SHERLOCK ACADEMY

ÍNDICE

O Futuro da Medicina de Precisão

Radiologia, Genética e Inteligência Artificial

Parte I: Fundamentos (O Despertar da Precisão)

1. A Evolução do Diagnóstico

Da radiologia analógica à radiologia digital.
Limitações do olho humano e a subjetividade na análise de imagem.
O nascimento da medicina personalizada.

2. Biologia Molecular para Radiologistas

O básico do ADN e mutações tumorais.
Como o genótipo (genes) influencia o fenótipo (aparência na imagem).
O dogma central da biologia aplicado ao diagnóstico.

3. Introdução à IA Médica

O que é Machine Learning vs. Deep Learning.
Redes Neurais Convolucionais (CNNs): Como o computador "vê".
Ética e o papel do médico na era da IA.

Parte II: O Ecossistema Radiogenómico (Nível Intermédio)

4. Extração de Características (Radiómica)

Transformando pixels em dados: Textura, forma e intensidade.
O conceito de "Assinatura Digital" do tumor.
Ferramentas de segmentação automática.

5. Correlação Imagem-Gene

Estudo de casos: Padrões de imagem que "denunciam" mutações (ex: KRAS, EGFR).
Biomarcadores de imagem: O que são e como validá-los.
A biópsia líquida vs. Biópsia virtual por imagem.

Parte III: Aplicações Clínicas e Terapêuticas (Nível Avançado)

6. Oncologia de Precisão

Seleção de imunoterapia baseada em IA.
Previsão de resposta ao tratamento antes da primeira dose.
Redução de biópsias invasivas desnecessárias.

7. Monitorização e Resistência

Detecção precoce de recidiva através da IA.
Evolução clonal: Quando o tumor muda de "cara" na imagem.
O papel da IA no seguimento a longo prazo.

Parte IV: O Futuro e Implementação

8. Implementação no Fluxo de Trabalho

Como integrar ferramentas de IA no sistema hospitalar (PACS/RIS).
O novo papel do radiologista como "Cientista de Dados Clínicos".
Desafios regulatórios e validação clínica.

9. Roteiro para Publicação e Investigação

Como desenhar um estudo de radiogenómica.
Publicação científica e o caminho para o reconhecimento académico.
O futuro: De Sherlock Academy para a Referência Mundial.