A REVOLUÇÃO DA IA NO DIAGNÓSTICO NEURODEGENERATIVO
Ciclo de Conversas | Alimentar Uma Causa: Responsabilidade Social
DOS IMPULSOS E PIXELS AO PODER DO INSIGHT
Lotação: 60 pessoas
Acesso gratuito mediante inscrição no link
No silêncio do nosso corpo, sinais subtis podem contar a história de doenças neurodegenerativas muito antes de se tornarem evidentes. E se tivéssemos a chave para decifrar essa história? A Inteligência Artificial e a análise de sinais e imagens são essa chave, e estão a abrir uma nova era na deteção precoce das doenças neurodegenerativas.
Esta não é ficção científica. É a realidade da inovação médica que está a acontecer agora. Ao analisar dados complexos desde sinais elétricos a imagens detalhadas, os algoritmos de IA conseguem identificar padrões invisíveis ao olho humano, prometendo diagnósticos mais rápidos, precisos e menos invasivos.
Convidamo-lo a mergulhar nesta fronteira do conhecimento, onde a tecnologia serve a humanidade. Iremos explorar as soluções mais disruptivas desenvolvidas nos últimos anos, destacando não só o seu incrível potencial para melhorar a qualidade de vida dos pacientes, mas também os desafios que nos esperam. Como garantimos que esta tecnologia é ética e acessível? Que barreiras tecnológicas ainda temos de quebrar para a sua implementação global?
Junte-se a nós para desvendar o futuro do diagnóstico médico, um futuro onde a tecnologia nos dá o poder de agir mais cedo e com mais esperança.
Parceria científica
Relacionado
Pedro Miguel Rodrigues, doutorado em Engenharia Biomédica, é Professor e Diretor Adjunto da Escola Superior de Biotecnologia da Universidade Católica Portuguesa (ESB-UCP), e membro integrado Centro de Biotecnologia e Química Fina da UCP (CBQF-UCP), Porto, Portugal. É coordenador da pós-graduação em Ciência de Dados em Biotecnologia e Cocoordenador da licenciatura em Bioengenharia da ESB-UCP. É responsável por Unidades Curriculares de processamento de sinal e imagem, programação de computadores, Inteligência artificial e aprendizagem computacional. Já publicou mais de 90 artigos em revistas científicas internacionais de revisão por pares, capítulos de livros e artigos de conferência na interface entre a Inteligência Artificial e a Medicina. É detentor de uma patente tecnológica que analisa via algoritmos de IA sinais EEG para diagnóstico assintomático ou precoce da doença de Alzheimer. A sua investigação centra-se no desenvolvimento de soluções de AI com vista (i) à deteção precoce de doenças neurodegenerativas através de sinais EEG (por exemplo, Alzheimer, Parkinson, Esquizofrenia); (ii) à deteção de doenças cardíacas por análise de sinais ECG; (iii) à deteção de doenças vocais utilizando análise de sinais de fala, (Iv) à análise avançada de dados e sistemas de IoT.
