Un programme 100% en ligne, conçu avec les dernières avancées en matière de préparation académique, qui vous permettra de mettre à jour vos connaissances en mettant l'accent sur le Diagnostic Médical à l'aide de l'Intelligence Artificielle”

Aujourd'hui, les technologies des systèmes de diagnostic assistés par l'Intelligence Artificielle personnalisent les traitements en identifiant des schémas uniques chez chaque patient, améliorant ainsi la prédiction de maladies telles que le Cancer et les pathologies cardiaques. Ces progrès transforment la Médecine de Précision et continuent d'évoluer au fur et à mesure que les algorithmes intègrent davantage de données génomiques et biométriques.

Ce cursus vise à passer en revue les outils les plus récents en matière de diagnostic médical, tels que Viz.ai, qui utilise des algorithmes avancés pour analyser rapidement les images de tomodensitométrie de patients suspectés d'Accidents Vasculaires Cérébraux, ce qui permet de hiérarchiser automatiquement les cas les plus graves. Cette technologie accélère le processus de prise de décision en temps réel, ce qui est crucial dans les situations où chaque minute compte.

C'est pourquoi le programme académique commence par une solide formation aux fondements théoriques de l'Intelligence Artificielle, au cours de laquelle les étudiants analyseront les différents types de données et le cycle de vie des données. En outre, le rôle critique que jouent les données dans le développement et la mise en œuvre de solutions d'Intelligence Artificielle sera analysé, offrant ainsi une vision holistique du processus. Les fondements théoriques des réseaux neuronaux et leur application au Deep Learning, une technique clé dans l'évolution de l'IA moderne, seront également abordés, ainsi que l'informatique bio-inspirée, qui imite les processus naturels pour développer des systèmes intelligents.

Ainsi, le parcours académique se concentrera sur la mise en œuvre de solutions pour automatiser les processus et personnaliser les diagnostics médicaux, ainsi que sur l'application de techniques d'exploration de données et d'analyse prédictive. Par conséquent, 
il s'agira d'un programme exhaustif 100 % en ligne, ce qui permettra au diplômé de l'étudier confortablement, où et quand il le souhaite, puisqu'il n'aura besoin que d'un appareil électronique doté d'une connexion à internet. Il sera également basé sur la méthodologie révolutionnaire Relearning, qui consiste à réitérer continuellement les concepts clés pour 
une assimilation optimale et organique des contenus.

Maîtrisez les techniques d'automatisation du diagnostic médical par l'Intelligence Artificielle grâce à des outils tels que Viz.ai, qui est capable de détecter des maladies par le biais d'algorithmes”

Ce Certificat en Personnalisation et Automatisation du Diagnostic Médical à l’aide de l’Intelligence Artificielle contient le programme scientifique le plus complet et le plus actualisé du marché. Ses caractéristiques sont les suivantes:

• Le développement de cas pratiques présentés par des experts en Intelligence Artificielle appliquée à l’Imagerie Diagnostique
• Les contenus graphiques, schématiques et éminemment pratiques de l’ouvrage fournissent des informations scientifiques et pratiques sur les disciplines essentielles à la pratique professionnelle
• Exercices pratiques permettant de réaliser le processus d'auto-évaluation afin d'améliorer l’apprentissage
• Il met l'accent sur les méthodologies innovantes
• Cours théoriques, questions à l'expert, forums de discussion sur des sujets controversés et travail de réflexion individuel
• La possibilité d'accéder aux contenus depuis n'importe quel appareil fixe ou portable doté d'une connexion internet

Améliorez vos compétences dans un environnement flexible et actualisé, dans lequel vous maîtriserez les techniques avancées de traitement et d'exploration des données cliniques, en intégrant des technologies telles que le Traitement du Langage Naturel”

Le corps enseignant du programme comprend des professionnels du secteur qui apportent à cette formation leur expérience professionnelle, ainsi que des spécialistes reconnus de sociétés de référence et d'universités prestigieuses.

Grâce à son contenu multimédia développé avec les dernières technologies éducatives, les spécialistes bénéficieront d’un apprentissage situé et contextuel, ainsi, ils se formeront dans un environnement simulé qui leur permettra d’apprendre en immersion et de s’entrainer dans des situations réelles.

La conception de ce programme est axée sur l'Apprentissage par les Problèmes, grâce auquel le professionnel doit essayer de résoudre les différentes situations de la pratique professionnelle qui se présentent tout au long du programme académique. Pour ce faire, l’étudiant sera assisté d'un innovant système de vidéos interactives, créé par des experts reconnus.

Devenez un expert dans l'utilisation des algorithmes d'apprentissage automatique et des réseaux neuronaux pour l'analyse des données médicales, telles que les images radiologiques, grâce à une vaste bibliothèque 
de ressources multimédias"

Devenez un expert dans l'utilisation des algorithmes d'apprentissage automatique et des réseaux neuronaux pour l'analyse des données médicales, telles que les images radiologiques, grâce à une vaste bibliothèque de ressources multimédias"

Ce Certificat de 6 semaines se penche sur la Personnalisation et Automatisation du Diagnostic Médical à l’aide de l’Intelligence Artificielle. Ainsi, tout au long de cette formation, les médecins analyseront différentes techniques de détection des maladies grâce à l'IA, ainsi que le traitement des images médicales à l'aide du Réseau Butterfly. De plus, ils mettront à jour leurs connaissances en matière d'algorithmes pour le traitement en temps réel des images pendant les procédures médicales. Tout cela sera facilité par le système Relearning, mis en œuvre par TECH dans tous ses diplômes, qui permet d'assimiler les contenus sans avoir besoin de longues heures d'étude.

