Um programa que lhe proporcionará uma formação no campo da análise de imagens biomédicas e do controle de dados socio-sanitários, com o objetivo de otimizar o atendimento médico"

Uma das vantagens mais notáveis que a imagem biomédica oferece ao setor clínico é minimizar a intervenção cirúrgica nos pacientes. Isso não apenas aprimorará os processos médicos na área de cirurgia, mas também protegerá as pessoas afetadas que, devido a problemas paralelos, não podem ser operadas. Além disso, a incorporação do Big Data possibilitou a comparação de informações heterogêneas de diferentes centros clínicos, o que foi muito útil em nível global com a COVID. Dada a crescente demanda no mercado de trabalho da área de saúde por profissionais capazes de se adaptar a novos desenvolvimentos e gerenciar mudanças na atenção primária e secundária, os especialistas acharam necessário ampliar seu escopo de prática para incluir a telemedicina. 

Em resposta a essa demanda profissional, a TECH desenvolveu um programa abrangente em Análise de Imagens Biomédicas e Big Data em eHealth destinado a alunos de Enfermagem. Dessa forma, os alunos que receberem o programa contarão com a metodologia Relearning que evitará longas horas de estudo e permitirá que eles assimilem os conceitos de forma simples e progressiva. 

A TECH também convocou uma equipe de especialistas que não apenas transmitirá o conhecimento teórico desse curso aos alunos, mas também poderá compartilhar com eles suas experiências no setor e o cenário real de atuação. Graças à sua colaboração, os alunos terão à disposição um canal de comunicação direto por meio do qual poderão solucionar todas as suas dúvidas sobre o programa de estudos. Esta é uma experiência acadêmica totalmente nova para profissionais que buscam excelência e instrução personalizada com especialistas em telemedicina.  

Inscreva-se para saber mais sobre os benefícios dos nano-robôs na identificação e no combate às células cancerígenas"

Este Programa avançado de Análise de Imagens Biomédicas e Big Data em eHealth conta com o conteúdo científico mais completo e atualizado do mercado. Suas principais características são: 

• O desenvolvimento de casos práticos apresentados por especialistas em Imagens Biomédicas e Banco de Dados 
• Os conteúdos gráficos, esquemáticos e extremamente úteis fornecem informações práticas sobre as disciplinas indispensáveis para o exercício da profissão. 
• Exercícios práticos onde o processo de autoavaliação é realizado para melhorar a aprendizagem 
• Destaque especial para as metodologias inovadoras  
• Lições teóricas, perguntas a especialistas, fóruns de discussão sobre temas controversos e trabalhos de reflexão individual 
• Disponibilidade de acesso a todo o conteúdo a partir de qualquer dispositivo, fixo ou portátil, com conexão à Internet

Graças à TECH, você aprenderá mais sobre em radiologia e as ferramentas como SPECT e PET que intervêm na medicina"

O corpo docente do curso conta com profissionais do setor, que transferem toda a experiência adquirida ao longo de suas carreiras para esta capacitação, além de especialistas reconhecidos de instituições de referência e universidades de prestígio.

O conteúdo multimídia, desenvolvido com a mais recente tecnologia educacional, permitirá ao profissional uma aprendizagem contextualizada, ou seja, realizada através de um ambiente simulado, proporcionando uma capacitação imersiva e programada para praticar diante de situações reais.

A estrutura deste programa se concentra na Aprendizagem Baseada em Problemas, onde o profissional deverá tentar resolver as diferentes situações de prática profissional que surgirem ao longo do curso acadêmico. Para isso, contará com a ajuda de um inovador sistema de vídeo interativo realizado por especialistas reconhecidos.

Entre no paradigma da telemedicina e entenda os benefícios da telemedicina no atendimento de pacientes com doenças infecciosas.  

Examine as complexidades do Big Data na saúde pública para ajudá-lo a lidar com a previsão de riscos e a medicina personalizada"

Este Programa avançado foi desenvolvido em conjunto com uma equipe de profissionais da área de saúde com anos de experiência no cenário clínico. Trata-se de uma capacitação que envolverá a simulação de casos reais, permitindo ao aluno atuar na prática profissional sob a orientação de especialistas. Além disso, os alunos contam com 450 horas de material teórico-prático e adicional para aprimorar seus estudos. Tudo isso foi aplicado nesse curso 100% online para que, em apenas 6 meses, o especialista em enfermagem possa desenvolver seus conhecimentos e trabalhar na atualização de suas habilidades profissionais. Além disso, a TECH aplica a metodologia Relearning, para que os alunos assimilem o conhecimento gradualmente e não tenham que investir longas horas de memorização na matéria. 

