ISLA Santarém 26690

Representação e Visualização de Dados em Saúde

• ApresentaçãoPresentation

  Esta unidade curricular aborda os princípios e técnicas de representação e visualização de dados aplicados ao contexto da saúde. Explora métodos de organização, transformação e apresentação de informação através de gráficos, dashboards e ferramentas digitais, promovendo uma melhor interpretação dos dados. Pretende desenvolver competências para comunicar resultados analíticos de forma clara, apoiar a tomada de decisão e transformar informação complexa em conhecimento útil para profissionais e organizações de saúde.
• ProgramaProgramme

  1. Introdução à Representação de Dados em Saúde 1.1. Conceitos básicos de representação de dados 1.2. Importância da representação precisa de dados na saúde 2. Ferramentas de Visualização e Construção de dashboards 2.1. Visão geral de ferramentas de visualização 2.2. Construção prática de dashboards para análise de dados de saúde 3. Princípios de Design para Interfaces de Saúde 3.1. Usabilidade em interfaces para profissionais de saúde 3.2. Design centrado no utilizador em ambientes de saúde 4. Métodos de Análise e Interpretação de Dados em Saúde 4.1 Técnicas estatísticas para análise de dados 4.2 Interpretação de resultados para tomada de decisões 5. Aplicações Práticas em Gestão de Dados em Saúde 5.1. Estudos de caso sobre uso de dados na saúde 5.2. Desenvolvimento de projetos práticos em gestão de dados 6. Ética e Privacidade em Gestão de Dados em Saúde 6.1. Considerações éticas na utilização de dados 6.2. Proteção da privacidade e conformidade com regulamentos  
• ObjectivosObjectives

  Os estudantes irão desenvolver uma compreensão abrangente dos princípios fundamentais da representação e visualização de dados em saúde, bem como adquirir conhecimentos sobre técnicas e ferramentas de visualização de dados aplicáveis às ciências da saúde. Adicionalmente, irão familiarizar-se com os conceitos de design de interface centrados no utilizador e compreender a sua relevância para os profissionais de saúde. Propõe-se os seguintes objetivos de aprendizagem: O1. Desenvolver competências na representação eficaz de dados em saúde. O2. Introduzir ferramentas de visualização e construção de relatórios interativos. (dashboards). O3. Discutir os princípios de boas práticas para o desenvolvimento de soluções para áreas da saúde. 04. Destacar a importância da usabilidade na promoção da adoção por profissionais de saúde.  
• BibliografiaBibliography

  Davis, N. A. (2023). Foundations of Health Information Management - E-Book: Foundations of Health Information Management - E-Book. Elsevier Health Sciences. Deckler, G., Powell, B., & Gordon, L. (2022). Mastering Microsoft Power BI: Expert techniques to create interactive insights for effective data analytics and business intelligence. Packt Publishing Ltd. Khan, A. A., & Alam, M. (2019). Data Science in Healthcare: Concepts, Methodologies, Tools, and Applications. IGI Global.  Steele, R., & Iliinsky, N. (2019). Designing Data Visualizations: Representing Informational Relationships. O'Reilly Media
• MetodologiaMethodology

  As aulas serão desenvolvidas com recurso às seguintes metodologias: Síncrona a distância: MET 1. Métodos expositivo, interrogativo e interativo: Apresentação/ exposição de conceitos recorrendo ao método expositivo, interrogativo e interativo. Todos os elementos de apoio pedagógico, são disponibilizados através da plataforma Moodle. Presencial: MET 2. Metodologias ativas: Aplicação prática através de exercícios e trabalhos em contexto de sala de aula. Autónoma: MET 3. Leitura da bibliografia recomendada. Resolução de exercícios práticos que não tenha resolvido durante as aulas práticas e outros propostos pelo docente. Estes materiais e exercícios são disponibilizados na plataforma Moodle. MET 4. O docente dá feedback (Orientação Tutorial - OT) sobre os resultados obtidos pelo estudante na resolução desses problemas propostos, através da plataforma Moodle.
• LínguaLanguage

  Português
• TipoType

  Semestral
• ECTS

  6
• NaturezaNature

  Obrigatório
• EstágioInternship

  Não
• AvaliaçãoEvaluation

  Avaliação Curricular (contínua (presencial):
  Esta modalidade de avaliação é constituída por:
  AVAL 1. Portfólio de trabalhos/exercícios de aula com recurso ao Power BI. AVAL 2. Trabalho prático (relatório e projeto).
  AVAL 3. Teste final teórico/prático.
  A classificação final é calculada através da fórmula Classificação Final = 0,2*A1+0,4*A2 + 0,4 *A3. O estudante é aprovado se obtiver classificação igual ou superior a 9,5 valores.
  Avaliação Final (presencial) - A: O estudante realiza o exame teórico-prático (100%) e é aprovado se obtiver uma classificação igual ou superior a 9,5 valores em 20.
  Época de Recurso e Época Especial (presencial) - A: O estudante realiza o exame teórico-prático (100%) e fica aprovado se obtiver uma classificação igual ou superior a 9,5 valores em 20.