ISLA Santarém 512

Projeto II

• ApresentaçãoPresentation

  Esta unidade curricular permite a aplicação integrada dos conhecimentos adquiridos ao longo do curso através do desenvolvimento de um projeto na área da gestão de dados e tecnologias em saúde. Pretende aprofundar competências de investigação, análise, planeamento e implementação de soluções tecnológicas, promovendo a capacidade de resolver problemas reais, utilizar metodologias adequadas, trabalhar em equipa e comunicar resultados de forma estruturada e fundamentada.
• ProgramaProgramme

  1. Gestão de Dados em Saúde. 1.1 Fases da gestão de dados (recolha, armazenamento, tratamento). 1.2 Análise do ciclo de vida dos dados desde a sua origem até à sua utilização para tomada de decisões. 2. Tratamento e Análise de Dados. 2.1 Prática de processamento e tratamento dos dados, incluindo tratamento, organização e transformação dos dados. 2.2 Aplicação de técnicas de análise de dados para extrair insights e padrões relevantes, utilizando ferramentas estatísticas e de visualização de dados. 3. Apresentação de Resultados e Conclusões. 3.1 Desenvolvimento de habilidades na apresentação clara e objetiva de dados e conclusões, com recurso a diferentes formatos, tais como relatórios, apresentações e dashboards. 3.2 Elaboração de análises críticas e interpretações dos indicadores pertinentes ao processo observado, destacando pontos fortes e possíveis pontos de melhoria.  
• ObjectivosObjectives

  Esta unidade curricular oferece aos estudantes a oportunidade de integrar e aplicar os conhecimentos teóricos adquiridos ao longo do curso em ambientes profissionais simulados. Os estudantes terão a oportunidade de desenvolver competências práticas essenciais na área de gestão de dados e tecnologias em saúde. Propõem-se os seguintes objetivos de aprendizagem: O1. Aplicar os princípios de gestão de dados e tecnologias em saúde em ambientes de prática simulada aplicada a contextos profissionais.  O2. Desenvolver competências práticas na utilização de sistemas de informação em saúde e na gestão de dados em saúde. O3. Demonstrar capacidade para selecionar as técnicas e os métodos adequados à concretização das atividades propostas.  O4. Elaborar relatórios seguindo as regras da escrita científica.
• BibliografiaBibliography

  Joel Schneider, W., Elizabeth O. Lichtenberger, Nancy Mather, and Nadeen L. Kaufman. 2018. Essentials of Assessment Report Writing. John Wiley & Sons. Muller, M. J. (2019). Healthcare Analytics Made Simple: Techniques in Healthcare Computing Using Machine Learning and Python. Apress. Nunes, T., Mavridis, N., & Iliadis, L. (2019). Big Data Analytics in Healthcare: Concepts, Methodologies, Tools, and Applications. Springer. Jorge, Maria Salete Bessa, Thereza Maria Magalhães Moreira, Adriano Rodrigues de Souza, and Damião Maroto Gomes Júnior. 2023. Os labirintos da gestão, práticas, modelos de protocolo e financiamento em saúde. Amplla Editora.
• MetodologiaMethodology

  O projeto será presencial, com recurso às seguintes metodologias: MET 1. Metodologias ativas: observação de processos de recolha e tratamento de dados em contexto de saúde.  MET 2. Leitura da bibliografia recomendada. Que servirá de base para a elaboração do relatório de projeto. MET 3. Orientação Tutorial durante o período de projeto.  
• LínguaLanguage

  Português
• TipoType

  Semestral
• ECTS

  8
• NaturezaNature

  Opcional
• EstágioInternship

  Sim
• AvaliaçãoEvaluation

  Avaliação Curricular (contínua e presencial):
  Esta modalidade de avaliação é constituída por:
  AVAL 1. Participação ativa na realização das atividades propostas no trabalho de projeto. AVAL 2. Redação do relatório de projeto.
  A classificação final é calculada através da fórmula Classificação Final = 0.4*A1+0.6*A2. O estudante é aprovado se obtiver classificação igual ou superior a 9.5 valores em 20.
  Avaliação Final (A) (presencial em qualquer época de avaliação): O estudante apresenta o relatório de projeto (A=100%) e é aprovado se obtiver uma classificação igual ou superior a 9.5 valores em 20.