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O Mestrado em Triagem Inteligente e Pré-consulta Automatizada com Formulários e IA da ISEIE Brasil forma profissionais capazes de redesenhar o primeiro contato clínico por meio de tecnologias digitais. O programa integra a triagem clínica baseada em evidências com sistemas de inteligência artificial e formulários estruturados que automatizam a coleta de dados do paciente antes da consulta. Você aprenderá a desenhar fluxos de pré-consulta, modelos de priorização de risco e ferramentas de apoio à decisão que otimizam o tempo assistencial. A formação combina fundamentos médicos, informática em saúde e governança de dados, com forte ênfase na segurança do paciente. O percurso culmina em um projeto final aplicado, no qual você implementa um sistema completo de triagem inteligente em um cenário assistencial real.
O Mestrado em Triagem Inteligente e Pré-consulta Automatizada com Formulários e IA da ISEIE tem como propósito responder à crescente demanda por sistemas de saúde mais ágeis, seguros e centrados no paciente. No Brasil, a sobrecarga dos serviços de urgência e da atenção primária torna urgente a adoção de ferramentas que ordenem a demanda assistencial de forma inteligente. O programa prepara você para liderar essa transformação, desenhando processos de pré-consulta automatizada que capturam informações clínicas relevantes antes do atendimento e aplicam critérios de priorização baseados em evidências. Busca-se formar especialistas que unam o conhecimento médico ao domínio das tecnologias digitais, capazes de implementar soluções de triagem que reduzam tempos de espera, melhorem a experiência do paciente e otimizem os recursos das instituições de saúde.
O Mestrado em Triagem Inteligente e Pré-consulta Automatizada com Formulários e IA da ISEIE prepara você para projetar, implementar e gerir sistemas digitais que transformam o primeiro contato entre o paciente e o serviço de saúde. Você estará apto a desenvolver formulários clínicos estruturados, configurar algoritmos de classificação de risco e integrar ferramentas de inteligência artificial aos fluxos assistenciais existentes. A formação capacita para atuar como coordenador de transformação digital em saúde, analista de processos clínicos, consultor em sistemas de triagem ou responsável por projetos de automação em hospitais e clínicas. Também desenvolve competências em interoperabilidade, proteção de dados e validação de modelos. Tudo isso com aplicação direta nas instituições públicas e privadas do sistema de saúde brasileiro, onde a eficiência assistencial é uma prioridade estratégica.
ISEIE tiene como objetivo promover la educación de calidad, la investigación de alto nivel y los estudios de excelencia en todo el mundo.
La titulación que reciben nuestros estudiantes son reconocidas en las empresas más prestigiosas.
ISEIE cuenta con una trayectoria formativa basada en años de experiencia y preparación de profesionales cualificados.
Alto porcentaje de aquellos que han estudiado un MBA han incrementado su salario
Según estudios, los perfiles más buscados son los que cuentan con formación académica superior.
Nuestro sistema educativo le permite compatibilizar de un modo práctico y sencillo los estudios con su vida personal y profesional.
Nuestro plan interno de calidad del instituto persigue diversos objetivos, como el aumento de la satisfacción de los estudiantes, el cumplimiento de los objetivos de calidad establecidos, el desarrollo de una cultura de calidad, el reforzamiento de la relación entre el personal y la universidad, y el mejoramiento continuo de los procesos.
De esta forma, el profesional que acceda al programa encontrarás el contenido más vanguardista y exhaustivo relacionado con el uso de materiales innovadores y altamente eficaces, conforme a las necesidades y problemáticas actuales, buscando la integración de conocimientos académicos y de formación profesional, en un ambiente competitivo globalizado.
Todo ello a través de de material de estudio presentado en un cómodo y accesible formato 100% online.
El empleo de la metodología Relearning en el desarrollo de este programa te permitirá fortalecer y enriquecer tus conocimientos y hacer que perduren en el tiempo a base de una reiteración de contenidos.
