O objetivo deste módulo é estabelecer a base técnica sobre o funcionamento dos algoritmos e os critérios de validação científica para ferramentas de saúde.

Arquitetura de Dados e Modelos: Diferenciação entre automação clássica, Machine Learning e Modelos de Linguagem de Larga Escala (LLMs).
Modelos Fundacionais: Análise técnica do GPT-4, Gemini e Copilot e sua aplicabilidade no processamento de dados clínicos.
Validação Clínica: Protocolos para verificação de acurácia, confiabilidade e redução de alucinações em saídas geradas por IA.

Focado na interface técnica entre o profissional e a máquina, este módulo aborda a estruturação de comandos para otimização de resultados.

Engenharia de Prompts (Método CIDI): Aplicação de Contexto, Instrução, Dados e Iteração para obtenção de respostas técnicas precisas.
Documentação e Estruturação: Automação de prontuários, geração de relatórios de alta e cartas de encaminhamento a partir de dados não estruturados.
IA Multimodal: Processamento de diferentes tipos de entrada (texto, áudio e imagem) para organização de fluxos de trabalho.

Aborda os limites operacionais, a conformidade legal e as ferramentas de suporte à comunicação profissional.

Comunicação Digital Estruturada: Uso de IA (ChatGPT, Canva, HeyGen) para produção de conteúdo técnico-educativo e materiais informativos.
Governança e Ética: Análise de viés algorítmico, privacidade de dados sensíveis (LGPD) e segurança da informação.
Marcos Regulatórios: Estudo das diretrizes da ANVISA, FDA e OMS sobre o uso de software como dispositivo médico (SaMD).