Grâce à ce Certificat basé sur le Relearning, vous maîtriserez les techniques les plus innovantes de l'Intelligence Artificielle pour identifier les Maladies Neurologiques précoces à partir d'images médicales"

Un récent rapport réalisé par l'Organisation Mondiale de la Santé montre que l'utilisation de l'Intelligence Artificielle dans l'interprétation des images médicales peut réduire de 30% les erreurs de diagnostic dans des pathologies complexes telles que le Cancer ou les Maladies Cardiovasculaires, améliorant ainsi de manière significative les résultats cliniques. Dans ce contexte, les professionnels doivent rester à la pointe des dernières avancées dans ce domaine afin d'optimiser considérablement les soins aux patients et d'identifier précocement un large éventail de maladies.

Dans ce contexte, TECH conçoit un programme exclusif sur les Innovations de l'Intelligence Artificielle dans l'Imagerie Diagnostique. Conçu par des références dans ce domaine, l'itinéraire académique approfondira des facteurs allant des algorithmes de segmentation d'images ou des applications de l'Intelligence Artificielle en Cardiologie Interventionnelle à l'extraction de caractéristiques cliniques à partir d'images d'échographie. Dans cette optique, l’ordre du jour portera sur les dernières tendances en matière de traitement du langage naturel dans la documentation et les rapports d’images médicales avec Nuance PowerScribe 360. En outre, le matériel pédagogique proposera les dernières techniques de suivi des Maladies Chroniques. De cette manière, les diplômés acquerront des compétences cliniques pour appliquer des outils tels que l’Apprentissage Profond, les Réseaux Neuronaux Convolutifs ou le Deep Learning pour le diagnostic des conditions.

En outre, le programme universitaire s'appuiera sur le système disruptif Relearning powered by TECH et sera accompagné d'une variété de ressources multimédias, de lectures complémentaires et de vidéos approfondies. Tout cela sera basé sur une méthodologie flexible, qui ne suit pas d'horaires stricts, afin que les médecins puissent adapter la mise à jour académique à leurs autres responsabilités professionnelles. Dans le même ordre d'idées, les diplômés n'auront besoin que d'un appareil électronique avec accès à l'internet pour s'immerger dans le Campus Virtuel et profiter des matériels didactiques les plus récents sur le marché de l'éducation.

Un diplôme universitaire qui vous donne l'occasion d'actualiser vos connaissances dans un scénario réel, avec la rigueur scientifique maximale d'une institution à la pointe de la technologie"

Ce Certificat en Innovations de l'Intelligence Artificielle dans l'Imagerie Diagnostique contient le programme le plus complet et le plus actualisé du marché. Ses caractéristiques sont les suivantes:

• Le développement d'études de cas présentées par des experts en Intelligence Artificielle
• Les contenus graphiques, schématiques et éminemment pratiques de l’ouvrage fournissent des informations scientifiques et pratiques sur les disciplines essentielles à la pratique professionnelle
• Des exercices pratiques où effectuer le processus d’auto-évaluation pour 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

Vous souhaitez développer des algorithmes personnalisés pour le diagnostic automatique et la prédiction de maladies à partir d'images médicales? Réalisez-le avec ce diplôme en seulement 6 semaines"

Le corps enseignant du programme englobe des spécialistes réputés dans le domaine et qui apportent à ce programme l'expérience de leur travail, ainsi que des spécialistes reconnus dans de grandes sociétés et des universités prestigieuses.

Grâce à son contenu multimédia développé avec les dernières technologies éducatives, les spécialistes bénéficieront d’un apprentissage situé et contextuel, c'est-à-dire un environnement simulé qui fournira une formation immersive programmée pour s'entraîner 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. Cela se fera à l'aide d'un système vidéo interactif innovant créé par des experts reconnus.

Vous atteindrez vos objectifs académiques dans le confort, sans avoir à vous déplacer inutilement dans un centre d'études, grâce à la méthodologie 100% en ligne de TECH"

Vous vous plongerez dans la génération automatique de rapports radiologiques, ce qui vous permettra d'améliorer la précision de vos évaluations cliniques"

Ce programme universitaire a été développé par de véritables experts en matière d'Innovations Artificielles en Imagerie Diagnostique. Le programme se penchera sur les dernières avancées dans des domaines tels que les algorithmes d'interprétation des images médicales, l'utilisation des Réseaux neuronaux convolutifs en radiologie ou les méthodes de réduction du bruit pour améliorer la qualité de l'image. En outre, le syllabus approfondira la manière dont l'Intelligence Artificielle peut être utilisée pour effectuer des diagnostics précoces de Maladies Neurodégénératives telles que la maladie d'Alzheimer. Ainsi, les diplômés acquerront des compétences cliniques avancées pour maîtriser des techniques de traitement d'images perturbatrices telles que l'Apprentissage Profond.