1.1 Compreender a evolução histórica e os princípios da triagem clínica nos serviços de saúde.
1.2 Identificar os principais sistemas de classificação de risco, como Manchester, ESI e CTAS.
1.3 Analisar os critérios de priorização utilizados na triagem presencial e remota.
1.4 Avaliar indicadores de desempenho e segurança aplicados aos processos de triagem.
1.5 Diferenciar a triagem em urgência, emergência e atenção primária.
1.6 Reconhecer os erros mais frequentes e seus impactos na segurança do paciente.
1.7 Compreender o papel do profissional de saúde na triagem assistida por tecnologia.
1.8 Aplicar fundamentos de raciocínio clínico à definição de fluxos de prioridade.
2.1 Compreender os conceitos centrais da informática em saúde e da saúde digital.
2.2 Analisar o funcionamento do prontuário eletrônico e dos sistemas de informação clínica.
2.3 Identificar as etapas de um processo de transformação digital em instituições de saúde.
2.4 Avaliar o impacto das tecnologias digitais na eficiência assistencial.
2.5 Compreender os fluxos de informação entre os diferentes níveis de atenção.
2.6 Reconhecer barreiras técnicas, culturais e organizacionais à digitalização.
2.7 Aplicar metodologias de gestão de projetos a iniciativas de saúde digital.
2.8 Desenvolver indicadores para monitorar a maturidade digital de um serviço de saúde.
3.1 Compreender os princípios do desenho de formulários clínicos estruturados.
3.2 Projetar campos e variáveis que garantam a qualidade dos dados capturados.
3.3 Aplicar critérios de usabilidade e acessibilidade ao desenho de formulários.
3.4 Desenvolver lógica condicional e ramificação para questionários adaptativos.
3.5 Identificar os dados clínicos essenciais para a pré-consulta de cada especialidade.
3.6 Avaliar a validade e a confiabilidade dos instrumentos de captação de dados.
3.7 Implementar mecanismos de validação e controle de erros nos formulários.
3.8 Analisar a integração dos dados capturados com os sistemas clínicos.
4.1 Compreender os conceitos básicos de inteligência artificial e aprendizagem de máquina.
4.2 Diferenciar os principais tipos de algoritmos e suas aplicações clínicas.
4.3 Analisar o papel do processamento de linguagem natural na coleta de sintomas.
4.4 Identificar fontes de dados adequadas para o treinamento de modelos em saúde.
4.5 Avaliar a qualidade, o viés e a representatividade dos conjuntos de dados clínicos.
4.6 Compreender as métricas de avaliação de modelos de classificação e predição.
4.7 Reconhecer as limitações e os riscos da IA aplicada ao contexto assistencial.
4.8 Aplicar princípios de IA explicável e confiável ao desenvolvimento de soluções clínicas.
5.1 Compreender o conceito e os benefícios da pré-consulta automatizada.
5.2 Projetar fluxos assistenciais que integrem a captação prévia de informações.
5.3 Analisar a jornada do paciente desde o agendamento até o atendimento.
5.4 Desenvolver protocolos de coleta automatizada de anamnese e antecedentes.
5.5 Identificar pontos de integração entre a pré-consulta e a agenda clínica.
5.6 Avaliar o impacto da pré-consulta no tempo e na qualidade do atendimento.
5.7 Implementar mecanismos de encaminhamento e priorização automatizada.
5.8 Gerenciar a experiência do paciente nos canais digitais de pré-consulta.
6.1 Compreender os fundamentos dos sistemas de apoio à decisão clínica.
6.2 Analisar modelos preditivos aplicados à classificação de risco do paciente.
6.3 Desenvolver regras e critérios para alertas e recomendações clínicas.
6.4 Avaliar a precisão e a utilidade clínica de modelos de predição de risco.
6.5 Identificar os requisitos de dados para a construção de modelos preditivos.
6.6 Aplicar técnicas de validação de modelos em cenários assistenciais reais.
6.7 Compreender a integração dos sistemas de apoio à decisão no fluxo de triagem.
6.8 Avaliar o impacto dos alertas na carga de trabalho e na fadiga do profissional.
7.1 Compreender os conceitos de interoperabilidade técnica, sintática e semântica.
7.2 Identificar os principais padrões de saúde, como HL7, FHIR e terminologias clínicas.
7.3 Analisar a arquitetura de integração entre sistemas de informação em saúde.
7.4 Projetar fluxos de troca de dados entre formulários, prontuários e sistemas de triagem.
7.5 Avaliar os desafios de integração em ambientes hospitalares heterogêneos.
7.6 Aplicar padrões de codificação e classificação às variáveis clínicas.
7.7 Implementar mecanismos seguros de comunicação entre sistemas.