Ce programme vous offrira un large éventail de contenus sur les modèles d'Intelligence Artificielle, en se concentrant sur la mise en œuvre de solutions technologiques avancées dans les environnements hospitaliers”

Module 1. Personnalisation et Automatisation du Diagnostic Médical à l’aide de l’Intelligence Artificielle

1.1. Application de l'Intelligence Artificielle dans le séquençage génomique et corrélation avec les résultats d'imagerie avec Fabric Genomics

1.1.1. Techniques d'Intelligence Artificielle pour l'intégration des données génomiques et d'imagerie
1.1.2. Modèles prédictifs de corrélation entre les variantes génétiques et les pathologies visibles à l'imagerie
1.1.3. Développement d'algorithmes pour l'analyse automatique des séquences et leur représentation dans les images
1.1.4. Études de cas sur l'impact clinique de la fusion de la génomique et de l'imagerie

1.2. Avancées en Intelligence Artificielle pour l'analyse détaillée d'images biomédicales avec PathAI

1.2.1. Innovations dans les techniques de traitement et d'analyse d'images au niveau cellulaire
1.2.2. Application de l'Intelligence Artificielle pour l'amélioration de la résolution des images de microscopie
1.2.3. Algorithmes de Deep Learning spécialisés dans la détection de motifs submicroscopiques
1.2.4. Impact des progrès de l'Intelligence Artificielle sur la recherche biomédicale et le diagnostic clinique

1.3. Automatisation de l'acquisition et du traitement des images médicales avec Butterfly Network

1.3.1. Systèmes automatisés pour l'optimisation des paramètres d'acquisition d'images
1.3.2. Intelligence Artificielle dans la gestion et la maintenance des équipements d'imagerie
1.3.3. Algorithmes pour le traitement en temps réel des images pendant les procédures médicales
1.3.4. Exemples de réussite dans la mise en œuvre de systèmes automatisés dans les hôpitaux et les cliniques

1.4. Personnalisation des diagnostics grâce à l'Intelligence Artificielle et à la médecine de précision avec Tempus AI

1.4.1. Modèles d'Intelligence Artificielle pour des diagnostics personnalisés basés sur des profils génétiques et d'images
1.4.2. Stratégies d'intégration des données cliniques et d'imagerie dans la planification thérapeutique
1.4.3. Impact de la médecine de précision sur les résultats cliniques grâce à l'IA
1.4.4. Défis éthiques et pratiques dans la mise en œuvre de la médecine personnalisée

1.5. Innovations en matière de diagnostic assisté par Intelligence Artificielle avec Caption Health

1.5.1. Développement de nouveaux outils d'Intelligence Artificielle pour la détection précoce des maladies
1.5.2. Progrès dans les algorithmes d'Intelligence Artificielle pour l'interprétation de pathologies complexes
1.5.3. Intégration des diagnostics assistés par l'IA dans la pratique clinique de routine
1.5.4. Évaluation de l'efficacité et de l'acceptabilité des diagnostics assistés par l'Intelligence Artificielle par les professionnels de la santé

1.6. Applications de l'Intelligence Artificielle dans l'analyse d'images du microbiome avec DayTwo AI

1.6.1. Techniques d'Intelligence Artificielle pour l'analyse d'images dans les études sur le microbiome
1.6.2. Corrélation entre les données d'imagerie du microbiome et les indicateurs de santé
1.6.3. Impact des résultats de l'étude du microbiome sur les décisions thérapeutiques
1.6.4. Défis en matière de normalisation et de validation de l'imagerie du microbiome

1.7. Utilisation de wearables pour améliorer l'interprétation des images diagnostiques avec AliveCor

1.7.1. Intégration des données des wearables aux images médicales pour un diagnostic complet
1.7.2. Algorithmes d'IA pour l'analyse de données continues et leur représentation en images
1.7.3. Innovations technologiques dans le domaine des wearables pour le suivi de la santé
1.7.4. Études de cas sur l'amélioration de la qualité de vie grâce aux wearableset aux diagnostics par imagerie

1.8. Gestion des données d'imagerie diagnostique dans les essais cliniques grâce à l'Intelligence Artificielle

1.8.1. Outils d'IA pour la gestion efficace de grands volumes de données d'imagerie
1.8.2. Stratégies visant à garantir la qualité et l'intégrité des données dans les études multicentriques
1.8.3. Applications de l'Intelligence Artificielle pour l'analyse prédictive dans les essais cliniques
1.8.4. Défis et opportunités liés à la normalisation des protocoles d'imagerie dans les essais mondiaux

1.9. Mise au point de traitements et de vaccins assistée par des diagnostics avancés d'Intelligence Artificielle

1.9.1. Utilisation de l'Intelligence Artificielle pour la conception de traitements personnalisés basés sur des données d'imagerie et des données cliniques
1.9.2. Modèles d'Intelligence Artificielle dans le développement accéléré de vaccins soutenus par l'Imagerie Diagnostique
1.9.3. Évaluation de l'efficacité des traitements à l'aide de la surveillance des images
1.9.4. Impact de l'Intelligence Artificielle sur la réduction des délais et des coûts dans le développement de nouvelles thérapies

1.10. Applications d'IA en Immunologie et aux études de la réponse immunitaire avec ImmunoMind

1.10.1. Modèles d'IA pour l'interprétation d'images liées à la réponse immunitaire
1.10.2. Intégration des données d'imagerie et de l'analyse immunologique pour un diagnostic précis
1.10.3. Développement de biomarqueurs d'imagerie pour les Maladies Auto-immunes
1.10.4. Progrès dans la personnalisation des traitements immunologiques grâce à l'utilisation de l'Intelligence Artificielle

Profitez de cette opportunité pour vous entourer de professionnels experts et apprendre de leur méthodologie de travail"