Das Gesundheitswesen ist ein Sektor mit großen Erwartungen für die Zukunft. Mit diesem Abschluss qualifizieren Sie sich für die Leitung von Unternehmensprojekten in den Bereichen biomedizinische Bildanalyse und Big Data” 

¿Warum an der TECH studieren?

TECH ist die weltweit größte 100%ige Online Business School. Es handelt sich um eine Elite-Business School mit einem Modell, das höchsten akademischen Ansprüchen genügt. Ein leistungsstarkes internationales Zentrum für die intensive Fortbildung von Führungskräften.   

TECH ist eine Universität an der Spitze der Technologie, die dem Studenten alle Ressourcen zur Verfügung stellt, um ihm zu helfen, geschäftlich erfolgreich zu sein”

Bei TECH Technologische Universität

Innovation

Die Universität bietet ein Online-Lernmodell an, das modernste Bildungstechnologie mit höchster pädagogischer Genauigkeit verbindet. Eine einzigartige Methode mit höchster internationaler Anerkennung, die dem Studenten die Schlüssel für seine Entwicklung in einer Welt des ständigen Wandels liefert, in der Innovation der wesentliche Einsatz eines jeden Unternehmers sein muss.

“Die Erfolgsgeschichte von Microsoft Europa” für die Einbeziehung des neuen interaktiven Multivideosystems in unsere Programme.  

Maximalforderung

Das Zulassungskriterium von TECH ist nicht wirtschaftlich. Sie brauchen keine große Investitionen zu tätigen, um bei TECH zu studieren. Um jedoch einen Abschluss bei TECH zu erlangen, werden die Grenzen der Intelligenz und der Kapazität des Studenten getestet. Die akademischen Standards von TECH sind sehr hoch...

95% der Studenten von TECH schließen ihr Studium erfolgreich ab.

Networking

Fachleute aus der ganzen Welt nehmen an der TECH teil, so dass der Student ein großes Netzwerk von Kontakten knüpfen kann, die für seine Zukunft nützlich sein werden.

+100.000 jährlich spezialisierte Manager, +200 verschiedene Nationalitäten.

Empowerment

Der Student wird Hand in Hand mit den besten Unternehmen und Fachleuten von großem Prestige und Einfluss wachsen. TECH hat strategische Allianzen und ein wertvolles Netz von Kontakten zu den wichtigsten Wirtschaftsakteuren auf den 7 Kontinenten aufgebaut.

+500 Partnerschaften mit den besten Unternehmen. 

Talent

Dieses Programm ist ein einzigartiger Vorschlag, um die Talente des Studenten in der Geschäftswelt zu fördern. Eine Gelegenheit für ihn, seine Anliegen und seine Geschäftsvision vorzutragen. 

TECH hilft dem Studenten, sein Talent am Ende dieses Programms der Welt zu zeigen. 

Multikultureller Kontext

Ein Studium bei TECH bietet dem Studenten eine einzigartige Erfahrung. Er wird in einem multikulturellen Kontext studieren. In einem Programm mit einer globalen Vision, dank derer er die Arbeitsweise in verschiedenen Teilen der Welt kennenlernen und die neuesten Informationen sammeln kann, die am besten zu seiner Geschäftsidee passen. 

Unsere Studenten kommen aus mehr als 200 Ländern.    

Mit den Besten lernen

Das Lehrteam von TECH erklärt im Unterricht, was sie in ihren Unternehmen zum Erfolg geführt hat, und zwar in einem realen, lebendigen und dynamischen Kontext. Lehrkräfte, die sich voll und ganz dafür einsetzen, eine hochwertige Spezialisierung zu bieten, die es dem Studenten ermöglicht, in seiner Karriere voranzukommen und sich in der Geschäftswelt zu profilieren. 

Lehrkräfte aus 20 verschiedenen Ländern. 

TECH strebt nach Exzellenz und hat zu diesem Zweck eine Reihe von Merkmalen, die sie zu einer einzigartigen Universität machen:    

Analyse

TECH erforscht die kritische Seite des Studenten, seine Fähigkeit, Dinge zu hinterfragen, seine Problemlösungsfähigkeiten und seine zwischenmenschlichen Fähigkeiten.  

