Apresentação

Uma especialização que o capacitará na área de análise de imagens biomédicas e controlo de dados sociosanitários, com o objetivo de otimizar a atenção médica”

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Longe de aplicar uma atenção mecânica e sanitária, a análise de dados e as imagens biomédicas permitem melhorar o diagnóstico para cada caso em particular. O extenso conjunto de dados com o qual contam os centros sanitários pode ser gerido de forma rápida e simples graças ao Big Data, mas, sobretudo, permite contrastar informação heterogénea de diferentes centros. Dada a necessidade, a saúde pública requer profissionais que saibam responder às problemáticas e possam aplicar as ferramentas mais inovadoras.

A TECH identificou a procura de profissionais por parte das empresas e, por isso, oferece este Curso de especialização em Análise de Imagens Biomédicas e Big Data em e-Health a profissionais em Engenharia que desejem atualizar os seus conhecimentos nesta área. Os alunos que frequentarem a especialização contarão com uma metodologia Relearning que poupar-lhes-á longas horas de estudo e permitir-lhes-á assimilar os conceitos de forma simples e progressiva.

Além disso, a TECH conta com uma equipa de profissionais que trabalham nesta área e que, inclusivamente, têm as suas próprias investigações em telemedicina. Graças à sua experiência e à tutoria exaustiva e personalizada que oferecem, os alunos poderão esclarecer as suas dúvidas em qualquer momento e lugar. Adicionalmente, terão acesso a conteúdos descarregáveis em diferentes formatos, que lhes fornecerão toda a informação necessária para garantir a sua formação.

Graças à TECH, conhecerá as aplicações do Big Data na saúde pública, como as previsões de riscos ou a medicina personalizada através de biomarcadores”

Este Curso de especialização em Análise de Imagens Biomédicas e Big Data em e-Health conta com o conteúdo educacional mais completo e atualizado do mercado. As suas principais características são: 

  • O desenvolvimento de estudos de casos apresentados por especialistas em imagens biomédicas e bases de dados
  • Os conteúdos gráficos, esquemáticos e eminentemente práticos com que foi concebido fornecem uma informação prática sobre as disciplinas que são indispensáveis para a prática profissional
  • Os exercícios práticos onde o processo de autoavaliação pode ser efetuado a fim de melhorar a aprendizagem
  • O seu foco especial em metodologias inovadoras
  • As aulas teóricas, perguntas ao especialista, fóruns de discussão sobre questões controversas e atividades de reflexão individual
  • A disponibilidade de acesso aos conteúdos a partir de qualquer dispositivo fixo ou portátil com conexão à Internet

Explore a relação direta entre intervenções cirúrgicas e técnicas de imagem, aprofundando-se na sua utilidade para reconhecer padrões médicos”

O curso inclui, no seu corpo docente, profissionais da área que partilham nesta formação a experiência do seu trabalho, além de reconhecidos especialistas de sociedades de referência e universidades de prestígio.

O seu conteúdo multimédia, desenvolvido com a mais recente tecnologia educacional, irá permitir que o profissional tenha acesso a uma aprendizagem situada e contextual; isto é, um ambiente de simulação que proporcionará uma capacitação imersiva, programada para praticar em situações reais.

O design deste curso foca-se na Aprendizagem Baseada em Problemas, através da qual o profissional deverá tentar resolver as diferentes situações da atividade profissional que surgem ao longo do curso. Para tal, contará com a ajuda de um sistema inovador de vídeo interativo desenvolvido por especialistas reconhecidos.

Conheça os benefícios da IoT na monitorização e nos cuidados dos pacientes e compreenda o seu contributo para a reabilitação das pessoas afetadas”

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Graças aos conhecimentos que a TECH lhe transmitirá, conhecerá as múltiplas vantagens que o IoT oferece ao comunicar dispositivos entre si”

Programa de estudos

O programa deste Curso de especialização em Análise de Imagens Biomédicas e Big Data em e-Health foi desenhado de forma detalhada por profissionais que trabalham no setor da medicina genómica, biomecânica e inteligência artificial. Graças à sua contribuição e à incorporação de ferramentas práticas, o aluno terá à sua disposição conteúdos audiovisuais em diversos formatos que o ajudarão na sua formação. Adicionalmente, a metodologia Relearning aplicada pela TECH permite que o aluno assimile os conhecimentos de forma gradual e que seja mais fácil obter a certificação de especialista. Além disso, por ser uma modalidade 100% online, o ritmo de estudo adapta-se aos compromissos pessoais e profissionais do aluno.

