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
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