Curso de Design e Implementação em Saúde Digital

Aula 1 • Mapeamento do Ecossistema de Partes Interessadas

Identifica os atores primários — pacientes, clínicos, pagadores, reguladores — e suas prioridades concorrentes. Capacita os alunos a antecipar conflitos entre partes interessadas no início do design.

Aula 2 • Conceitos Essenciais de Dados em Saúde

Apresenta tipos de dados de saúde estruturados e não estruturados, fluxos de dados e dimensões de qualidade. Fornece a alfabetização em dados necessária para todos os capítulos técnicos posteriores.

Aula 3 • Fundamentos Regulatórios e Éticos

Examina regulamentações de privacidade, princípios de proteção de dados e obrigações éticas na saúde digital. Estabelece uma mentalidade de conformidade antes do início de qualquer trabalho de design.

Aula 4 • Panorama Geral da Saúde Digital

Define o escopo da saúde digital, domínios-chave e forças de mercado que moldam a adoção. Fundamenta todas as decisões de design subsequentes no contexto do mundo real.

Aula 1 • Métodos de Pesquisa de Usuário em Saúde

Abrange investigação contextual, entrevistas e técnicas de observação adaptadas para ambientes clínicos. Constrói as habilidades de pesquisa que alimentam todos os artefatos de design.

Aula 2 • Design de Acessibilidade e Letramento em Saúde

Aplica padrões de acessibilidade e princípios de linguagem simples a interfaces de saúde. Garante que os produtos atendam populações diversas, incluindo usuários com baixo letramento e deficiências.

Aula 3 • Desenvolvimento de Persona e Mapa de Jornada

Traduz dados de pesquisa em personas acionáveis e mapas de jornada de ponta a ponta. Conecta os insights do usuário diretamente aos requisitos de funcionalidades e fluxo de trabalho.

Aula 4 • Design Comportamental e Engajamento

Aplica teoria da mudança de comportamento e padrões de design persuasivo para melhorar a adesão e o engajamento. Conecta princípios psicológicos a desfechos de saúde mensuráveis.

Aula 1 • Padrões de Troca de Dados de Saúde

Aborda padrões de mensagens e documentos usados para transmitir informações clínicas entre sistemas. Capacita os alunos a especificar os padrões corretos para projetos de integração.

Aula 2 • Teste e Validação de Interoperabilidade

Ensina testes de conformidade, processos de certificação e ambientes sandbox para validar integrações. Prepara os alunos para certificar soluções antes da implantação em produção.

Aula 3 • Gestão de Dados Mestres em Saúde

Aborda correspondência de identidade do paciente, desduplicação de registros e índices mestres de pacientes empresariais. Garante a integridade dos dados em sistemas de saúde distribuídos.

Aula 4 • Sistemas de Terminologia Clínica e Codificação

Examina os principais vocabulários clínicos, códigos de diagnóstico e classificações de procedimentos. Fornece a base semântica para a troca precisa de dados.

Aula 1 • Infraestrutura em Nuvem para Plataformas de Saúde

Aborda modelos de implantação em nuvem, serviços gerenciados de saúde e configurações de conformidade. Capacita os alunos a projetar ambientes em nuvem que atendam aos requisitos regulatórios.

Aula 2 • Arquitetura de Integração e Middleware

Projeta camadas de integração, corretores de mensagens e hubs de troca de informações de saúde. Conecta sistemas clínicos díspares em ecossistemas de dados coesos.

Aula 3 • Design de Escalabilidade e Alta Disponibilidade

Aborda balanceamento de carga, autoescalonamento e recuperação de desastres para serviços de saúde de missão crítica. Garante que os sistemas atendam aos requisitos clínicos de tempo de atividade e desempenho.

Aula 4 • Arquitetura de Segurança e Modelagem de Ameaças

Aplica modelagem de ameaças, princípios de confiança zero e estratégias de criptografia a plataformas de saúde. Produz requisitos de segurança que protegem dados clínicos confidenciais.

