Ein Programm, das Sie im Bereich der biomedizinischen Bildanalyse und der Kontrolle von sozio-gesundheitlichen Daten fortbildet, um die medizinische Versorgung zu optimieren" 

Die Datenanalyse und die biomedizinische Bildgebung sind kein mechanischer oder gesundheitlicher Ansatz, sondern ermöglichen es, die Diagnose von Fall zu Fall zu verbessern. Die umfangreichen Datensammlungen, die den Gesundheitseinrichtungen zur Verfügung stehen, können dank Big Data schnell und einfach verwaltet werden, vor allem aber ermöglichen sie den Vergleich heterogener Informationen aus verschiedenen Einrichtungen. In Anbetracht des dringenden Bedarfs benötigt die öffentliche Gesundheitsfürsorge Fachleute, die wissen, wie sie auf die Probleme reagieren und die neuesten Hilfsmittel einsetzen können. 

TECH hat den Bedarf an Fachleuten seitens der Unternehmen erkannt und bietet daher diesen Universitätsexperten in Biomedizinische Bildanalyse und Big Data in E-Health für Absolventen der Ingenieurwissenschaften an, die ihr Wissen in diesem Bereich aktualisieren möchten. Die Studenten, die an dem Programm teilnehmen, können auf eineRelearning-Methode zurückgreifen, die ihnen lange Studienzeiten erspart und es ihnen ermöglicht, sich die Konzepte auf einfache und progressive Weise anzueignen. 

Darüber hinaus wird TECH von einem Team von Fachleuten unterstützt, die in diesem Bereich tätig sind und sogar eigene Forschungsarbeiten in der Telemedizin durchführen. Dank ihrer Erfahrung und der umfassenden und persönlichen Betreuung, die sie anbieten, können die Studenten ihre Zweifel zu jeder Zeit und an jedem Ort ausräumen. Außerdem stehen Ihnen Inhalte in verschiedenen Formaten zum Herunterladen zur Verfügung, die Sie mit allen Informationen versorgen, die Sie für Ihr Studium benötigen. 

Dank TECH werden Sie mehr über die Anwendungen von Big Data im öffentlichen Gesundheitswesen erfahren, z. B. Risikovorhersagen oder personalisierte Medizin durch Biomarker" 

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 

Untersuchen Sie die direkte Beziehung zwischen chirurgischen Eingriffen und bildgebenden Verfahren und erforschen Sie deren Nutzen für die Erkennung medizinischer Muster" 

Zu den Dozenten des Programms gehören Fachleute aus der Branche, die ihre Erfahrungen aus ihrer Arbeit in diese Weiterbildung einbringen, sowie anerkannte Spezialisten aus führenden Unternehmen und renommierten 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. 

Lernen Sie die Vorteile des IoT bei der Patientenüberwachung und -pflege kennen und verstehen Sie den entsprechenden Nutzen für die Rehabilitation der Betroffenen"

Dank des Wissens, das Ihnen TECH vermitteln wird, lernen Sie die zahlreichen Vorteile des IoT bei der Kommunikation von Geräten untereinander kennen"

Der Lehrplan dieses Universitätsexperten in Biomedizinische Bildanalyse und Big Data in E-Health zielt darauf ab, Ingenieure fortzubilden, die einen technischen Hintergrund haben und ihr Wissen in Richtung medizinischer Bildgebung und der Anwendungen von künstlicher Intelligenz und dem Internet der Dinge (IoT) in der Telemedizin erweitern möchten. In nur sechs Monaten vermittelt TECH dem Studenten angewandtes technologisches Wissen in der Medizin mit Hilfe einer Methode, die zu 100% auf herunterladbaren Inhalten basiert, die auch ohne Internetanschluss verfügbar sind. Darüber hinaus wurde der Studiengang dynamisch gestaltet, um das Interesse der Studenten zu wecken und ihre Leistung zu fördern.

Ein Programm, das Ihnen dabei helfen soll, die Funktionsweise von Hilfsmitteln, wie zum Beispiel dem Machine Learning, zu verstehen und Algorithmen der künstlichen Intelligenz auf Ihre eigene Forschung anzuwenden" 

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 gegliedert 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
   

Erfüllen Sie Ihr Ziel, vertiefen Sie Ihre Kenntnisse in der Radiologie und lernen Sie die Hilfsmittel der Nuklearmedizin wie beispielsweise SPECT und PET kennen"