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Compreenda o funcionamento de ferramentas de saúde e bem-estar, como as pulseiras para o controlo da pressão arterial, e integre-as nos seus modelos de negócio”

Módulo 1. Técnicas, reconhecimento e intervenção através de imagens biomédicas

1.1. Imagens médicas

1.1.1. Modalidades das imagens médicas
1.1.2. Objetivos dos sistemas de imagem médica
1.1 3. Sistemas de armazenamento das imagens médicas

1.2. Radiologia

1.2.1. Método de obtenção de imagens
1.2.2. Interpretação da radiologia
1.2.3. Aplicações clínicas

1.3. Tomografia computorizada (TC)

1.3.1. Princípio de funcionamento
1.3.2. Geração e obtenção da imagem
1.3.3. Tomografia computorizada. Tipologia
1.3.4. Aplicações clínicas

1.4. Ressonância Magnética (RM)

1.4.1. Princípio de funcionamento
1.4.2. Geração e obtenção da imagem
1.4.3. Aplicações clínicas

1.5. Ultrassom: ecografia e ecografia doppler

1.5.1. Princípio de funcionamento
1.5.2. Geração e obtenção da imagem
1.5.3. Tipologia
1.5.4. Aplicações clínicas

1.6. Medicina nuclear

1.6.1. Fundamento fisiológico dos estudos nucleares. Radiofármacos e medicina nuclear
1.6.2. Geração e obtenção da imagem
1.6.3. Tipos de provas

1.6.3.1. Gamagrafia
1.6.3.2. SPECT
1.6.3.3. PET
1.6.3.4. Aplicações clínicas

1.7. Intervencionismo guiado por imagem

1.7.1. A radiologia intervencionista
1.7.2. Objetivos da radiologia intervencionista
1.7.3. Procedimentos
1.7.4. Vantagens e desvantagens

1.8. A qualidade da imagem

1.8.1. Técnica
1.8.2. Contraste
1.8.3. Resolução
1.8.4. Ruído
1.8.5. Distorção e artefatos

1.9. Testes de imagens médicas. Biomedicina

1.9.1. Criação de imagens 3D
1.9.2. Os biomodelos

1.9.2.1. Norma DICOM
1.9.2.2. Aplicações clínicas

1.10. Proteção radiológica

1.10.1. Legislação europeia aplicável aos serviços de radiologia
1.10.2. Segurança e protocolos de atuação
1.10.3. Gestão de resíduos radiológicos
1.10.4. Proteção radiológica
1.10.5. Cuidados e características das salas

Módulo 2. Big Data em medicina: processamento massivo de dados médicos

2.1. Big Data em pesquisa biomédica

2.1.1. Geração de dados em biomedicina
2.1.2. Alto desempenho (Tecnología High-throughput)
2.1.3. Utilidade dos dados de alto desempenho. Hipóteses na era do Big Data

2.2. Pré-processamento de dados em Big Data

2.2.1. Pré-processamento de dados
2.2.2. Métodos e abordagens
2.2.3. Problemas do pré-processamento de dados em Big Data

2.3. Genómica estrutural

2.3.1. A sequenciação do genoma humano
2.3.2. Sequenciação vs. Chips
2.3.3. Descobrimento de variantes

2.4. Genómica funcional

2.4.1. Anotação funcional
2.4.2. Preditores de risco em mutações
2.4.3. Estudos de associação em genómica

2.5. Transcriptómica

2.5.1. Técnicas de obtenção de dados massivos em transcriptómica: RNA-seq
2.5.2. Normalização de dados em transcriptómica
2.5.3. Estudos de expressão diferencial

2.6. Interatómica e epigenómica

2.6.1. O papel da cromatina na expressão genética
2.6.2. Estudos de alto desempenho em interatómica
2.6.3. Estudos de alto desempenho em epigenética

2.7. Proteómica

2.7.1. Análise de dados de espectrometria de massas
2.7.2. Estudo de modificações pós-traducionais
2.7.3. Proteómica quantitativa

2.8. Técnicas de enriquecimento e Clustering

2.8.1. Contextualização dos resultados
2.8.2. Algoritmos de Clustering em técnicas ómicas
2.8.3. Repositórios para o enriquecimento: Gene Ontology e KEGG

2.9. Aplicações do Big Data em saúde pública

2.9.1. Descoberta de novos biomarcadores e alvos terapêuticos
2.9.2. Preditores de risco
2.9.3. Medicina personalizada

2.10. Big Data aplicado em medicina

2.10.1. O potencial da ajuda ao diagnóstico e prevenção
2.10.2. Uso de algoritmos de Machine Learning em saúde pública
2.10.3. O problema da privacidade

Módulo 3. Aplicações da inteligência artificial e internet das coisas (IoT) na telemedicina

3.1. Plataforma E-Health. Plataforma E-Health

3.1.1. Plataforma E-Health
3.1.2. Recursos para uma plataforma de E-Health
3.1.3. Programa “Europa Digital”. Digital Europe-4-Health e Horizonte Europa