Akademische Spitzenleistung

TECH bietet dem Studenten die beste Online-Lernmethodik. Die Universität kombiniert die Relearning-Methode (die international am besten bewertete Lernmethode für Aufbaustudien) mit der Fallstudie. Tradition und Avantgarde in einem schwierigen Gleichgewicht und im Rahmen einer anspruchsvollen akademischen Laufbahn.     

Skaleneffekt

TECH ist die größte Online-Universität der Welt. Sie verfügt über ein Portfolio von mehr als 10.000 Hochschulabschlüssen. Und in der neuen Wirtschaft gilt: Volumen + Technologie = disruptiver Preis. Damit stellt TECH sicher, dass das Studium nicht so kostspielig ist wie an anderen Universitäten.   

Bei TECH werden Sie Zugang zu den präzisesten und aktuellsten Fallstudien im akademischen Bereich haben” 

Einer der Erfolgsfaktoren der TECH Technologische Universität ist die Anwendung der innovativen und effektiven Relearning-Methode bei der Entwicklung der theoretischen Inhalte aller Studiengänge, die in der Wiederholung der wichtigsten Konzepte im gesamten Lehrplan besteht. Darüber hinaus basiert diese Lehrstrategie auf der Lösung von praktischen, simulierten und realen Fällen. Beide Aspekte begünstigen einen allmählichen und natürlichen Wissenserwerb, ohne dass lange und mühsame Lernstunden mit traditionellen Auswendiglerntechniken investiert werden müssen. 

Möchten Sie die technischen Aspekte von MRT-, Ultraschall- oder CT-Scans beherrschen, um Geschäftsprojekte zu erstellen? Wenn ja, dann schreiben Sie sich jetzt ein" 

Lehrplan

Der von der TECH Technologische Universität angebotene Universitätsexperte in Biomedizinische Bildanalyse und Big Data in E-Health ist ein intensives und multidisziplinäres Programm, das die Studenten darauf vorbereitet, sich dem Arbeitsmarkt und den ehrgeizigsten und komplexesten Projekten im Bereich der Bioinformatik und Telemedizin zu stellen, mit der Garantie, über das aktuellste und vollständigste Wissen zu verfügen. 

Der Inhalt des Studiengangs zielt darauf ab, die beruflichen Kompetenzen der Studenten durch die Beherrschung der aktuellen Werkzeuge sowohl für die gesundheitswissenschaftliche Forschung als auch für das Datenmanagement zu erweitern. 

Der Studiengang bietet 450 Stunden theoretischen, praktischen und ergänzenden Lernstoff auf höchstem Niveau, der es ihnen ermöglicht, die Anwendungen in diesem Bereich zu vertiefen und ihr Profil an die aktuelle Nachfrage nach Arbeitskräften in diesem Berufsfeld anzupassen. 

Dieser Universitätsexperte erstreckt sich über 6 Monate und ist in 3 Module unterteilt: 

Modul 1. Techniken, Erkennung und Intervention durch biomedizinische Bildgebung
Modul 2. Big Data in der Medizin: Massive Verarbeitung von medizinischen Daten
Modul 3. Anwendungen von künstlicher Intelligenz und dem Internet der Dinge (IoT) in der Telemedizin

¿Wo, wann und wie wird unterrichtet?

TECH bietet die Möglichkeit, diesen Universitätsexperten in Biomedizinische Bildanalyse und Big Data in E-Health vollkommen online zu absolvieren. Während der 6-monatigen Spezialisierung wird der Student jederzeit auf alle Inhalte dieses Programms zugreifen können, was ihm die Möglichkeit gibt, seine Studienzeit selbst zu verwalten.

