Patologia e Medicina Legal

RPA5778 - Novas Tecnologias para Desenvolvimento de Pesquisas em Ciências Forenses (2025)

Capacitar os estudantes de pós-graduação para a aplicação das novas tecnologias emergentes, no campo das pesquisas em Ciências Forenses, por meio do uso integrado de ferramentas específicas para atualização da evidência científica, leitura, análise crítica de dados, traduções, aprimoramento de textos acadêmicos e organização de referências, fundamentado em diretrizes éticas vigentes.

RPA5749 - Antropologia Forense, Reconhecimento e Identificação Humana (2025)

Apresentar ao aluno conceitos teóricos e práticos sobre Antropologia Forense, reconhecimento e identificação de seres humanos aplicados à Medicina Legal. Desenvolver atividades práticas relacionadas às diferentes metodologias (quando possível), de forma a habilitar o participante para o entendimento e execução de um processo de exame antropológico forense e identificação utilizando os meios disponíveis dentro das diretrizes da Associação Brasileira de Antropologia Forense (ABRAF) e do Disaster Identification Victims (DVI) Guide da Interpol.

RPA5770 - Identificação de vítimas de desastres – DVI (2025)

Apresentar aos alunos de pós-graduação os conceitos de reconhecimento e identificação humana aplicados à situação de vítimas de desastres em massa. Definir os diferentes tipos de desastres em massa e os métodos primários e secundários de identificação de vítimas previstos no Disaster Victim Identification Guide (DVI Guide) da INTERPOL (Polícia Internacional). Apresentar as etapas do processo, desde a coleta de dados ante mortem até a reconciliação com os dados pos mortem para a identificação com base em casos reais.

RPA5777 - Introdução à Inteligência Artificial Aplicada à Medicina (2025)

1. Conhecimento de princípios básicos de inteligência artificial (IA) 2. Conhecimento e princípios básico de aprendizado de máquinas (machine learning) 3. Introdução aos modelos básicos de aprendizado de máquinas, com ênfase em aprendizado profundo (deep learning) 4. Exemplos de aplicação de IA na prática médica