Aula 1 • Análise de Lacunas e Falhas no Fluxo de Trabalho

Usa análise de causa raiz e técnicas de modo de falha para identificar ineficiências e riscos no fluxo de trabalho. Prioriza oportunidades de redesenho por impacto clínico e viabilidade.

Aula 2 • Técnicas de Mapeamento de Processos Clínicos

Aplica diagramas de raias, mapeamento de fluxo de valor e observação de processos para documentar fluxos de trabalho clínicos. Cria a linha de base necessária para redesenho e integração digital.

Aula 3 • Validação e Simulação de Fluxo de Trabalho

Usa simulação, exercícios de mesa e testes piloto para validar fluxos de trabalho redesenhados antes da implantação completa. Detecta falhas de design em ambientes de baixo risco.

Aula 4 • Gestão de Mudanças para Redesenho de Fluxo de Trabalho

Aplica modelos estruturados de gestão de mudanças para preparar a equipe clínica para transições de fluxo de trabalho. Reduz a resistência e acelera a adoção de processos redesenhados.

Aula 1 • Gestão de Riscos de Implementação

Identifica, quantifica e mitiga riscos de implementação, incluindo fatores técnicos, clínicos e organizacionais. Produz um registro de riscos vivo atualizado ao longo do projeto.

Aula 2 • Estabilização Pós-Implantação

Gerencia períodos de hiperatendimento, triagem de problemas e estabelecimento de linha de base de desempenho após o go-live. Faz a transição do sistema do modo projeto para operações sustentáveis.

Aula 3 • Planejamento de Go-Live e Estratégia de Migração

Projeta estratégias de migração em fases ou big-bang, operações de centro de comando e procedimentos de reversão. Minimiza a interrupção clínica durante a transição para novos sistemas digitais.

Aula 4 • Estruturas de Governança de Implementação

Estabelece comitês diretores, direitos de decisão e estruturas de responsabilidade para projetos de saúde digital. Previne o aumento excessivo do escopo e garante alinhamento executivo durante toda a implantação.

Aula 1 • Análise Preditiva e Prescritiva

Aplica aprendizado de máquina e modelos estatísticos para prever risco clínico e recomendar intervenções. Conecta as saídas do modelo a fluxos de trabalho clínicos acionáveis.

Aula 2 • Desenvolvimento de Medida de Qualidade Clínica

Traduz diretrizes clínicas em medidas de qualidade computáveis e indicadores de desempenho. Permite que as organizações monitorem a qualidade da atenção por meio de análise automatizada de dados.

Aula 3 • Governança de Análise e Confiança nos Dados

Estabelece políticas de governança de dados, rastreamento de linhagem e práticas de transparência de modelo. Constrói a confiança de clínicos e da organização em recomendações baseadas em análise.

Aula 4 • Design de Suporte à Decisão Clínica

Projeta alertas, conjuntos de pedidos e modelos de documentação que incorporam evidências no ponto de atenção. Equilibra o benefício clínico contra a fadiga de alertas e a interrupção do fluxo de trabalho.

Aula 1 • Design da Estrutura de Avaliação

Constrói modelos lógicos, diagramas de teoria da mudança e planos de avaliação de métodos mistos para programas de saúde digital. Alinha a estratégia de medição com os objetivos do programa e as necessidades das partes interessadas.

Aula 2 • Sustentabilidade e Governança de Longo Prazo

Estabelece modelos de financiamento, propriedade operacional e ciclos de melhoria contínua para programas de saúde digital sustentados. Transiciona programas da dependência de projetos para a capacidade institucional.

Aula 3 • Medição de Desfecho e Atribuição

Aplica designs quase-experimentais e pré-pós para atribuir desfechos clínicos e operacionais a intervenções digitais. Aborda confusão e viés de seleção em ambientes do mundo real.

Aula 4 • Análise de Retorno sobre Investimento

Calcula ROI direto e indireto, custo-efetividade e custo total de propriedade para programas de saúde digital. Produz evidências financeiras para sustentar o apoio executivo e do conselho.