Sobre o Curso
O
MBA em Inteligência Artificial Aplicada à Saúde da Unorte é um programa de pós-graduação lato sensu presencial e intensivo, projetado para capacitar médicos e odontólogos a compreender, avaliar e implementar soluções de inteligência artificial em hospitais, clínicas e consultórios.
Com
380 horas de carga horária total, o programa combina fundamentos tecnológicos, aplicações clínicas e visão estratégica, permitindo que profissionais da saúde liderem processos de transformação digital em suas instituições. A estrutura conta com
6 módulos presenciais (240 horas em aulas práticas em laboratórios equipados) e atividades complementares, incluindo um
ciclo de palestras executivas bimestrais com líderes do setor de saúde, tecnologia e inovação.
O curso possui formato diferenciado para atender dois perfis de alunos:
• Grupo 1 — Médicos e Dentistas Estrangeiros: encontros bimestrais em semanas intensivas (segunda a sexta, 9h às 17h), com aulas ministradas em espanhol.
• Grupo 2 — Médicos e Dentistas Brasileiros: encontros semanais online (quinta-feira das 19h às 22h) e mensais presenciais (sábado das 8h às 16h).
Período: Agosto/2026 a Junho/2027
Público-alvo: Médicos, cirurgiões dentistas, gestores de saúde e líderes clínicos interessados em inovação tecnológica — especialmente profissionais que desejam compreender o impacto da inteligência artificial na prática clínica e liderar processos de transformação digital.
Corpo Docente:
• Matheus Viana Machado — Especialista e mentor em IA Generativa, com mais de 15 anos de experiência em vendas consultivas, inovação e estratégia de negócios. Fundador da Ascendero, sócio do AI Festival Brasil, coordenador do Núcleo de Indústria 4.0 do CIESP Ribeirão Preto. Mais de 2.500 horas de treinamentos sobre IA em instituições como USP, UNESP, UFBA e Supera Parque.
• Vanise Rafaela Zivieri Ralio — Administradora, Doutora em Engenharia de Produção pela UFSCAR, docente no ensino superior desde 2000, coordenadora e professora do curso de Administração na Unorte. Consultora credenciada pelo Sebrae nas áreas de Qualidade, Empreendedorismo e Liderança.
• Ranieri Turcinelli — Executivo, conselheiro e mentor com mais de 30 anos de experiência em gestão, governança e estruturação de negócios em ambientes regulados. Fundador da Lùmineo e da Qvantvm, atua na interseção entre estratégia, governança e tecnologias emergentes. Formação executiva em Stanford (MediaX), associado ao IBGC.
• Luis Antônio Bassora — Possui bacharelado, mestrado (Compósitos Piezoelétricos (1-3)) e doutorado (Propriedades Dielétricas de Materiais Ferroelétricos na Região de Micro-ondas) em Física pela Universidade Federal de São Carlos. Tem experiência na área de Física da Matéria Condensada, com ênfases na caracterização das Propriedades Elétricas, Dielétricas, Ferroelétricas, Piezelétricas, Mecânicas e Acústicas de Materiais Ferroelétricos. Vasto conhecimento no desenvolvimento de transdutores ultrassônicos e suas aplicações. Atualmente é professor/pesquisador do Centro Universitário do Norte de São Paulo - UNORTE atuando, principalmente, nos seguintes temas: Manufatura aditiva (impressão 3D), automação, teórica de controle, equilíbrio dinâmico, robôs móveis, sensores inerciais.
• Guylherme Emmanuel Tagliaferro de Queiroz — Bacharel em Engenharia da Computação pelo Centro Universitário do Norte de São Paulo (UNORTE) (2010), mestre em Física Aplicada (Computacional) (2015) e doutorando também em Física Aplicada (Computacional) pela Universidade de São Paulo (USP). Atualmente atua como como docente (UNORTE) em nível superior nos cursos de Engenharia Elétrica e de Computação, realizando também orientações em nível de iniciação científica no Laboratório de Engenharia e Robótica (LER/UNORTE), com foco em temas como processamento de sinais, sistemas de controle, robótica móvel e redes neurais artificiais.