Vous maîtriserez des techniques avancées telles que le Deep Learning ou les Réseaux Neuronaux Convolutifs pour détecter des anomalies dans les images médicales"

Module 1. Innovations en matière d'Intelligence Artificielle dans le domaine de l'Imagerie Diagnostique

1.1. Technologies et outils d'Intelligence Artificielle en Imagerie Diagnostique avec IBM Watson Imaging Clinical Review

1.1.1. Principales plateformes logicielles pour l'analyse d'images médicales
1.1.2. Outils de Deep Learning spécifiques à la radiologie
1.1.3. Innovations en matière de matériel pour accélérer le traitement des images
1.1.4. Intégration des systèmes d'Intelligence Artificielle dans les infrastructures hospitalières existantes

1.2. Méthodes statistiques et algorithmes pour l'interprétation des images médicales avec DeepMind AI for Breast Cancer Analysis

1.2.1. Algorithmes de segmentation d'images
1.2.2. Techniques de classification et de détection en imagerie médicale
1.2.3. Utilisation des Réseaux Neuronaux Convolutifs en Radiologie
1.2.4. Méthodes de réduction du bruit et d'amélioration de la qualité des images

1.3. Design d'expériences et analyse des résultats en Imagerie Diagnostique avec Google Cloud Healthcare API

1.3.1. Design de protocoles de validation pour les algorithmes d'Intelligence Artificielle
1.3.2. Méthodes statistiques pour comparer les performances de l'Intelligence Artificielle et du radiologue
1.3.3. Mise en place d'études multicentriques pour tester l'Intelligence Artificielle
1.3.4. Interprétation et présentation des résultats des tests de performance

1.4. Détection de motifs subtils dans des images à faible résolution

1.4.1. Intelligence Artificielle pour le diagnostic précoce des Maladies Neurodégénératives
1.4.2. Applications de l'Intelligence Artificielle en Cardiologie Interventionnelle
1.4.3. Utilisation de l'Intelligence Artificielle pour l'optimisation des protocoles d'acquisition d'images

1.5. Analyse et traitement des images biomédicales

1.5.1. Techniques de prétraitement pour améliorer l'interprétation automatique
1.5.2. Analyse des textures et des motifs dans les images histologiques
1.5.3. Extraction de caractéristiques cliniques à partir d'images échographiques
1.5.4. Méthodes d'analyse longitudinale des images dans les études cliniques

1.6. Visualisation avancée des données en Imagerie Diagnostique avec OsiriX MD

1.6.1. Développement d'interfaces graphiques pour la numérisation d'images 3D
1.6.2. Outils de visualisation des changements temporels dans les images médicales
1.6.3. Techniques de réalité augmentée pour l'enseignement de l'anatomie
1.6.4. Systèmes de visualisation en temps réel pour les procédures chirurgicales

1.7. Traitement du langage naturel dans la documentation et les rapports d'images médicales avec Nuance PowerScribe 360

1.7.1. Génération automatique de rapports radiologiques
1.7.2. Extraction d'informations pertinentes à partir de dossiers médicaux électroniques
1.7.3. Analyse sémantique pour la corrélation des résultats d'imagerie et des résultats cliniques
1.7.4. Outils de recherche et d'extraction d'images basés sur des descriptions textuelles

1.8. Intégration et traitement de données hétérogènes en imagerie médicale

1.8.1. Fusions de modalités d'imagerie pour des diagnostics complets
1.8.2. Intégration des données de laboratoire et des données génétiques dans l'analyse d'images
1.8.3. Systèmes de traitement de grands volumes de données d'images
1.8.4. Stratégies de normalisation des datasets multi-sources

1.9. Applications des réseaux neuronaux dans l'interprétation des images médicales avec Zebra Medical Vision

1.9.1. Utilisation de Réseaux Génératifs pour la création d'images médicales synthétiques
1.9.2. Réseaux neuronaux pour la classification automatique des Tumeurs
1.9.3. Deep Learning pour l'analyse des séries temporelles en imagerie fonctionnelle
1.9.4. Ajustement de modèles pré-entraînés sur des datasets d'images médicales spécifiques

1.10. Modélisation prédictive et son impact sur l'imagerie diagnostique avec IBM Watson Oncology

1.10.1. Modélisation prédictive pour l'évaluation des risques chez les patients en oncologie
1.10.2. Outils prédictifs pour le suivi des Maladies Chroniques
1.10.3. Analyse de survie à partir de données d'imagerie médicale
1.10.4. Prédire la progression de la maladie à l'aide de techniques de Machine Learning

Le matériel didactique de ce diplôme, élaboré par ces spécialistes, a un contenu tout à fait applicable à votre expérience professionnelle"