O curso Dados e Evidências de Mundo Real: fundamentos e aplicabilidade na pesquisa
clínica
foi idealizado pela ARO – Academic Research Organization e Big Data do Hospital
Israelita
Albert Einstein em conjunto com o Ensino Einstein, para proporcionar compartilhamento de
conhecimentos em dois módulos constituídos de 5 aulas cada. No módulo I, o curso visa a
promoção da disseminação do conhecimento sobre o uso de RWD e RWE, observação dos
estudos
descentralizados, aplicabilidade, oportunidade e limitações.
O curso Dados e Evidências de Mundo Real: fundamentos e aplicabilidade na pesquisa
clínica
foi idealizado pela ARO – Academic Research Organization e Big Data do Hospital
Israelita
Albert Einstein em conjunto com o Ensino Einstein, para proporcionar compartilhamento de
conhecimentos em dois módulos constituídos de 5 aulas cada. No módulo II, o curso visa o
aprofundamento do conhecimento a partir da compreensão de Big Data, Analytics,
Inteligência
Artificial RWD e estudos RWE.
Ensaios Clínicos Randomizados (ECRs), Estudos Observacionais, Evidências de Mundo Real
(RWE), Dados de Mundo Real (RWD), Estudos Descentralizados e Ensaios baseados em
registro.
Aprofundamento sobre dados de mundo real, qualidade e governança de dados, visualização
massiva de dados, inteligência artificial, machine learning e abordagem de como prevenir
ameaças à validade de um estudo com dados de mundo real.
Profissionais que desejam iniciar estudos e desenvolver pesquisas utilizando evidências
do
mundo real (RWE) e dados do mundo real (RWD), incluído médicos e profissionais e
pesquisadores da área da saúde, gestores e equipes administrativas em saúde,
profissionais
que trabalham com pesquisa clínica, profissionais que atuam com tecnologia da
informação,
ciência de dados e estatística.
Carga-horária: 30h
Carga-horária: 30h
Profissionais que desejam iniciar estudos e desenvolver pesquisas utilizando evidências
do
mundo real (RWE) e dados do mundo real (RWD), incluído médicos e profissionais e
pesquisadores da área da saúde, gestores e equipes administrativas em saúde,
profissionais
que trabalham com pesquisa clínica, profissionais que atuam com tecnologia da
informação,
ciência de dados e estatística.
Carga-horária: 30h
Carga-horária: 30h