Objetivos
Capacitar médicos e odontólogos para compreender, avaliar e implementar soluções de inteligência artificial em instituições de saúde. O programa desenvolve competências para:
• Compreender o papel estratégico dos dados e da IA em sistemas de saúde
• Construir e avaliar modelos preditivos aplicados ao diagnóstico e à predição clínica
• Explorar aplicações de IA generativa e processamento de linguagem natural na documentação clínica e no suporte à decisão
• Aplicar deep learning em diagnóstico por imagem médica e odontológica
• Liderar iniciativas de transformação digital e gestão de projetos de IA em hospitais e clínicas
• Compreender os desafios regulatórios e éticos do uso de IA na saúde, incluindo LGPD, GDPR e AI Act
Conteúdo
O programa está estruturado em 6 módulos progressivos, cada um com 40 horas de carga horária, combinando exposição conceitual com laboratórios práticos:
Módulo 1 — Transformação Digital e Big Data na Saúde (40h)
- Transformação digital em sistemas de saúde e seus impactos na prática médica e odontológica
- Big Data clínico e epidemiológico
- Prontuário eletrônico do paciente e registros odontológicos digitais
- Interoperabilidade e padrões de dados em saúde (HL7 e FHIR)
- Infraestrutura tecnológica: cloud computing, data lakes e pipelines de dados
- Qualidade, integração e governança de dados clínicos
- Introdução à inteligência artificial aplicada à saúde
- Laboratório prático de análise exploratória de dados clínicos
Módulo 2 — Machine Learning para Diagnóstico e Predição Clínica (40h)
- Fundamentos de aprendizado de máquina e suas aplicações na saúde
- Modelos de classificação e regressão aplicados ao diagnóstico e predição clínica
- Predição de risco clínico
- Métricas de avaliação clínica: sensibilidade, especificidade, acurácia e AUC
- Overfitting e estratégias de validação de modelos clínicos
- Engenharia de atributos e preparação de dados médicos
- Avaliação de impacto clínico e estatístico
- Laboratório prático de construção de modelo preditivo
Módulo 3 — Inteligência Artificial Generativa e NLP na Saúde (40h)
- Fundamentos de modelos fundacionais e inteligência artificial generativa
- Processamento de linguagem natural aplicado à saúde
- Automação de relatórios médicos e odontológicos
- Assistentes clínicos baseados em IA
- Engenharia de prompts para profissionais da saúde
- Sistemas RAG aplicados a protocolos clínicos
- Riscos de alucinação em modelos generativos
- Laboratório prático de criação de assistente clínico
Módulo 4 — Deep Learning e Diagnóstico por Imagem Médica e Odontológica (40h)
- Introdução a redes neurais profundas e redes neurais convolucionais
- IA aplicada à radiologia médica e radiologia odontológica
- IA em dermatologia e patologia
- Processamento e análise de imagens médicas
- Vieses em datasets médicos e implicações clínicas
- Validação clínica de modelos de visão computacional
- Laboratório prático de classificação de imagens médicas
Módulo 5 — Liderança e Gestão de Projetos de IA em Instituições de Saúde (40h)
- Estratégias de adoção de IA em hospitais e clínicas
- Avaliação de viabilidade técnica, clínica e econômica — retorno sobre investimento (ROI)
- Gestão da mudança e cultura organizacional orientada a dados
- Integração de soluções de IA nos fluxos de trabalho médicos
- Governança de dados clínicos
- Introdução ao MLOps em ambientes de saúde
- Planejamento estratégico e roadmap de transformação digital
- Desenvolvimento do Projeto Final
Módulo 6 — Regulação, Ética e Governança da IA na Saúde (40h)
- Ética médica na era da inteligência artificial
- Privacidade e proteção de dados em saúde: LGPD e GDPR
- Regulamentação internacional da IA e AI Act europeu
- Responsabilidade profissional em decisões assistidas por IA
- Governança de dados clínicos e compliance em instituições de saúde
- Avaliação de riscos, vieses e explicabilidade de modelos
- Simulação de casos de compliance em saúde
- Tendências futuras em regulação de tecnologias emergentes
