Mediante este Curso Universitario cimentado en el Relearning, implementarás soluciones de Automatización en el flujo de trabajo clínico para optimizar la precisión de los Diagnósticos Médicos”

La Organización Mundial de la Salud explica, mediante un reciente informe, que la integración de la Inteligencia Artificial en el Diagnóstico Médico puede reducir hasta en un 30% los errores diagnósticos en patologías complejas, mejorando la precisión y rapidez en la atención sanitaria. A esto se suma que los algoritmos avanzados analizan grandes volúmenes de datos clínicos e imágenes médicas para ofrecer diagnósticos personalizados y recomendaciones de tratamiento adaptadas a las características individuales de cada paciente. En este contexto, los especialistas deben incorporar a su praxis estas tecnologías emergentes para detectar de forma temprana un amplio abanico de enfermedades y optimizar así los pronósticos de los usuarios.

Para facilitarles esta labor, TECH diseña un vanguardista Curso Universitario en Personalización y Automatización en Diagnóstico Médico mediante Inteligencia Artificial. Concebido por referentes en esta materia, el itinerario académico profundizará las innovaciones más recientes en técnicas de procesamiento y análisis de imágenes a nivel celular. A su vez, el temario analizará el manejo de herramientas como los modelos predictivos para llevar a cabo una gestión eficiente de grandes volúmenes de datos de imagen. En este sentido, los materiales didácticos brindarán a los expertos las estrategias más efectivas para asegurar la calidad y la integridad de los datos en estudios multicéntricos. De este modo, los egresados adquirirán competencias avanzadas para desarrollar modelos predictivos que identifiquen riesgos de enfermedades y recomienden tratamientos personalizados basados en datos históricos y clínicos del paciente.

En lo que respecta a la metodología del programa universitario, esta se basa en el disruptivo método Relearning de TECH, que garantiza la asimilación exhaustiva de conceptos complejos. Cabe destacar que lo único que requieren los médicos para acceder a este Campus Virtual es un dispositivo con acceso a Internet y en él hallarán disímiles recursos multimedia (como vídeos explicativos, lecturas especializadas o resúmenes interactivos). Sin duda, una experiencia de alta intensidad que contribuirá a que los egresados optimicen su praxis clínica diaria considerablemente.

Tendrás todo el apoyo de la mayor institución académica online del mundo, TECH con la última tecnología educativa a tu disposición” 

Este Curso Universitario en Personalización y Automatización en Diagnóstico Médico mediante Inteligencia Artificial contiene el programa educativo más completo y actualizado del mercado. Sus características más destacadas son:

• El desarrollo de casos prácticos presentados por expertos en Inteligencia Artificial
• Los contenidos gráficos, esquemáticos y eminentemente prácticos con los que está concebido recogen una información científica y práctica sobre aquellas disciplinas indispensables para el ejercicio profesional
• Los ejercicios prácticos donde realizar el proceso de autoevaluación para mejorar el aprendizaje
• Su especial hincapié en metodologías innovadoras
• Las lecciones teóricas, preguntas al experto, foros de discusión de temas controvertidos y trabajos de reflexión individual
• La disponibilidad de acceso a los contenidos desde cualquier dispositivo fijo o portátil con conexión a internet

Ahondarás en los avances más recientes en la personalización de tratamientos inmunológicos mediante el uso de la Inteligencia Artificial”

El programa incluye en su cuadro docente a profesionales del sector que vierten en esta capacitación la experiencia de su trabajo, además de reconocidos especialistas de sociedades de referencia y universidades de prestigio.

Su contenido multimedia, elaborado con la última tecnología educativa, permitirá al profesional un aprendizaje situado y contextual, es decir, un entorno simulado que proporcionará una capacitación inmersiva programada para entrenarse ante situaciones reales.

El diseño de este programa se centra en el Aprendizaje Basado en Problemas, mediante el cual el profesional deberá tratar de resolver las distintas situaciones de práctica profesional que se le planteen a lo largo del curso académico. Para ello, contará con la ayuda de un novedoso sistema de vídeo interactivo realizado por reconocidos expertos.

¿Buscas utilizar herramientas de Automatización que prioricen casos críticos y gestiones alertas clínicas en tiempo real? Lógralo mediante esta titulación universitaria"

La metodología 100% online de TECH te permitirá actualizar tus conocimientos sin interrumpir tu labor profesional"

La presente titulación universitaria cuenta con el diseñado de auténticas referencias en Personalización y Automatización en Diagnóstico Médico mediante Inteligencia Artificial. El plan de estudios ahondará en cuestiones como el desarrollo de algoritmos para el análisis automático de secuencias o modelos predictivos para correlacionar variantes genéticas con patologías visibles en imágenes hasta algoritmos de Deep Learning especializados en la detección de patrones submicroscópicos. En sintonía con esto, el temario otorgará a los egresados las estrategias más sofisticadas para la integración de datos clínicos y de imagen en la planificación terapéutica.

