Inteligência Artificial Aplicada à Saúde e à Psicologia

Para quem é

Estudantes de graduação e de cursos técnicos das áreas da Saúde e da Psicologia, e pessoas interessadas em formação nessas áreas, que usam ou pretendem usar ferramentas de IA em estudos, trabalhos e estágios.

Pré-requisitos

Nenhum pré-requisito.

O que você vai aprender

• Explicar, em linguagem simples, o que são ferramentas de IA generativa, para que servem e quais são seus limites.
• Usar a IA como apoio ao estudo, com pedidos claros e dados fictícios, mantendo a autoria e a responsabilidade pelo próprio trabalho.
• Conferir uma referência apresentada por uma ferramenta de IA até a fonte primária e registrar o que foi verificado.
• Reconhecer riscos de privacidade, de sigilo e de vieses no uso de IA em contextos de saúde e de psicologia.
• Reconhecer o limite de atuação de quem está em formação e levar à supervisão as dúvidas que ultrapassam esse limite.

Competências

• Pensamento crítico diante de informação gerada por IA.
• Letramento em pesquisa e verificação de fontes.
• Proteção de dados e respeito ao sigilo.
• Comunicação respeitosa e atenta a vieses.
• Integridade acadêmica e uso transparente de ferramentas.

Como é estudar aqui

• Continue de onde parou

  O curso sempre mostra a próxima seção. Em textos longos, o aparelho lembra a parte em que você parou, e só ele: isso não vai para a plataforma.

• Revise o que quiser

  Nos cartões e nas perguntas de estudo, marque o que precisa rever e, se quiser, guarde para voltar em 1, 3, 7, 14 e 30 dias. É para estudar: não vale nota.

• Metas e lembretes só se você escolher

  Você pode combinar dias de estudo e uma meta de seções por semana. Não há sequência diária nem cobrança, e todos os avisos por e-mail têm o “Pare por aqui”.

• Tutor com IA, em fase de testes

  Responde só com o texto aprovado do curso, diz de qual seção veio e pode errar. Não orienta tratamento, dose nem diagnóstico, e suas perguntas não ficam gravadas.

• Ao terminar

  Uma página mostra o que você fez e quando o certificado é liberado: 7 dias depois do pagamento, que é o prazo em que você pode desistir da compra.

Conteúdo programático

1. Fundamentos e limites da IA · 3 h

   Inclui 18 seções · 6 casos · 3 cartões de estudo · 24 questões nos desafios

   • O que é IA generativa e como ela produz respostas — Diferença entre IA em sentido amplo e IA generativa de texto, em linguagem simples; por que uma resposta bem escrita não é, por isso, uma resposta verificada.
   • O que a IA faz bem, o que faz mal e por quê — Tarefas em que a IA costuma ajudar, tarefas em que costuma falhar e os tipos de erro mais comuns, como respostas inventadas, desatualizadas ou enviesadas.
   • IA, juízo profissional e limite de atuação — Por que a IA não substitui o juízo de quem estuda ou exerce uma profissão da saúde, e como reconhecer o que a pessoa em formação não pode fazer, com ou sem ferramenta.

2. IA para estudos e organização · 4 h

   Inclui 24 seções · 8 casos · 3 cartões de estudo · 32 questões nos desafios

   • IA como apoio ao estudo: explicar, resumir e perguntar — Usos de ferramentas de IA que apoiam o estudo sem substituí-lo: pedir explicações em outras palavras, gerar perguntas de revisão e testar o próprio entendimento.
   • Como fazer pedidos claros à IA com dados fictícios — Estrutura de um bom pedido (objetivo, contexto, formato, limites) e prática com situações fictícias, sem expor dado real.
   • Organização da rotina de estudo e das anotações — Uso de IA para planejar a rotina, estruturar anotações e revisar conteúdo, mantendo a autoria e o controle da própria aprendizagem.
   • Integridade acadêmica e declaração do uso de IA — Quando o uso de IA em trabalhos é aceitável, como declará-lo e por que a autoria e a responsabilidade continuam sendo de quem assina.

3. Pesquisa e verificação de informações · 4 h

   Inclui 18 seções · 6 casos · 4 cartões de estudo · 24 questões nos desafios

   • Verificar o que a IA diz: alucinação e referência inventada — Por que ferramentas de IA podem inventar fatos e referências, como conferir uma citação até a fonte primária, o que fazer quando ela não é encontrada e como registrar o que foi verificado.
   • Buscar e ler a fonte primária — Como planejar uma busca, onde procurar por categoria de fonte, como acessar a obra e como ler um artigo de forma estratégica.
   • Qualidade, atualidade e força da evidência em linguagem simples — Perguntas básicas para avaliar se uma informação merece confiança: tipo de estudo, atualidade, contexto, interesses envolvidos e limites do que a fonte permite afirmar.

4. Ética, privacidade e vieses · 5 h

   Inclui 24 seções · 8 casos · 32 questões nos desafios

   • Privacidade e dados pessoais de saúde — O que são dados pessoais e dados pessoais sensíveis, por que o que se digita em uma ferramenta de IA pode sair do seu controle e quais cuidados valem para quem estuda e estagia.
   • Dados fictícios e anonimização: como estudar sem expor ninguém — Como criar casos fictícios úteis para estudo e por que anonimizar um relato real nem sempre basta para impedir a identificação.
   • Vieses, equidade e linguagem não estigmatizante — Como estereótipos presentes nos dados e na linguagem podem aparecer nas respostas de IA e como identificar, questionar e corrigir esse efeito nos textos de estudo.
   • Sigilo profissional, consentimento e transparência — Como o sigilo e o consentimento se relacionam com o uso de IA em estágio e em serviço, e o que é preciso informar a quem é cuidado, à supervisão e à instituição.

