Curso de Pós-Graduação Lato Sensu (Especialização) em Ciência de Dados e Saúde Digital | EaD | UFPE – Fade-UFPE
Formulário de Inscrições – Inscrições abertas até dia 10 de fevereiro.
Iniciam hoje as inscrições do Curso de Pós Graduação em Ciência de Dados e Saúde Digital da UFPE. As aulas serão ministradas no modelo Educação à Distância – EaD – pelo Centro de Tecnologia e Geociências da UFPE, iniciando no dia 27 de fevereiro.
O Curso de Especialização em Ciências de Dados e Saúde Digital se destina a todos os profissionais de saúde, de engenharia biomédica e outros que lidem ou busquem lidar com dados provenientes dos sistemas de informação do Sistema Único de Saúde e de bases de dados em saúde em geral, tendo como objetivo extrair informações por meio das técnicas da Ciência de Dados, utilizando desde uma abordagem clássica baseada nas ferramentas da Bioestatística a técnicas avançadas de mineração de dados e de aprendizado de máquina.
O curso tem carga horária de 360h e é composto pelos seguintes módulos:
- Introdução à Educação a Distância e ao Ambiente Virtual de Aprendizagem
- Leitura e produção textual
- Pesquisa e uso da informação em saúde
- Sistemas de Informação do Sistema Único de Saúde
- Bases de dados em saúde
- Bioestatística
- Introdução à inteligência artificial e ao reconhecimento de padrões
- Aprendizado supervisionado e aplicações
- Aprendizado não supervisionado e mineração de dados
- Inteligência de enxames e aplicações
Sobre o investimento, as inscrições são de R$ 50,00 (cinquenta reais). Para os candidatos selecionados, a taxa de matrícula é de R$ 250,00 (duzentos e cinquenta reais). O curso se conclui em 12 meses, com mensalidades de R$ 250,00 (duzentos e cinquenta reais).
Para mais informações, acesse a página do Instagram @especialização.ppgebufpe ou procure a secretaria por e-mail: especializacao.debm@ufpe.br
Confira um pouco mais sobre os docentes do curso:
Alexandre Rodrigues Caitano
Graduado em Licenciatura em Computação e Informática pela Universidade Federal Rural do Semi-Árido (UFERSA), mestre em Ciência da Computação pelo PPgC – associação ampla entre a UFERSA e a Universidade do Estado do Rio Grande do Norte (UERN) – e doutorando em Engenharia Elétrica e de Computação pelo PPgCC da Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN). Alexandre também possui especialização em Atendimento Educacional Especializado pelo Núcleo de Educação à Distância (NEaD/UFERSA) e, atualmente, atua como pesquisador no Laboratório de Inovação Tecnológica em Saúde (LAIS). Alexandre tem suas produções científicas focalizadas nas áreas de educação e saúde, com ênfase em análise de impacto de formação massiva de profissionais da saúde no Sistema Único de Saúde (SUS).
Currículo Lattes: http://lattes.cnpq.br/1576900337875416
Clarisse Lins de Lima
Engenheira biomédica pela UFPE, Mestre em Engenharia Biomédica pela UFPE e doutoranda em Engenharia da Computação pela Poli-UPE. Ela tem experiência em Epidemiologia Digital, no desenvolvimento de sistemas de predição temporal e espaço-temporal de doenças infecciosas e na manipulação de bases de dados de sistemas de informação em saúde. Seu principal foco são as arboviroses transmitidas pelo mosquito Aedes aegypti: dengue, chikungunya e zika. Clarisse participou do desenvolvimento de um sistema de predição temporal e espaço-temporal da Covid-19, o COVID-SGIS, com alcance em nível nacional. Clarisse também tem experiência com o desenvolvimento de sistemas de apoio ao diagnóstico baseados em imagens radiográficas e em parâmetros hematológicos, tendo participado do projeto IKONOS, de apoio ao diagnóstico precoce da Covid-19 por análise de radiografias do tórax, e do projeto Heg.IA, de apoio ao diagnóstico da Covid-19 por exames de sangue. Clarisse também participa do projeto MEWAR, uma iniciativa internacional que reúne a UFPE, a USP, a UFCG, a Bogaziçi Universitat (Istanbul, Turquia) e a University College London (Londres, Reino Unido) para predição e controle de arboviroses, em especial da dengue, da chikungunya e da zika. O projeto é liderado pela UCL e pela UFPE, com financiamento da FAPESP e da Royal Society (Reino Unido).
