Das beste Programm zur Spezialisierung auf Big Data und seine Werkzeuge für den Bereich der Telemedizin, 100% online" 

Die Fortschritte im Bereich der Telemedizin haben es ermöglicht, immer spezialisiertere und wirksamere Diagnose- und Behandlungsstrategien in der klinischen Praxis umzusetzen, Prozesse zu optimieren und neue Interventionstechniken zu entwickeln. Möglich wurde dies durch die Entwicklung von Big Data, die die massive Verarbeitung und Speicherung von Daten begünstigt und Algorithmen geschaffen hat, mit denen Computersysteme die Informationen analysieren und eine Reihe von Prozessen automatisieren. Dies spart nicht nur Zeit und Kosten, sondern begünstigt auch die Entwicklung modernster Methoden, zum Beispiel bei der Analyse biomedizinischer Bilder.

Die Akzeptanz dieses Bereichs im Rahmen der elektronischen Gesundheitsdienste hat zu einem enormen Bedarf an IT-Fachleuten geführt, nicht nur um die Forschungs- und Entwicklungsarbeit fortzusetzen, sondern auch um eine optimale und garantierte Wartung der bestehenden Systeme zu gewährleisten. Um diese Aufgaben erfüllen zu können, muss die Fachkraft jedoch über ein detailliertes Wissen auf dem betreffenden Gebiet verfügen, weshalb dieser Universitätsexperte genau zum richtigen Zeitpunkt kommt. Es handelt sich um einen umfassenden und hochmodernen Abschluss, der auf den neuesten Entwicklungen in der Telemedizin basiert. In 450 Stunden Fortbildung kann sich der Teilnehmer mit den Erkennungs- und Interventionstechniken der biomedizinischen Bildgebung, der Anwendung von Big Data in der Medizin und der Anpassung der künstlichen Intelligenz und des IoT an diesen Bereich befassen.

All dies über 6 Monate und durch ein 100%iges Online-Programm, das neben der Erfassung der neuesten Informationen zusätzliches hochwertiges Material enthält: ausführliche Videos, Forschungsartikel, Übungen zur Selbsterkenntnis, ergänzende Lektüre, dynamische Zusammenfassungen und vieles mehr! Auf diese Weise erhalten die Informatiker Zugang zu einem Studiengang, der an ihre Bedürfnisse und die des aktuellen Marktes angepasst ist und mit dem sie den Höhepunkt ihrer beruflichen Laufbahn in einem boomenden Bereich wie E-Health erreichen werden.

Möchten Sie die modernsten und speziellsten Strategien der medizinischen Massendatenverarbeitung im Detail kennen lernen? Schreiben Sie sich für dieses Programm ein nd werden Sie in 6 Monaten zum Universitätsexperten" 

Dieser Universitätsexperte in Biomedizinische Bildanalyse und Big Data in E-Health enthält das vollständigste und aktuellste Programm auf dem Markt. Die hervorstechendsten Merkmale sind:

• Die Entwicklung von Fallstudien, die von Experten für medizinische Bildgebung und Datenbanken präsentiert werden
• Der anschauliche, schematische und äußerst praxisnahe Inhalt vermittelt alle für die berufliche Praxis unverzichtbaren Informationen
• Praktische Übungen, bei denen der Selbstbewertungsprozess zur Verbesserung des Lernens genutzt werden kann
• Sein besonderer Schwerpunkt liegt auf innovativen Methoden
• Theoretische Vorträge, Fragen an den Experten, Diskussionsforen zu kontroversen Themen und individuelle Reflexionsarbeit
• Die Verfügbarkeit des Zugangs zu Inhalten von jedem festen oder tragbaren Gerät mit Internetanschluss

Sie werden Zugang zu einer breiten Palette von Zusatzmaterialien haben, um Bereiche wie die Magnetresonanztomographie, ihre klinischen Anwendungen und ihre physikalischen Grundlagen eingehend zu studieren, damit Sie sie von innen heraus und in ihrer Gesamtheit kennenlernen können"

Zu den Dozenten des Programms gehören Experten aus der Branche, die ihre Erfahrungen in diese Fortbildung einbringen, sowie anerkannte Spezialisten aus führenden Unternehmen und angesehenen Universitäten.