3.2. A inteligência artificial no âmbito da saúde I: novas soluções em aplicações informáticas

3.2.1. Análise remota dos resultados
3.2.2. Chatbox
3.2.3. Prevenção e monitoramento em tempo real
3.2.4. Medicina preventiva e personalizada no âmbito da oncologia

3.3. A inteligência artificial no âmbito da saúde II: monitoramento e desafios éticos

3.3.1. Acompanhamento de pacientes com mobilidade reduzida
3.3.2. Monitoramento cardíaco, diabetes, asma
3.3.3. Apps de saúde e bem-estar

3.3.3.1. Pulsômetros
3.3.3.2. Pulseiras de pressão arterial

3.3.4. Ética para IA no âmbito médico Proteção de dados

3.4. Algoritmos de inteligência artificial para o processamento de imagens

3.4.1. Algoritmos de inteligência artificial para o tratamento de imagens
3.4.2. Diagnóstico e monitoramento por imagem em telemedicina

3.4.2.1. Diagnóstico do melanoma

3.4.3. Limitações e desafios do processamento de imagem em telemedicina

3.5. Aplicações da aceleração por unidade gráfica de processamento (GPU) na medicina

3.5.1. Paralelização de programas
3.5.2. Funcionamento da GPU
3.5.3. Aplicações da aceleração por GPU na medicina

3.6. Processamento de linguagem natural (NLP) em telemedicina

3.6.1. Processamento de textos do âmbito médico. Metodologia
3.6.2. O processamento de linguagem natural na terapia e histórias clínicas
3.6.3. Limitações e desafios do processamento de linguagem natural em telemedicina

3.7. A Internet das Coisas (IoT) na telemedicina. Aplicações

3.7.1. Monitoramento dos sinais vitais. Wearables

3.7.1.1. Pressão arterial, temperatura, ritmo cardíaco

3.7.2. IoT e tecnologia Cloud

3.7.2.1. Transmissão de dados para a nuvem

3.7.3. Terminais de autoatendimento

3.8. loT no acompanhamento e tratamento dos pacientes

3.8.1. Aplicações de IoT para detectar urgências
3.8.2. A Internet das Coisas na reabilitação de pacientes
3.8.3. Apoio da inteligência artificial no reconhecimento de vítimas e salvamento

3.9. Nanorrobôs. Tipologia

3.9.1. Nanotecnologia
3.9.2. Tipos de nanorrobôs

3.9.2.1. Montadores. Aplicações
3.9.2.2. Auto-replicadores. Aplicações

3.10. A inteligência artificial no controle da COVID-19

3.10.1. COVID-19 e telemedicina
3.10.2. Gestão e comunicação dos avanços e surtos
3.10.3. Predição de surtos com a inteligência artificial

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Uma certificação concebida para profissionais como você, que compreendem o futuro da medicina através da aplicação da inteligência artificial”

Curso de Especialização em Análise de Imagens Biomédicas e Big Data em E-Health

A transformação digital no âmbito da saúde está em constante evolução, e com ela surge a necessidade de atualizar os conhecimentos e as habilidades dos profissionais do setor. Por isso, na TECH Universidade Tecnológica desenvolvemos o Curso de Especialização em Análise de Imagens Biomédicas e Big Data em E-Health, com o objetivo de capacitar os especialistas do futuro nas últimas tendências tecnológicas aplicadas à saúde. Apoiados num ambiente completamente virtual com os últimos avanços em matéria de tecnologia educativa, proporcionamos um conjunto de competências altamente competitivas no mercado de trabalho, destacando o seu perfil e transferindo as tendências do mercado para uma área que pode dominar. Ao ser formado por este programa, terá a oportunidade de adquirir habilidades na análise e processamento de imagens biomédicas, o que lhe permitirá diagnosticar e tratar doenças de maneira mais eficaz.

Seja um Curso de Especialização em Análise de Imagens Biomédicas e Big Data em Saúde

Na TECH Universidade Tecnológica estamos comprometidos em formar profissionais que atendam às exigências do mercado de trabalho moderno. Por isso, criamos este completo Curso de Especialização, através do qual obterá as ferramentas essenciais que o tornarão um especialista. Aqui, contará com o apoio de uma equipa de profissionais altamente qualificados na área da saúde e da tecnologia, que o guiarão no processo de aprendizagem e lhe oferecerão a melhor formação para enfrentar os desafios do setor. À medida que avança no programa, será capacitado no Big Data aplicado à saúde, o que lhe permitirá gerir e analisar grandes quantidades de informação para melhorar os sistemas de atendimento sanitário. Graças a isso, terá a oportunidade de desenvolver uma carreira de sucesso na indústria da saúde digital, aproveitando as oportunidades que a tecnologia oferece para melhorar a vida das pessoas.