Currículo Lattes: http://lattes.cnpq.br/6614432647002151
Cristine Martins Gomes de Gusmão
Doutora em Ciência da Computação, Centro de Informática Universidade Federal de Pernambuco (CIn-UFPE) em 2007, Mestre em Ciência da Computação (CIn-UFPE) em 2001 e Bacharel em Engenharia Elétrica (CTG-UFPE) em 1993. Atualmente é (i) professora associado 3 da Universidade Federal de Pernambuco (CTG-UFPE), Vice-chefe do Departamento de Engenharia Biomédica (DEBM-UFPE), com atividades na graduação e pós-graduação; (ii) Pesquisadora Associada do Laboratório de Inovação Tecnológica em Saúde (LAIS) da Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN; (iii) Coordenadora do Grupo SABER Tecnologias Educacionais e Sociais e da UNA-SUS na UFPE. Membro do International Council for Open and Distance Education (ICDE), desde 2017. Membro do Comitê que advoga as Recomendações da UNESCO para implementação de Recursos Educacionais Abertos (REA) do ICDE, desde 2020. Membro individual da UniRede. Professora permanente dos Programas de Pós-graduação em Engenharia Biomédica (PPGEB) e em Educação Matemática e Tecnológica (Edumatec) da UFPE e do Programa de Pós-graduação em Gestão e Inovação em Saúde (PPGGIS ? UFRN). Principais áreas de atuação: Práticas e Recursos Educacionais Abertos, Educação mediada por Tecnologia, Produção e Desenho de Conteúdos Educacionais, Sistemas de Informação em Saúde e Gestão de Projetos. Interesses: Desenvolvimento Sustentável – Agenda 2030, Recursos Educacionais Abertos, Ensino por Competências e Trilhas de Aprendizagem, Educação para Saúde, Impactos e Contribuições da Formação de Profissionais de Saúde, Cidades Educadoras, Micro certificação (Microcredentials), Análise de Aprendizagem (Learning analytics), Saúde Conectada (connected health).
Curriculo Lattes: http://lattes.cnpq.br/5472038006606979
Emanuel Cordeiro da Silva
Possui Graduação (2007) em Letras e Mestrado (2010) e Doutorado (2015) em Linguística pela Universidade Federal de Pernambuco – UFPE. É professor de Linguística da Universidade Federal de Pernambuco – UFPE, atuando nos Cursos de Graduação e no Programa de Pós-graduação em Letras (PPGL/UFPE). Foi membro da Diretoria do Grupo de Estudos Linguísticos do Nordeste – GELNE (biênio 2014-2016 e biênio 2016-2018). Como pesquisador, integra o grupo de pesquisa Estudos da Língua em Uso – ELU e dedica-se ao estudo da língua portuguesa sob a Perspectiva Funcional-Construcionalista. Atualmente, participa do projeto de pesquisa “LEDOC-PE” (Laboratório de Edição e Documentação Linguística de Pernambuco), financiado com recursos da FACEPE (Fundação de Amparo à Ciência e Tecnologia do Estado de Pernambuco), e coordena o projeto de pesquisa “Construções complexas com complemento sentencial no português popular: rede construcional, iconicidade e gramaticalização”.
Curriculo: http://lattes.cnpq.br/5210472103323155
Emery Cleiton Cabral Correia Lins
Professor Associado da Universidade Federal de Pernambuco (UFPE) vinculado ao Departamento de Eng. Biomédica. Minha pesquisa está concentrada nas áreas da Biofotônica, da Óptica Biomédica e das Imagens Biomédicas. Tenho interesse em pesquisa básica e aplicada para o desenvolvimento de metodologias, técnicas e modelos de utilidade para o diagnóstico biomédico com uso de radiações visíveis e infravermelhas. Tenho experiência em instrumentos e técnicas de espectroscopia e imagens fotônicas aplicadas em tecidos e células; no fotodiagnóstico de patologias biomédicas; em fototerapias celulares e na caracterizações ópticas de biomateriais.
