Mediante este Diplomado fundamentado en el Relearning, diseñarás modelos de Deep Learning que analicen imágenes médicas y predigan la aparición de enfermedades como el Cáncer”  

El uso de Big Data y Análisis Predictivo en Imagenología Medica está transformando la manera en que los profesionales de la salud abordan el diagnóstico y tratamiento de enfermedades. Tanto es así que la Organización Mundial de la Salud revela en un reciente informe que el 70% de las decisiones clínicas se basan en la información obtenida de estudios de imagen, lo que subraya la importancia de mejorar la precisión y eficiencia en su interpretación. Ante esta situación, los facultativos requieren combinar datos de imagen con algoritmos de Inteligencia Artificial para predecir la evolución de enfermedades cardíacas y oncológicas, reduciendo los tiempos de diagnóstico.

En este contexto, TECH lanza un revolucionario programa en Big Data y Análisis Predictivo en Imagenología Medica . Diseñado por referencias en este ámbito, el itinerario académico profundizará en áreas que abarcan desde la Minería de Datos en registros de imágenes biomédicas con IBM Watson Imaging o aplicaciones de técnicas de clustering y clasificación en registros de imágenes hasta los modelos computacionales para simular redes biológicas visibles en imágenes. Asi mismo, el temario ahondará en los métodos más sofisticados de visualización para la representación multidimensional de datos de imágenes. De este modo, los egresados desarrollarán competencias clínicas avanzadas para implementar algoritmos que automaticen la segmentación de imágenes, la detección de anomalías y la clasificación de patologías en diversas modalidades de imagen. 

Por otra parte, en cuanto a la metodología de la titulación, TECH se respalda en su revolucionario sistema de enseñanza del Relearning. Este método consiste en la reiteración progresiva de conceptos clave para garantizar que los médicos logren una comprensión total del contenido. Además, para el acceso a todos los recursos didácticos, lo único que estos necesitarán los egresados será un dispositivo electrónico con conexión a internet (como un móvil, Tablet u ordenador). Así pues, los especialistas ingresarán en el Campus Virtual y disfrutarán de una variedad de recursos multimedia presente en formatos como vídeos explicativos.

El Campus Virtual estará disponible durante las 24 horas del día para que accedas en el momento que mejor te convenga”

Este Diplomado en Big Data y Análisis Predictivo en Imagenología Medica contiene el programa educativo más completo y actualizado del mercado. Sus características más destacadas son:

• El desarrollo de casos prácticos presentados por expertos en Inteligencia Artificial
• Los contenidos gráficos, esquemáticos y eminentemente prácticos con los que está concebido recogen una información científica y práctica sobre aquellas disciplinas indispensables para el ejercicio profesional
• Los ejercicios prácticos donde realizar el proceso de autoevaluación para mejorar el aprendizaje
• Su especial hincapié en metodologías innovadoras  
• Las lecciones teóricas, preguntas al experto, foros de discusión de temas controvertidos y trabajos de reflexión individual
• La disponibilidad de acceso a los contenidos desde cualquier dispositivo fijo o portátil con conexión a internet 

¿Buscas manejar herramientas de visualización de datos avanzadas para representar los hallazgos de manera comprensible para la práctica clínica? Lógralo mediante este programa”

El programa incluye en su cuadro docente a profesionales del sector que vierten en esta capacitación la experiencia de su trabajo, además de reconocidos especialistas de sociedades de referencia y universidades de prestigio. 

Su contenido multimedia, elaborado con la última tecnología educativa, permitirá al profesional un aprendizaje situado y contextual, es decir, un entorno simulado que proporcionará una capacitación inmersiva programada para entrenarse ante situaciones reales.

El diseño de este programa se centra en el Aprendizaje Basado en Problemas, mediante el cual el profesional deberá tratar de resolver las distintas situaciones de práctica profesional que se le planteen a lo largo del curso académico. Para ello, contará con la ayuda de un novedoso sistema de vídeo interactivo realizado por reconocidos expertos.   

La característica metodología 100% online de esta titulación te permitirá disfrutar de una excelente puesta al día sin depender de estrictos horarios preestablecidos"

Ahondarás en los avances más recientes en la generación de reportes pronósticos automatizados"

Este programa universitario ha sido confeccionado por reconocidos expertos en Big Data y Análisis Predictivo en Imagenología Medica , atendiendo a las exigencias del mercado laboral actual. El plan de estudios ahondará en las técnicas más sofisticadas de Minería de Datos para identificar patrones en imágenes médicas, lo que permitirá a los profesionales detectar indicadores tempranos de patologías como Enfermedades Neurodegenerativas o Trastornos Cardiovasculares. Además, el temario profundizará en el empleo de modelos predictivos para la identificación precoz de enfermedades a partir de imágenes, lo que contribuirá a que los egresados optimicen sus diagnósticos significativamente.

