07/11 · 08h Ao vivo e online Sem replay Exclusivo para médicos

Exclusivo para Médicos

Aplicações práticas de IA para aumento de produtividade e criação de conteúdos científicos

Uma aula ao vivo com Felipe Kitamura, um dos nomes mais influentes do mundo em IA aplicada à radiologia.

Por apenas R$ 97,00 à vista

Médico radiologista analisando imagens de ressonância magnéticaEspaço para imagemProporção 4:5 · ex.: 1080 x 1350 px

Sobre a aula

A inteligência artificial já faz parte da radiologia. A diferença está entre quem só ouve falar dela e quem já usa a seu favor no dia a dia.

Nesta aula, Felipe Kitamura mostrará aplicações práticas de IA para ganhar tempo na rotina e acelerar a criação de conteúdos científicos.

Será ao vivo, no dia 7 de novembro, e não terá replay.

Quero participar do Highlights Por apenas R$ 97,00 à vista

Para radiologistas que querem ser mais produtivos e implementar a IA em suas rotinas

Mais produtividade

Para quem quer ganhar tempo na rotina usando IA de forma prática.

Conteúdo científico

Para quem produz artigos, aulas e apresentações e quer acelerar esse trabalho.

Laude mais em menos tempo

Aula focada na rotina do radiologista.

Quem participar ainda recebe 3 bônus

Bônus 1

Acesso à RAD IN BLACK

A Black Friday da RadExperts, com as condições apresentadas primeiro para quem estiver no Highlights.

Bônus 2

Aulas e discussão de casos por especialidade

Depois da aula, você segue para a sala da sua área, com aulas e casos conduzidos pelos professores da RadExperts.

Bônus 3

Acesso à abertura de turmas 2027

Você acompanha em primeira mão a abertura das turmas de 2027 da RadExperts.

Confira o cronograma

07 de novembro · 08h às 12h · Online e ao vivo

08h
Felipe Kitamura

Aula magna com Felipe Kitamura

Aplicações práticas de IA para aumento de produtividade e criação de conteúdos científicos

Na sequência

Aulas e discussão de casos por especialidade, simultaneamente

Cinco salas ao mesmo tempo. Você escolhe a sua área e segue para a sala com os professores da RadExperts.

Neurorradiologia Diagnóstica

  1. NMOSD e MOGAD: recomendações do MAGNIMSFelipe Alba
  2. Doença de Parkinson e parkinsonismos atípicos: estado da arteAna P. Fonseca
  3. Discussão de casos na práticaAntônio Rocha

Radiologia em Medicina Interna

  1. Doença hepática metabólica: a RM como “one-stop-shop”Daniel Lahan
  2. RM da próstata: casos atípicos e diagnósticos diferenciaisFábio Lewin
  3. Discussão de casos na práticaDaniel e Fábio

Radiologia de Cabeça e Pescoço

  1. Anatomia e diagnósticos diferenciais da nasofaringeCarlos A. Coelho
  2. Lesões orbitárias benignas e malignasMurilo
  3. Discussão de casos na práticaCamila

Radiologia Musculoesquelética

  1. Revisitando anatomia meniscal e suas variantes anatômicasGuinel H. Filho
  2. Nomenclatura padronizada de RM para lesões meniscais do joelho (novo consenso - Society of Skeletal Radiology)Marcos Ikawa
  3. Discussão de casos clínicos e aplicação na prática diáriaAbdalla Skaf

Preparatório para prova de título

  1. Endometriose e adenomiose: highlights e atualizações que fazem diferença na prova e na rotinaLuís Ronan
  2. Malformações da fossa posterior infratentorial: da prova pra práticaTatiana Iutaka
Nas salas

Lançamento da RAD IN BLACK

Em cada sala, o lançamento da formação relacionada àquela área, com as condições da Black Friday da RadExperts apresentadas primeiro para quem estiver ao vivo.

Felipe Kitamura

Felipe Kitamura

Chief Medical Officer na Eden

Top 2% do mundoentre os pesquisadores mais influentes (Elsevier/Stanford)
Mayo Clinic · Stanfordprofessor visitante e pesquisador associado
Honored Educator Awardreconhecimento da RSNA
Kaggle Master3 ouros, 3 pratas e 2 bronzes em competições mundiais
  • Chief Medical Officer na Eden, uma startup de inteligência artificial na medicina investida pela Y Combinator.
  • Foi diretor de inovação, pesquisa e educação médica na Dasa e, antes, head do laboratório de Inteligência Artificial da Dasa, responsável pelo desenvolvimento, validação, integração e monitoramento de algoritmos de Machine Learning.
  • Professor Afiliado de Radiologia na Universidade Federal de São Paulo, professor visitante na Mayo Clinic, Rochester, e pesquisador associado em Stanford.
  • Graduado em Medicina na Universidade Federal de Juiz de Fora e mestre em Genética e Biotecnologia pela mesma instituição. Residência médica em Radiologia e Diagnóstico por Imagem e fellow em Neurorradiologia pela Universidade Federal de São Paulo.
  • Doutor e médico assistente no Departamento de Diagnóstico por Imagem da Universidade Federal de São Paulo.
  • Realiza pesquisas sobre Machine Learning na Radiologia e está entre os 2% dos pesquisadores mais influentes do mundo pela pesquisa da Elsevier/Stanford.
  • Consultor em início de carreira para a revista Radiology e editor associado da revista Radiology: Artificial Intelligence.
  • Co-chair do comitê de machine learning da SIIM (Society for Imaging Informatics in Medicine) e membro do Radiology Informatics Council e do AI committee da RSNA.
  • Recebeu o Honored Educator Award da RSNA.
  • Kaggle Master após conquistar três medalhas de ouro, três de prata e duas de bronze em competições mundiais de desenvolvimento de modelos de Machine Learning.

Perguntas Frequentes

Preciso ser radiologista para participar?

Não, qualquer médico poderá participar. O conteúdo parte de anatomia detalhada e avança para achados diagnósticos — qualquer médico que trabalhe com essa região vai acompanhar.

Sim. O evento ocorrerá ao vivo, sem gravação das aulas.

Ao final do Highlights, apresentaremos as condições de lançamento da Rad In Black 2.0, onde disponibilizaremos os maiores descontos da história da RadExperts para quem quiser participar das novas turmas de pós-graduação.  

Ficou com alguma dúvida?

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