Currículo: http://lattes.cnpq.br/1505468711184322
Fernando José Ribeiro Sales
Graduado em Engenharia Eletrônica pelo Instituto Tecnológico de Aeronáutica (2004) e Doutor em Ciências – Cardiologia pela Faculdade de Medicina da Universidade de São Paulo (2009). Possui mais de 15 anos na área de Engenharia Biomédica em projetos de pesquisa, desenvolvimento, inovação e aplicação de tecnologia para [e na] saúde humana. Possui mais quase 20 anos de experiência de ensino, sendo mais da metade em ensino superior em nível de graduação e de pós-graduação. Possui experiência gerencial em diferentes níveis da administração pública por quase 08 anos. Nos últimos anos, vem se dedicando a questões no contexto de transformação [digital] da saúde, saúde digital, telessaúde / telemedicina, inteligência artificial aplicada à saúde, inovação, modelos de negócios, interação academia-mercado, ensino, gerenciamento de projetos e liderança com foco em tecnologia e pessoas.
Currículo Lattes: http://lattes.cnpq.br/2763370548436903
Juliana Carneiro Gomes
Engenheira biomédica pela UFPE, mestre em Engenharia Biomédica pela UFPE e doutoranda em Engenharia da Computação pela Poli-UPE. Juliana tem experiência no desenvolvimento de algoritmos para reconstrução de imagens médicas, em especial de imagens de tomografia por impedância elétrica, e no desenvolvimento de sistemas inteligentes para diagnóstico por imagem, por sinais e por parâmetros hematológicos. Juliana atualmente tem atuado no desenvolvimento de sistemas para diagnóstico e tratamento não medicamentoso para a epilepsia, e em interfaces cérebro-máquina para controle de dispositivos por gestos imaginados, a partir da análise e do reconhecimento de sinais de eletroencefalografia. Juliana participou do desenvolvimento do sistema Heg.IA de diagnóstico da Covid-19 por exames de sangue e do sistema IKONOS, para diagnóstico da Covid-19 por imagens de radiografia do tórax. Juliana é autora de diversos capítulos de livros e de artigos científicos em eventos e em revistas internacionais de alto impacto. Atualmente Juliana atuou como professora substituta do Departamento de Física da UFPE, ministrando disciplinas de Física Experimental I e II, no ciclo de formação básica dos cursos de Engenharia.
Currículo Lattes: http://lattes.cnpq.br/4951733169700261
Maíra Araújo de Santana
Engenheira biomédica pela UFPE, mestre em Engenharia Biomédica pela UFPE e doutoranda em Engenharia da Computação pela Poli-UPE. Maíra tem expertise no desenvolvimento de sistemas para apoio ao diagnóstico do câncer de mama por imagens termográficas e mamográficas, na análise de sinais eletroencefalográficos para apoio ao diagnóstico da doença de Parkinson, em Neurociência Aplicada e em Computação Afetiva. Maíra também tem experiência em bases de dados multimodais, com informações de diversos sinais vitais, de áudio, imagens de faces e sinais de eletroencefalografia, para reconhecimento de emoções em pessoas idosas com fins de apoio à terapia. Maíra participou do desenvolvimento do sistema Heg.IA de diagnóstico da Covid-19 por exames de sangue e do sistema IKONOS, para diagnóstico da Covid-19 por imagens de radiografia do tórax. É autora de diversos capítulos de livros e de artigos científicos em eventos e em revistas internacionais de alto impacto. Atualmente, Maíra atua como professora substituta do Centro de Informática da UFPE, ministrando disciplinas dos ciclos básico e profissional de cursos de Engenharias, Ciência da Computação e Sistemas de Informações.
Currículo Lattes: http://lattes.cnpq.br/3365230603042700
Ricardo Emmanuel de Souza
Possui graduação em Engenharia Elétrica (modalidade Eletrônica), pela Universidade Federal de Pernambuco – UFPE (1983), mestrado em Física pela UFPE (1986) e doutorado em Física pela UFPE (1991). Trabalhou como pesquisador, na área de engenharia industrial, no Instituto Tecnológico de Pernambuco (ITEP) (1990-1995). Realizou estágio de pós-doutorado no Dep. de Química da Universidade da Califórnia (Berkeley) (1998-1999). É professor titular do Departamento de Engenharia Biomédica da UFPE. As pesquisas realizadas em Física, têm ênfase em Ressonância Magnética Nuclear (RMN), atuando principalmente na área de imagens por RMN de materiais e sistemas biológicos. Em Física e Engenharia Biomédica, as pesquisas envolvem a reconstrução e o processamento de imagens por RMN, de tomografia de coerência óptica (OCT), de tomografia por impedância elétrica (TIE) e de tomografia por raios X. Em Engenharia Biomédica desenvolvemos pesquisas na área de instrumentação eletrônica biomédica para avaliação, monitoração e terapia de pacientes. E em h-Museometria, as pesquisas se concentram no estudo da degradação fotoquímica de acervo em papel e no desenvolvimento de métodos para a realização de desenrolamento e desdobramentos virtuais de documentos em papel, pergaminho ou tecido, através de técnicas baseadas em raios X. Além de estas áreas de pesquisa, o pesquisador também tem realizado projetos de museologia científica. É membro da Sociedade Brasileira de Engenharia Biomédica (SBEB). Professor visitante na Universidade de Évora, Portugal, de setembro de 2018 até agosto de 2019.