Modul 1. Techniken, Erkennung und Intervention durch biomedizinische Bildgebung 

1.1. Medizinische Bildgebung

1.1.1. Modalitäten der medizinischen Bildgebung
1.1.2. Ziele von medizinischen Bildgebungssystemen
1.1.3. Speichersysteme für medizinische Bildgebung

1.2. Radiologie

1.2.1. Methode der Bildgebung
1.2.2. Radiologische Interpretation
1.2.3. Klinische Anwendungen

1.3. Computertomographie (CT)

1.3.1. Funktionsprinzip
1.3.2. Bilderzeugung und -erfassung
1.3.3. Computertomographie. Typologie
1.3.4. Klinische Anwendungen

1.4. Magnetresonanztomographie (MRT)

1.4.1. Funktionsprinzip
1.4.2. Bilderzeugung und -erfassung
1.4.3. Klinische Anwendungen

1.5. Ultraschall: Ultrasonographie und Doppler-Ultraschall

1.5.1. Funktionsprinzip
1.5.2. Bilderzeugung und -erfassung
1.5.3. Typologie
1.5.4. Klinische Anwendungen

1.6. Nuklearmedizin

1.6.1. Physiologische Grundlagen für nukleare Studien. Radiopharmazeutika und Nuklearmedizin
1.6.2. Bilderzeugung und -erfassung
1.6.3. Arten von Tests

1.6.3.1. Szintigraphie
1.6.3.2. SPECT
1.6.3.3. PET
1.6.3.4. Klinische Anwendungen

1.7. Bildgesteuerter Interventionismus

1.7.1. Interventionelle Radiologie
1.7.2. Ziele der interventionellen Radiologie
1.7.3. Verfahren
1.7.4. Vor- und Nachteile

1.8. Die Bildqualität

1.8.1. Technik
1.8.2. Kontrast
1.8.3. Resolution
1.8.4. Rauschen
1.8.5. Verzerrung und Artefakte

1.9. Medizinische Bildgebungstests. Biomedizin

1.9.1. 3D-Bildgebung
1.9.2. Biomodelle

1.9.2.1. DICOM-Standard
1.9.2.2. Klinische Anwendungen

1.10. Strahlenschutz

1.10.1. Für radiologische Dienste geltende europäische Rechtsvorschriften
1.10.2. Sicherheit und Handlungsprotokolle
1.10.3. Radiologische Abfallbehandlung
1.10.4. Strahlenschutz
1.10.5. Pflege und Eigenschaften der Räume

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

2.1. Big Data in der biomedizinischen Forschung

2.1.1. Datengenerierung in der Biomedizin
2.1.2. Hochdurchsatz (High-Throughput-Technologie)
2.1.3. Nutzen von Hochdurchsatzdaten. Hypothesen in der Ära von Big Data

2.2. Datenvorverarbeitung bei Big Data

2.2.1. Vorverarbeitung von Daten
2.2.2. Methoden und Ansätze
2.2.3. Probleme der Datenvorverarbeitung bei Big Data

2.3. Strukturelle Genomik

2.3.1. Die Sequenzierung des menschlichen Genoms
2.3.2. Sequenzierung vs. Chips
2.3.3. Entdeckung von Variationen

2.4. Funktionelle Genomik

2.4.1. Funktionelle Annotation
2.4.2. Prädiktoren für das Risiko bei Mutationen
2.4.3. Genomweite Assoziationsstudien

2.5. Transkriptomik

2.5.1. Techniken zur Gewinnung umfangreicher Daten in der Transkriptomik: RNA-seq
2.5.2. Normalisierung von Transkriptomik-Daten
2.5.3. Studien zur differentiellen Expression

2.6. Interaktomik und Epigenomik

2.6.1. Die Rolle des Chromatins bei der Genexpression
2.6.2. Hochdurchsatzstudien in der Interaktomik
2.6.3. Hochdurchsatzstudien in der Epigenetik

2.7. Proteomik

2.7.1. Analyse der massenspektrometrischen Daten
2.7.2. Untersuchung der posttranslationalen Modifikationen
2.7.3. Quantitative Proteomik

2.8. Anreicherung und Clustering-Techniken

2.8.1. Kontextualisierung der Ergebnisse
2.8.2. Clustering-Algorithmen in Omics-Techniken
2.8.3. Repositorien für die Anreicherung: Gene Ontology und KEGG

