Big Data em Ciências e Tecnologias de Saúde

Objetivos

Esta unidade curricular tem como objetivo a análise dos conceitos e das metodologias associadas à área de big data e a sua aplicação ao domínio da saúde.

Para além de uma abordagem teórica, serão apresentadas, discutidas e avaliadas as principais abordagens e as ferramentas computacionais representativas do estado da arte. Em concreto, serão abordados os problemas associados com a recolha, transformação, análise, visualização e interpretação de grande volume de dados na área da saúde, sendo realizados diversos estudos de caso.

No final desta unidade curricular os estudantes terão: - conhecimento sobre os conceitos e metodologias de big data; - capacidade de aplicar as principais metodologias, tendo noção das suas potencialidades e limitações; - capacidade de definir estratégias de big data na área da saúde.

Caracterização geral

Código

531011

Créditos

Professor responsável

A disponibilizar brevemente

Horas

Semanais - A disponibilizar brevemente

Totais - A disponibilizar brevemente

Idioma de ensino

Português

Pré-requisitos

Não aplicável

Bibliografia

- Ghavam, Peter (2019) Big Data Analytics Methods: Analytics Techniques in Data Mining, Deep Learning and Natural Language Processing, Boston: deGruyter

- Strome, Trevor (2013) Healthcare Analytics for Quality and Performance Improvement. New Jersey: John Wiley & Sons, Inc. DOI:10.1002/9781118761946

- Takejuji, Yoshiyasu (2019) Open Source Machine Learning in Medicine.

- Zumel, N., Mount, J.,(2014). Practical Data Science. 2nd ed. Manning. (https://www.manning.com/books/practical-data-science-with[1]r-second-edition)

Método de ensino

Como metodologia de ensino será efetuada uma abordagem mista com apresentações teóricas dos conceitos complementadas por aplicações concretas desenvolvidas individualmente pelos alunos.

Método de avaliação

A avaliação será realizada através da resolução de estudos de caso, incluindo a sua apresentação e discussão perante o docente.

Conteúdo

- Big Data: fundamentos e conceitos base;

- Big data na área da saúde: dados heterogéneos e semi-estruturados (registos médicos, exames, IoT); questões éticas e legais;

- Principais processos em big data analysis: recolha, limpeza, transformação, análise, visualização, interpretação;

- Abordagens de aprendizagem automática para classificação, agrupamento/clustering e identificação de correlações nos dados.

- Construção de modelos explicativos e preditivos.

- Soluções na cloud e frameworks para big data analysis

- Estudos de caso: análise e implementação de soluções.

Cursos

Cursos onde a unidade curricular é leccionada:

Doutoramento em Ciências e Tecnologias da Saúde e Bem-Estar