Currículo Lattes: http://lattes.cnpq.br/3702924271252130
Rodrigo Gomes de Souza
Engenheiro de computação pela Poli-UPE, mestre em Engenharia Biomédica pela UFPE e doutorando em Ciência da Computação pela UFPE. Rodrigo tem expertise em bioinformática, no desenvolvimento de ferramentas computacionais baseadas em Computação Evolucionária para alinhamento múltiplo de sequências de DNA, com aplicações biológicas e em diagnóstico molecular. Rodrigo também tem expertise no diagnóstico de doenças neurodegenerativas por imagens de ressonância magnética nuclear do cérebro, tendo desenvolvido um sistema para seleção automática de regiões do cérebro em volumes de imagens que otimizem o diagnóstico da doença de Alzheimer in vivo e de demências em geral. Rodrigo participou do desenvolvimento do sistema Heg.IA de diagnóstico da Covid-19 por exames de sangue e do sistema IKONOS, para diagnóstico da Covid-19 por imagens de radiografia do tórax. Rodrigo é autor de diversos capítulos de livros e de artigos científicos em eventos e em revistas internacionais de alto impacto. Rodrigo atualmente é servidor público, analista de sistemas da UPE.
Currículo Lattes: http://lattes.cnpq.br/4074867023867507
Wellington Pinheiro dos Santos
Possui graduação em Engenharia Elétrica Eletrônica (2001) e mestrado em Engenharia Elétrica (2003) pela Universidade Federal de Pernambuco, e doutorado em Engenharia Elétrica pela Universidade Federal de Campina Grande (2009). Atualmente é Professor Associado (dedicação exclusiva) do Departamento de Engenharia Biomédica do Centro de Tecnologia e Geociências – Escola de Engenharia de Pernambuco, Universidade Federal de Pernambuco, atuando na Graduação em Engenharia Biomédica e no Programa de Pós-Graduação em Engenharia Biomédica. É também membro do Programa de Pós-Graduação em Engenharia da Computação da Escola Politécnica de Pernambuco, Universidade de Pernambuco, desde 2009. Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Processamento Gráfico (Graphics), atuando principalmente nos seguintes temas: processamento digital de imagens, reconhecimento de padrões, visão computacional, computação evolucionária, métodos numéricos de otimização, inteligência computacional, técnicas de formação de imagens, realidade virtual, game design e aplicações de Computação e Engenharia em Medicina e Biologia. É membro da Sociedade Brasileira de Engenharia Biomédica (SBEB), da Sociedade Brasileira de Inteligência Computacional (SBIC, ex-SBRN), e da International Federation of Medical and Biological Engineering (IFMBE).
Currículo Lattes: http://lattes.cnpq.br/6413917211782026
Eu realizei a inscrição no Curso de Pós-Graduação Lato Sensu (Especialização) em Ciência de Dados e Saúde Digital | EaD | UFPE. As aulas iriam iniciar dia 27/02/2023.
Recebi o cronograma das aulas e os documentos para preencher os dados e reenviar, para em seguida receber o boleto de pagamento da matricula e mensalidade. Mas, em contato com a secretária, eu recebi um e-mail informando que a data para inicio das aulas foi adiada para março, mas ainda não sei qual é a data. Estou aguardando para realizar a matrícula e iniciar as aulas. Mas estou sem notícias, no site não tem nada informando, no Instagram ninguém responde e enviei um e-mail para secretária perguntando pela data de matrícula e início das aulas, mas ainda não obtive resposta.
Por favor, eu preciso saber se as aulas vão iniciar mesmo em março, ou se eu posso ir buscar outra instituição.
Bom dia, o Curso está com previsão de início em 27/03.