2.9. Anwendungen von Big Data in der öffentlichen Gesundheit

2.9.1. Entdeckung von neuen Biomarkern und therapeutischen Targets
2.9.2. Prädiktoren für Risiken
2.9.3. Personalisierte Medizin

2.10. Big Data angewandt in der Medizin

2.10.1. Das Potenzial zur Unterstützung von Diagnose und Prävention
2.10.2. Die Verwendung von Algorithmen des Machine Learning in der öffentlichen Gesundhei

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

3.1. Plattform für E-Health. Personalisierung des Gesundheitswesens

3.1.1. Plattform für E-Health
3.1.2. Ressourcen für eine Plattform für E-Health
3.1.3. Programm “Digitales Europa”. Digital Europe-4-Health und Horizont Europa

3.2. Künstliche Intelligenz im Gesundheitswesen I: neue Lösungen in Softwareanwendungen

3.2.1. Fernanalyse von Ergebnissen
3.2.2. Chatbox
3.2.3. Prävention und Echtzeit-Überwachung
3.2.4. Vorbeugende und personalisierte Medizin im Bereich der Onkologie

3.3. Künstliche Intelligenz im Gesundheitswesen II: Überwachung und ethische Herausforderungen

3.3.1. Monitoring von Patienten mit verminderter Mobilität
3.3.2. Monitoring des Herzens, Diabetes, Asthma
3.3.3. Gesundheits- und Wellness-Apps

3.3.3.1. Herzfrequenz-Messgeräte
3.3.3.2. Blutdruckmessgeräte

3.3.4. Ethik für KI im medizinischen Bereich. Datenschutz

3.4. Algorithmen der künstlichen Intelligenz für die Bildverarbeitung

3.4.1. Algorithmen der künstlichen Intelligenz für die Bildbehandlung
3.4.2. Bilddiagnose und Monitoring in der Telemedizin

3.4.2.1. Melanom-Diagnose

3.4.3. Beschränkungen und Herausforderungen der Bildverarbeitung in der Telemedizin

3.5. Anwendungen der Grafikprozessor-Beschleunigung (GPU) in der Medizin

3.5.1. Parallelisierung von Programmen
3.5.2. GPU-Betrieb
3.5.3. GPU-Beschleunigungsanwendungen in der Medizin

3.6. Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) in der Telemedizin

3.6.1. Medizinische Textverarbeitung. Methodik
3.6.2. Natürliche Sprachverarbeitung in Therapie und Krankenakten
3.6.3. Beschränkungen und Herausforderungen der natürlichen Sprachverarbeitung in der Telemedizin

3.7. Das Internet der Dinge (IoT) in der Telemedizin. Anwendungen

3.7.1. Überwachung der Vitalparameter. Wearables

3.7.1.1. Blutdruck, Temperatur, Herzfrequenz

3.7.2. LoT und Cloud-Technologie

3.7.2.1. Datenübertragung in die Cloud

3.7.3. Selbstbedienungs-Terminals

3.8. LoT in der Patientenüberwachung und -pflege

3.8.1. LoT-Anwendungen zur Erkennung von Notfällen
3.8.2. Das Internet der Dinge in der Patientenrehabilitation
3.8.3. Unterstützung durch künstliche Intelligenz bei der Erkennung und Rettung von Verletzten

3.9. Nano-Roboter. Typologie

3.9.1. Nanotechnologie
3.9.2. Typen von Nano-Robotern

3.9.2.1. Assembler. Anwendungen
3.9.2.2. Selbstreplikatoren. Anwendungen

3.10. Künstliche Intelligenz bei der Kontrolle von COVID-19

3.10.1. COVID-19 und die Telemedizin
3.10.2. Management und Kommunikation von Entwicklungen und Ausbrüchen
3.10.3. Ausbruchsvorhersage mit künstlicher Intelligenz

Im virtuellen Klassenzimmer finden Sie Forschungsartikel, ergänzende Lektüre, ausführliche Videos und dynamische Zusammenfassungen, um jeden Abschnitt des Lehrplans zu vertiefen"