5. Dados, modelos e leitura de resultados · 5 h

   Inclui 30 seções · 5 casos · 40 questões nos desafios

   • Dados em saúde e psicologia: tipos, qualidade, coleta e viés de amostragem — De onde vêm os dados que alimentam uma IA em saúde e em psicologia, o que os torna bons ou ruins e por que quem entra, e quem fica de fora, da amostra muda o que o sistema aprende.
   • Aprendizado de máquina sem código: supervisionado, não supervisionado e redes neurais — Como um sistema aprende a partir de exemplos: com respostas conhecidas, procurando grupos por conta própria ou por camadas de cálculo, e o que cada forma de aprender permite, ou não, concluir sobre pessoas.
   • Ler o desempenho de um modelo: acertos, erros, sensibilidade e especificidade — Como ler os números que acompanham uma ferramenta ou um estudo de IA: matriz de confusão, falsos alarmes e casos perdidos, sensibilidade, especificidade e por que um índice alto de acerto pode enganar.
   • Validação e generalização: o modelo funciona fora do lugar onde foi testado? — Por que um modelo que vai bem nos dados em que foi construído pode falhar em outro serviço, outro grupo ou outro ano, e como ler um estudo de IA perguntando como, onde e em quem ele foi validado.
   • Visualizar e comunicar dados em saúde e psicologia: gráficos que informam, gráficos que enganam — Como escolher e ler gráficos, reconhecer os que distorcem e comunicar resultados e incertezas a públicos diferentes, sem exagero e sem expor ninguém.

6. Modelos de linguagem, cuidado e governança · 5 h

   Inclui 24 seções · 7 casos · 15 cartões de estudo · 32 questões nos desafios

   • Modelos de linguagem por dentro: tokens, contexto e instruções — O que acontece entre o seu pedido e a resposta: tokens, janela de contexto, instruções, exemplos e busca em fontes, e como cada um explica falhas comuns, como esquecer o começo de uma conversa.
   • Chatbots, saúde mental e comunicação com pacientes: promessas e riscos — O que os chatbots prometem em saúde mental e na comunicação com pacientes, o que a Psicologia e as orientações internacionais alertam e como uma pessoa em formação analisa esses serviços sem tratá-los como cuidado.
   • Regulação, governança e responsabilidade profissional: o que orientam a LGPD, a OMS, a UNESCO e os conselhos — Mapa do que orienta o uso de IA em saúde: a lei de proteção de dados, as orientações da OMS e da UNESCO, os posicionamentos dos conselhos profissionais e o debate sobre um marco legal, distinguindo o que obriga do que recomenda.
   • Segurança da informação no uso de ferramentas de IA — Hábitos e riscos de segurança de quem usa ferramentas de IA em estudos e estágios: contas e senhas, golpes que usam IA, aplicativos e extensões, instruções escondidas em textos e o que fazer quando algo dá errado.

7. Oficina aplicada e avaliação · 4 h

   Inclui 18 seções · 6 casos · 5 cartões de estudo · 24 questões nos desafios

   • Planejar a oficina: escolher o caso fictício e a tarefa — Preparação da atividade integradora: escolha de um caso fictício de estudo, definição da tarefa e das conferências que serão feitas, antes de qualquer uso de ferramenta.
   • Oficina: usar, verificar e registrar (atividade integradora) — Aplicação do percurso ao caso fictício planejado: uso opcional de ferramenta de IA, verificação das referências e afirmações, registro de verificação e declaração de uso.
   • Avaliação final e autoavaliação — Desafio final de síntese do curso e reflexão sobre a própria prática de uso responsável de IA nos estudos, com um compromisso pessoal de conferência.

Carga horária de 30 horas, somando leitura do material, atividades escritas, casos para analisar, desafios e avaliação (o programa acima soma 30 h estimadas). Só a leitura do texto leva cerca de 7,8 horas; o restante é tempo de fazer as atividades e estudar com atenção. Não é tempo de página aberta.

Docentes e responsáveis

• Prof. Dr. Edson Sidião de Souza Júnior — Farmacêutico (UFG, 2000; CRF-GO 3686); mestre (2004) e doutor (2008) em Medicina Tropical pela Universidade Federal de Goiás. Docente e responsável acadêmico pelo curso

Como concluir e certificar

Concluir todas as unidades obrigatórias do curso, ser aprovado(a) nos desafios com nota mínima de 70% (cada questão aceita até 2 tentativas) e registrar as atividades escritas pedidas ao longo do percurso, incluindo a atividade integradora da oficina. Não há presença nem encontro ao vivo a cumprir: o curso é 100% on-line e assíncrono. Cumpridos os critérios, o certificado é emitido pela plataforma e pode ser conferido por qualquer pessoa pelo código de verificação.

• Concluir todo o percurso obrigatório do curso (leituras, atividades e entregas).
• Ser aprovado em cada desafio, com nota de corte de 70%. Cada questão aceita até 2 tentativas.
• Emitir o certificado na própria plataforma, depois dos 7 dias em que você pode desistir da compra.

Certificado emitido por i9educar (CNPJ 35881166000149), com código de verificação pública. Certificado de curso livre não confere graduação, especialidade nem habilitação profissional; o aproveitamento como atividade complementar depende da regra da sua instituição de ensino. O certificado é liberado 7 dias depois da confirmação do pagamento.

O certificado é concedido por requisitos de conclusão automáticos: as seções, os desafios e a atividade escrita registrada, com um tamanho mínimo. A coordenação lê a atividade depois e pode devolvê-la para nova versão, mas o certificado não atesta avaliação individual feita por professor.

Perguntas frequentes

Mais sobre o cálculo da carga horária em Como calculamos a carga horária; sobre a desistência, na política de reembolso.