a serem desenvolvidos, contextualização com os objetivos de health economics, considerando a viabilidade do pré-projeto elaborado e discutindo com os pares os desafios para a execução deste projeto no cenário brasileiro e mundial.

CORPO DOCENTE

Turmas online

Seg

9

Nov

Noturno

Carga horária: aprox 22 horas

Início das aulas: 9 de novembro de 2020

Fim das aulas: 2 de dezembro de 2020

Segundas e quartas, das 18h30 às 20h30

Encerramento das matrículas*: 6 de novembro de 2020

Vagas limitadas.

Investimento: A partir de R$ 1.963,20
(em até 10x no cartão de crédito)
** Valor para matrícula antecipada
Consulte outras condições na aba Investimento

*Carga horária

16horas de aulas síncronas: ao vivo com o docente e demais participantes

Atividades assíncronas: É estimada dedicação de 06 horas para o projeto aplicado e atividades assíncronas (por exemplo, leituras, vídeos e estudos de casos).