Die multimedialen Inhalte, die mit der neuesten Bildungstechnologie entwickelt wurden, werden der Fachkraft ein situiertes und kontextbezogenes Lernen ermöglichen, d. h. eine simulierte Umgebung, die eine immersive Fortbildung bietet, die auf die Ausführung von realen Situationen ausgerichtet ist.

Das Konzept dieses Programms konzentriert sich auf problemorientiertes Lernen, bei dem die Fachkraft versuchen muss, die verschiedenen Situationen aus der beruflichen Praxis zu lösen, die während des gesamten Studiengangs gestellt werden. Zu diesem Zweck wird sie von einem innovativen interaktiven Videosystem unterstützt, das von renommierten Experten entwickelt wurde.

Dank der Besonderheit des Programms können Sie sich mit den aktuellen und zukünftigen Anwendungen von künstlicher Intelligenz und IoT in der Telemedizin befassen"

Dieser Universitätsexperte lässt sich mit drei Worten beschreiben: flexibel, umfassend und innovativ. Möchten Sie es überprüfen?"

TECH und ihr Expertenteam für Telemedizin haben dieses Programm mit dem Ziel entwickelt, IT-Fachleuten detaillierte Kenntnisse in diesem Bereich zu vermitteln, insbesondere in Bezug auf die Analyse biomedizinischer Bilder und die Anwendung von Big Data. Zu diesem Zweck wurden die notwendigen Informationen und Materialien ausgewählt, die es ihnen ermöglichen, in nur 6 Monaten ein breites und spezialisiertes Wissen in diesem Bereich der elektronischen Gesundheitsdienste 100% online zu erwerben.

Möchten Sie die innovativsten Strategien der Transkriptomik und ihre Anwendung in der Telemedizin im Detail kennen lernen? Wenn dies eines Ihrer Ziele ist, wird Ihnen dieses Programm die Schlüssel dazu geben, es garantiert zu erreichen"

Allgemeine Ziele

• Entwickeln von Schlüsselkonzepten der Medizin, die als Grundlage für das Verständnis der klinischen Medizin dienen
• Bestimmen der wichtigsten Krankheiten, die den menschlichen Körper betreffen, klassifiziert nach Apparat oder System, wobei jedes Modul in eine klare Gliederung von Pathophysiologie, Diagnose und Behandlung strukturiert wird
• Bestimmen, wie man Metriken und Tools für das Gesundheitsmanagement ableiten kann
• Entwickeln von Grundlagen der wissenschaftlichen Methodik in der Grundlagenforschung und der translationalen Forschung
• Untersuchen der ethischen Grundsätze und bewährten Praktiken für die verschiedenen Arten der gesundheitswissenschaftlichen Forschung
• Identifizieren und Entwickeln der Mittel zur Finanzierung, Bewertung und Verbreitung wissenschaftlicher Forschung
• Identifizieren der realen klinischen Anwendungen der verschiedenen Techniken
• Entwickeln der Schlüsselkonzepte der Computerwissenschaft und -theorie
• Ermitteln der Anwendungen von Berechnungen und ihrer Bedeutung für die Bioinformatik
• Bereitstellen der notwendigen Ressourcen, um die Studenten in die praktische Anwendung der Konzepte des Moduls einzuführen
• Entwickeln der grundlegenden Konzepte von Datenbanken
• Festlegen der Bedeutung von medizinischen Datenbanken
• Vertiefen der wichtigsten Techniken in der Forschung
• Erkennen der Möglichkeiten, die das IoT im Bereich E-Health bietet
• Vermitteln von Fachwissen über die Technologien und Methoden, die bei der Konzeption, Entwicklung und Bewertung von telemedizinischen Systemen eingesetzt werden
• Bestimmen der verschiedenen Arten und Anwendungen der Telemedizin
• Vertiefen in die gängigsten ethischen Aspekte und rechtlichen Rahmenbedingungen der Telemedizin
• Analysieren des Einsatzes von medizinischen Geräten
• Entwickeln der Schlüsselkonzepte von Unternehmertum und Innovation im Bereich E-Health
• Bestimmen, was ein Geschäftsmodell ist und welche Arten von Geschäftsmodellen es gibt
• Sammeln von Erfolgsgeschichten im Bereich E-Health und zu vermeidende Fehler
• Anwenden des erworbenen Wissens auf die eigene Geschäftsidee