Utilizarás modelos de Inteligencia Artificial que integren datos clínicos, genómicos y de estilo de vida para desarrollar tratamientos personalizados que optimicen los resultados de salud para cada paciente” 

Módulo 1. Personalización y Automatización en Diagnóstico Médico mediante Inteligencia Artificial

1.1. Aplicación de Inteligencia Artificial en secuenciación genómica y correlación con hallazgos imagenológicos con Fabric Genomics

1.1.2. Técnicas de Inteligencia Artificial para la integración de datos genómicos e imagenológicos
1.1.3. Modelos predictivos para correlacionar variantes genéticas con patologías visibles en imágenes
1.1.4. Desarrollo de algoritmos para el análisis automático de secuencias y su representación en imágenes
1.1.5. Estudios de caso sobre el impacto clínico de la fusión de genómica e imagenología

1.2. Avances en Inteligencia Artificial para el análisis detallado de imágenes biomédicas con PathAI

1.2.1. Innovaciones en técnicas de procesamiento y análisis de imágenes a nivel celular
1.2.2. Aplicación de Inteligencia Artificial para la mejora de resolución en imágenes de microscopía
1.2.3. Algoritmos de Deep Learning especializados en la detección de patrones submicroscópicos
1.2.4. Impacto de los avances en Inteligencia Artificial en la investigación biomédica y diagnóstico clínico

1.3. Automatización en la adquisición y procesamiento de imágenes médicas con Butterfly Network

1.3.1. Sistemas automatizados para la optimización de parámetros de adquisición de imágenes
1.3.2. Inteligencia Artificial en la gestión y mantenimiento de equipos de imagenología
1.3.3. Algoritmos para el procesamiento en tiempo real de imágenes durante procedimientos médicos
1.3.4. Casos de éxito en la implementación de sistemas automatizados en hospitales y clínicas

1.4. Personalización de diagnósticos mediante Inteligencia Artificial y medicina de precisión con Tempus AI

1.4.1. Modelos de Inteligencia Artificial para diagnósticos personalizados basados en perfiles genéticos y de imagen
1.4.2. Estrategias para la integración de datos clínicos y de imagen en la planificación terapéutica
1.4.3. Impacto de la medicina de precisión en los resultados clínicos a través de la IA
1.4.4. Desafíos éticos y prácticos en la implementación de la medicina personalizada

1.5. Innovaciones en diagnóstico asistido por Inteligencia Artificial con Caption Health

1.5.1. Desarrollo de nuevas herramientas de Inteligencia Artificial para la detección precoz de enfermedades
1.5.2. Avances en algoritmos de Inteligencia Artificial para la interpretación de patologías complejas
1.5.3. Integración de diagnósticos asistidos por Integración de diagnósticos asistidos por IA en la práctica clínica rutinaria
1.5.4. Evaluación de la efectividad y la aceptación de la Inteligencia Artificial diagnóstica por profesionales de la salud

1.6. Aplicaciones de Inteligencia Artificial en análisis de imágenes del microbioma con DayTwo AI

1.6.1. Técnicas de Inteligencia Artificial para el análisis de imágenes en estudios del microbioma
1.6.2. Correlación de datos imagenológicos del microbioma con indicadores de salud
1.6.3. Impacto de los hallazgos en microbioma sobre las decisiones terapéuticas
1.6.4. Desafíos en la estandarización y validación de imágenes del microbioma

1.7. Uso de wearables para mejorar la interpretación de imágenes diagnósticas con AliveCor

1.7.1. Integración de datos de wearables con imágenes médicas para diagnósticos completos
1.7.2. Algoritmos de IA para el análisis de datos continuos y su representación en imágenes
1.7.3. Innovaciones tecnológicas en wearables para la monitorización de salud
1.7.4. Estudios de caso sobre la mejora en la calidad de vida a través de wearables y diagnósticos por imagen

1.8. Gestión de datos de diagnóstico por imagen en ensayos clínicos mediante Inteligencia Artificial

1.8.1. Herramientas de IA para la gestión eficiente de grandes volúmenes de datos de imagen
1.8.2. Estrategias para asegurar la calidad y la integridad de los datos en estudios multicéntricos
1.8.3. Aplicaciones de Inteligencia Artificial para el análisis predictivo en ensayos clínicos
1.8.4. Retos y oportunidades en la estandarización de protocolos de imagen en ensayos globales

1.9. Desarrollo de tratamientos y vacunas asistidos por diagnósticos Inteligencia Artificial avanzados

1.9.1. Uso de Inteligencia Artificial para el diseño de tratamientos personalizados basados en imágenes y datos clínicos
1.9.2. Modelos de Inteligencia Artificial en el desarrollo acelerado de vacunas con apoyo de Diagnósticos por Imagen
1.9.3. Evaluación de la efectividad de tratamientos mediante seguimiento por imagen
1.9.4. Impacto de la Inteligencia Artificial en la reducción de tiempos y costos en el desarrollo de nuevas terapias

1.10. Aplicaciones de IA en inmunología y estudios de respuesta inmune con ImmunoMind

1.10.1. Modelos de IA para la interpretación de imágenes relacionadas con la respuesta inmune
1.10.2. Integración de datos de imagenología y análisis inmunológico para diagnósticos precisos
1.10.3. Desarrollo de biomarcadores de imagen para Enfermedades Autoinmunes
1.10.4. Avances en la personalización de tratamientos inmunológicos mediante el uso de Inteligencia Artificial

El plan de estudios incluirá casos prácticos reales y ejercicios que acercarán el desarrollo del programa a la praxis clínica habitual. ¿A qué esperas para matricularte?”