Serás capaz de entrenar modelos de Aprendizaje Profundo para analizar imágenes médicas y predecir la evolución de enfermedades complejas como el Cáncer” 

Módulo 1. Big Data y Análisis Predictivo en Imagenología Médica

1.1. Big Data en diagnóstico por imagen: conceptos y herramientas con GE Healthcare Edison

1.1.1. Fundamentos de Big Data aplicados a la Imagenología
1.1.2. Herramientas y plataformas tecnológicas para el manejo de grandes volúmenes de datos de imágenes
1.1.3. Desafíos en la integración y análisis de Big Data en Imagenología
1.1.4. Casos de uso de Big Data en el Diagnóstico por Imagen

1.2. Minería de Datos en registros de imágenes biomédicas con IBM Watson Imaging

1.2.1. Técnicas avanzadas de Minería de Datos para identificar patrones en imágenes médicas
1.2.2. Estrategias para la extracción de características relevantes en grandes bases de datos de imágenes
1.2.3. Aplicaciones de técnicas de clustering y clasificación en registros de imágenes
1.2.4. Impacto de la Minería de Datos en la mejora de diagnósticos y tratamientos

1.3. Algoritmos de Aprendizaje Automático en análisis de imágenes con Google DeepMind Health

1.3.1. Desarrollo de algoritmos supervisados y no supervisados para imágenes médicas
1.3.2. Innovaciones en técnicas de aprendizaje automático para el reconocimiento de patrones de enfermedad
1.3.3. Aplicaciones de Aprendizaje Profundo en la segmentación y clasificación de imágenes
1.3.4. Evaluación de la eficacia y la precisión de los algoritmos de aprendizaje automático en estudios clínicos

1.4. Técnicas de análisis predictivo aplicadas a diagnóstico por imagen con Predictive Oncology

1.4.1. Modelos predictivos para la identificación precoz de enfermedades a partir de imágenes
1.4.2. Uso de análisis predictivo para el seguimiento y evaluación de tratamientos
1.4.3. Integración de datos clínicos y de imagen para enriquecer los modelos predictivos
1.4.4. Desafíos en la implementación de técnicas predictivas en la práctica clínica

1.5. Modelos de Inteligencia Artificial para Epidemiología basados en imágenes con BlueDot

1.5.1. Aplicación de Inteligencia Artificial en el análisis de brotes epidémicos mediante imágenes
1.5.2. Modelos de propagación de enfermedades visualizadas por técnicas de Imagenología
1.5.3. Correlación entre datos epidemiológicos y hallazgos imagenológicos
1.5.4. Contribución de la Inteligencia Artificial al estudio y control de pandemias

1.6. Análisis de redes biológicas y patrones de enfermedad desde imágenes

1.6.1. Aplicación de teoría de redes en el análisis de imágenes para entender patologías
1.6.2. Modelos computacionales para simular redes biológicas visibles en imágenes
1.6.3. Integración de análisis de imagen y datos moleculares para mapear enfermedades
1.6.4. Impacto de estos análisis en el desarrollo de terapias personalizadas

1.7. Desarrollo de herramientas para pronóstico clínico basadas en imágenes

1.7.1. Herramientas de Inteligencia Artificial para la predicción de evolución clínica a partir de imágenes diagnósticas
1.7.2. Avances en la generación de reportes pronósticos automatizados
1.7.3. Integración de modelos de pronóstico en sistemas clínicos
1.7.4. Validación y aceptación clínica de herramientas pronósticas basadas en Inteligencia Artificial

1.8. Visualización avanzada y comunicación de datos complejos con Tableau

1.8.1. Técnicas de visualización para la representación multidimensional de datos de imagen
1.8.2. Herramientas interactivas para la exploración de grandes datasets de imágenes
1.8.3. Estrategias para la comunicación efectiva de hallazgos complejos a través de visualizaciones
1.8.4. Impacto de la visualización avanzada en la educación médica y la toma de decisiones

1.9. Seguridad de datos y desafíos en la gestión de Big Data

1.9.1. Medidas de seguridad para proteger los grandes volúmenes de datos de imágenes médicas
1.9.2. Desafíos en la privacidad y la ética de la gestión de datos de imagen a gran escala
1.9.3. Soluciones tecnológicas para la gestión segura de Big Data de salud
1.9.4. Casos de estudio sobre brechas de seguridad y cómo se abordaron

1.10. Aplicaciones prácticas y casos de estudio en Big Data biomédico

1.10.1. Ejemplos de aplicaciones exitosas de Big Data en el diagnóstico y tratamiento de enfermedades
1.10.2. Estudios de caso sobre la integración de Big Data en sistemas de salud
1.10.3. Lecciones aprendidas de proyectos de Big Data en el ámbito biomédico
1.10.4. Futuras direcciones y potenciales de Big Data en la medicina

Dale un impulso de calidad a tu carrera como Médico incorporando a tu praxis las últimas tendencias en Big Data y Análisis Predictivo en Imagenología Medica . ¡Inscríbete ya!”