Spezifische Ziele

Modul 1. Techniken, Erkennung und Intervention durch biomedizinische Bildgebung

• Untersuchen der Grundlagen der medizinischen Bildgebungstechnologien
• Entwickeln von Fachwissen in Radiologie, klinische Anwendungen und physikalische Grundlagen
• Analysieren von Ultraschall, klinische Anwendungen und physikalische Grundlagen
• Vertiefen der Computer- und Emissionstomographie, klinische Anwendungen und physikalische Grundlagen
• Bestimmen der Handhabung der Magnetresonanztomographie, klinische Anwendungen und physikalische Grundlagen
• Erwerben fortgeschrittener Kenntnisse über Nuklearmedizin, die Unterschiede zwischen PET und SPECT, klinische Anwendungen und physikalische Grundlagen
• Unterscheiden von Bildrauschen, dessen Ursachen und Bildverarbeitungstechniken zu dessen Reduzierung
• Aufzeigen von Bildsegmentierungstechniken und Erläutern ihrer Nützlichkeit
• Vertiefen der direkten Beziehung zwischen chirurgischen Eingriffen und bildgebenden Verfahren
• Schaffen von Möglichkeiten, die die künstliche Intelligenz bei der Erkennung von Mustern in medizinischen Bildern bietet, um so die Innovation in diesem Bereich zu fördern

Modul 2. Big Data in der Medizin: Massive Verarbeitung von medizinischen Daten

• Entwickeln von Fachwissen über die Techniken der Massendatenerfassung in der Biomedizin
• Analysieren der Bedeutung der Datenvorverarbeitung bei Big Data
• Bestimmen der Unterschiede, die zwischen den Daten der verschiedenen Techniken der Massendatenerfassung bestehen, sowie ihrer besonderen Merkmale in Bezug auf die Vorverarbeitung und ihre Behandlung
• Aufzeigen von Möglichkeiten zur Interpretation der Ergebnisse von Big-Data-Analysen
• Untersuchen der Anwendungen und zukünftigen Trends auf dem Gebiet von Big Data in der biomedizinischen Forschung und im Gesundheitswesen

Modul 3. Anwendungen von künstlicher Intelligenz und dem Internet der Dinge (IoT) in der Telemedizin

• Vorschlagen von Kommunikationsprotokollen in verschiedenen Szenarien im Gesundheitsbereich
• Analysieren der IoT-Kommunikation und ihrer Anwendungsbereiche im Bereich E-Health
• Begründen der Komplexität von Modellen der künstlichen Intelligenz in Anwendungen des Gesundheitswesens
• Identifizieren der Optimierung durch Parallelisierung in GPU-beschleunigten Anwendungen und deren Anwendung im Gesundheitssektor
• Vorstellen aller Cloud-Technologien, die für die Entwicklung von E-Health- und IoT-Produkten zur Verfügung stehen, sowohl in Bezug auf die Datenverarbeitung als auch auf die Kommunikation

Ziel dieses Abschlusses ist es, dass Sie innerhalb von nur 450 Stunden zu einem echten Experten für biomedizinische Bildanalyse und Big Data im Bereich E-Health werden"