Programas em IA para a Indústria Farmacêutica

Formações em IA para pesquisa, desenvolvimento, operações e regulação farmacêutica

Dois cursos práticos focados em IA aplicada, dados, IA generativa, LLMs e agentes para times farmacêuticos.

Explore duas trilhas profissionais desenhadas para a indústria farmacêutica: uma centrada em IA aplicada ao ciclo de P&D e desenvolvimento de medicamentos, e outra focada em IA generativa, LLMs, RAG e agentes para fluxos regulatórios e industriais.

Dados, modelos e decisão

De bases farmacêuticas a sistemas preditivos e generativos construídos para ambientes regulados.

P&D até operações industriais

Casos de uso em descoberta, formulação, qualidade, manufatura, regulação e gestão do conhecimento.

Governança e confiança

Privacidade, rastreabilidade, validação, supervisão humana e adoção segura em contexto farmacêutico.

Curso 1

Inteligência Artificial Aplicada à Pesquisa e ao Desenvolvimento Farmacêutico

Um curso estruturado sobre como aplicar IA ao longo do ciclo farmacêutico, da preparação de dados e modelagem preditiva até descoberta e reposicionamento de fármacos.

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Módulo 1

Inteligência Artificial e a Transformação da Indústria Farmacêutica

13 tópicos
  • O que é Inteligência Artificial, Machine Learning, Deep Learning e IA generativa
  • Como a IA está transformando pesquisa, desenvolvimento, produção, qualidade e assuntos regulatórios
  • O ciclo de desenvolvimento de medicamentos e as oportunidades de aplicação da IA em cada etapa
  • Descoberta e reposicionamento de fármacos
  • Otimização de formulações
  • Planejamento e análise de ensaios clínicos
  • Farmacovigilância e identificação de indícios de risco em medicamentos
  • Controle e garantia da qualidade
  • Otimização de processos produtivos
  • Automação de atividades técnicas e regulatórias
  • Atividade prática: identificação e priorização de oportunidades de aplicação de IA em uma empresa farmacêutica
  • Adoção estratégica de IA em setores regulados
  • Impacto no negócio e potencial de transformação operacional

Módulo 2

Dados Farmacêuticos: da Qualidade à Inteligência

11 tópicos
  • Dados químicos e moleculares
  • Dados laboratoriais e analíticos
  • Dados de formulação e estabilidade
  • Dados de produção e controle de qualidade
  • Dados clínicos e de farmacovigilância
  • Documentos técnicos e regulatórios
  • Preparação, limpeza, padronização e integração de dados
  • Dados estruturados e não estruturados
  • LGPD, segurança da informação, ética e governança de dados
  • Boas práticas para utilização de dados em ambientes regulados
  • Atividade prática: estruturação de uma base de dados farmacêutica para utilização em modelos de IA

Módulo 3

Machine Learning Aplicado ao Desenvolvimento Farmacêutico

9 tópicos
  • Conceitos de aprendizado supervisionado e não supervisionado
  • Classificação, regressão, agrupamento e detecção de anomalias
  • Seleção de variáveis, treinamento e validação de modelos
  • Métricas de desempenho e interpretação de resultados
  • Predição de propriedades físico-químicas
  • Predição de toxicidade
  • Avaliação de solubilidade e permeabilidade
  • Análise e predição de estabilidade
  • Controle preditivo da qualidade e atividade prática com dados farmacêuticos

Módulo 4

IA na Descoberta e no Reposicionamento de Fármacos

10 tópicos
  • Fundamentos de química computacional e representação molecular
  • Descritores moleculares, fingerprints e bases de dados químicas
  • Modelagem de relações entre estrutura e atividade, QSAR e QSPR
  • Triagem virtual e priorização de compostos
  • Predição de atividade biológica e propriedades ADMET
  • Identificação e otimização de moléculas candidatas
  • Reposicionamento de medicamentos com IA
  • Introdução aos modelos generativos para desenho molecular
  • Limitações experimentais e validação de resultados computacionais
  • Atividade prática: construção de um pipeline para classificação e priorização de compostos

Curso 2

IA Generativa, LLMs e Agentes para a Indústria Farmacêutica

Um programa prático focado em modelos de linguagem, IA generativa, RAG e sistemas baseados em agentes para fluxos regulatórios, de qualidade e industriais na indústria farmacêutica.

Ver módulos

Módulo 1

Fundamentos e aplicações em operações e regulação

13 tópicos
  • Introdução aos modelos de linguagem de grande porte, à IA generativa e aos agentes de IA
  • Aplicações em assuntos regulatórios
  • Análise e organização de documentos técnicos
  • Apoio à elaboração, revisão e atualização de dossiês de registro
  • Comparação entre normas, guias e requisitos regulatórios
  • Monitoramento de alterações regulatórias
  • Identificação de lacunas documentais e requisitos pendentes
  • Extração de informações de bulas, relatórios e estudos
  • Aplicações em qualidade e operações industriais
  • Apoio à investigação de desvios
  • Gestão de CAPA e controle de mudanças
  • Análise de riscos da qualidade
  • Consulta inteligente a procedimentos operacionais

Módulo 2

RAG, governança e projeto prático

14 tópicos
  • Geração e revisão de relatórios técnicos
  • Gestão e recuperação do conhecimento interno
  • Construção de copilotos com RAG
  • Uso de procedimentos operacionais como fonte
  • Uso de normas e guias regulatórios como fonte
  • Uso de dossiês e documentos técnicos como fonte
  • Uso de relatórios laboratoriais e de produção como fonte
  • Uso de bases internas de conhecimento como fonte
  • Segurança e privacidade dos dados
  • Controle de acesso às informações
  • Rastreabilidade das fontes e respostas
  • Validação dos sistemas
  • Supervisão humana
  • Projeto prático: desenvolvimento de um protótipo de copiloto regulatório ou industrial conectado a uma base documental farmacêutica

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Formato orientado à prática

Conteúdo aplicado, trilhas modulares e foco em implementação real.

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