7.8 Gerenciar projetos de integração e migração de dados em saúde.
8.1 Compreender os princípios de segurança do paciente aplicados à triagem digital.
8.2 Analisar as implicações éticas do uso de IA na decisão clínica.
8.3 Identificar os requisitos da legislação de proteção de dados, como a LGPD.
8.4 Avaliar os riscos legais e de responsabilidade associados à automação clínica.
8.5 Compreender o marco regulatório de software como dispositivo médico.
8.6 Desenvolver políticas de governança e gestão de dados em saúde.
8.7 Aplicar critérios de transparência e consentimento ao tratamento de dados do paciente.
8.8 Avaliar a equidade e a ausência de viés discriminatório nos sistemas de triagem.
O Mestrado em Triagem Inteligente e Pré-consulta Automatizada com Formulários e IA da ISEIE destina-se a profissionais de saúde, como médicos, enfermeiros e gestores clínicos, que desejam liderar a transformação digital do primeiro contato assistencial. Também é indicado para profissionais de tecnologia e informática em saúde interessados em aplicar seus conhecimentos ao contexto clínico, bem como para consultores e analistas de processos no setor. A formação da ISEIE Brasil é recomendada para quem possui formação superior na área da saúde, das ciências da computação ou da gestão, e busca uma especialização de alto nível. O programa é igualmente adequado para recém-graduados com sólido interesse em saúde digital, uma vez que constrói as competências necessárias desde os fundamentos até a implementação avançada.
Al concluir el máster, los participantes serán galardonados con una titulación oficial otorgada por ISEIE Innovation School. Esta titulación se encuentra representa un total de 1500 horas de dedicación al estudio.
Esta titulación de ISEIE no solo enriquecerá su imagen y credibilidad ante potenciales clientes, sino que reforzará significativamente su perfil profesional en el ámbito laboral. Al presentar esta certificación, podrá demostrar de manera concreta y verificable su nivel de conocimiento y competencia en el área temática del programa.
Esto resultará en un aumento de su empleabilidad, al hacerle destacar entre otros candidatos y resaltar su compromiso con la mejora continua y el desarrollo profesional.
Una vez que haya completado satisfactoriamente todos los módulos de la Mestrado em Triagem Inteligente e Pré-consulta Automatizada com Formulários e IA , deberá llevar a cabo un trabajo final en el cual deberá aplicar y demostrar los conocimientos que ha adquirido a lo largo del curso.
Este trabajo final suele ser una oportunidad para poner en práctica lo que ha aprendido y mostrar su comprensión y habilidades en el tema.
Puede tomar la forma de un proyecto, un informe, una presentación u otra tarea específica, dependiendo del contenido de la especialización y sus objetivos, recuerde seguir las instrucciones proporcionadas y consultar con su instructor o profesor si tiene alguna pregunta sobre cómo abordar el trabajo final.
Descubre las preguntas más frecuentes y sus respuestas, de no e no encontrar una solución a tus dudas te invitamos a contactarnos, estaremos felices de brindarte más información
Sim. A ISEIE Brasil emite uma certificação internacional baseada na metodologia europeia de educação superior, com 60 créditos ECTS. O título acredita sua especialização em triagem inteligente e saúde digital, com reconhecimento em contextos profissionais internacionais.
A ISEIE combina o rigor da Faculdade de Medicina com uma abordagem prática e aplicada à tecnologia em saúde. Seu modelo une fundamentos clínicos, inteligência artificial e implementação real, formando profissionais capazes de liderar projetos concretos de transformação digital.
A ISEIE adota uma metodologia baseada em evidências e orientada a projetos. Ao longo do Mestrado, você desenvolve formulários, modelos de classificação de risco e fluxos de pré-consulta que culminam em um sistema completo, aplicável diretamente em hospitais e clínicas.
Sim. O programa da ISEIE dedica módulos específicos à IA aplicada à saúde, à interoperabilidade e aos sistemas de apoio à decisão. Você aprende a integrar esses componentes aos fluxos assistenciais existentes, respeitando a segurança do paciente e o marco regulatório.
A ISEIE disponibiliza tutores especializados em saúde digital que orientam seu progresso e o desenvolvimento do projeto final. O acompanhamento personalizado garante que você aplique os conteúdos do programa a um caso real, com revisão contínua e defesa do trabalho.