Explore as técnicas, o reconhecimento e a intervenção por meio de imagens biomédicas, graças à TECH"

Módulo 1. Técnicas, reconhecimento e intervenção através de imagens biomédicas

1.1. Imagens médicas

1.1.1. Modalidades de imagem médica
1.1.2. Objetivos dos sistemas de imagem médica
1.1.3. Sistemas de armazenamento e transmissão de imagens médicas

1.2.  Radiologia

1.2.1. Método de obtenção de imagens
1.2.2.  Interpretação da radiologia
1.2.3.  Aplicação clínica

1.3. Tomografia computadorizada (TC) 

1.3.1. Princípio de funcionamento
1.3.2. Geração e obtenção da imagem
1.3.3. Tomografia computadorizada Tipologia
1.3.4. Aplicação clínica

1.4. Ressonância Magnética (RM)

1.4.1. Princípio de funcionamento
1.4.2. Geração e obtenção da imagem
1.4.3.  Aplicação clínica

1.5. Ultrassom: ultrassom e ecografia Doppler

1.5.1. Princípio de funcionamento
1.5.2. Geração e obtenção da imagem 
1.5.3. Tipologia
1.5.4. Aplicação clínica

1.6. Medicina nuclear

1.6.1. Fundamento fisiológica para estudos nucleares. Radiofármacos e medicina nuclear
1.6.2.  Geração e obtenção da imagem
1.6.3. Tipos de provas
1.6.4. Bases e fundamentos de funções executivas

1.6.3.1. Cintilografia
1.6.3.2. SPECT
1.6.3.3. PET
1.6.3.4. Aplicação clínica

1.7. Intervenções guiadas por imagem

1.7.1. Radiologia intervencionista
1.7.2. Objetivos da radiologia intervencionista
1.7.3. Procedimento
1.7.4.  Vantagens e desvantagens 

1.8. A qualidade da imagem

1.8.1. Técnica
1.8.2. Contraste 
1.8.3. Resolução
1.8.4. Ruído
1.8.5. Distorção e artefatos

1.9. Testes de imagem médica. Biomedicina.

1.9.1. Criação de Imagens 3D
1.9.2. Biomodelos

1.9.2.1. Padrão DICOM
1.9.2.2. Aplicação clínica

1.10. Proteção radiológica 

1.10.1. Legislação européia aplicável aos serviços de radiologia
1.10.2. Segurança e protocolos de ação
1.10.3. Gestão de resíduos radiológicos
1.10.4. Proteção radiológica
1.10.5. Cuidados e características das salas

Módulo 2. Big Data na Medicina: Processamento Massivo de Dados Médicos

2.1. Big Data em pesquisa biomédica

2.1.1. Geração de dados em biomedicina
2.1.2. Alto rendimento (Tecnologia High-throughput) 
2.1.3. Utilidade de dados de alto desempenho. Hipóteses na era do Big Data

2.2. Pré-processamento de dados em Big Data

2.2.1. Pré-processamento de dados
2.2.2. Métodos e abordagens 
2.2.3. Problemática do pré-processamento de dados em Big Data

2.3. Genômica estrutural 

2.3.1. O sequenciamento do genoma humano
2.3.2. Sequenciamento x Chips
2.3.3. Descoberta de variantes

2.4. Genômica funcional

2.4.1. Anotação funcional
2.4.2. Preditores de risco em mutações
2.4.3. Estudos de associação da genômica

2.5. Transcriptoma 

2.5.1. Técnicas para obtenção de dados massivos em transcriptômica: RNA-seq
2.5.2. Padronização de dados em transcriptômica
2.5.3. Estudos de expressão diferencial

2.6. Interactômica e epigenômica

2.6.1. O papel da cromatina na expressão genética
2.6.2. Estudos de alto desempenho em interatômica
2.6.3. Estudos de alto desempenho em epigenética

2.7. Proteômica

2.7.1. Análise de dados de espectrometria de massa
2.7.2. Estudo das modificações pós-traducionais
2.7.3. Proteômica quantitativa

2.8. Técnicas de enriquecimento e Clustering

2.8.1. Contextualização dos resultados
2.8.2. Algoritmos de Clustering em técnicas ômicas
2.8.3. Repositórios para o enriquecimento: Gene Ontology e KEGG

2.9.  Aplicações de Big Data em saúde pública

2.9.1.  Descoberta de novos biomarcadores e alvos terapêuticos
2.9.2.  Preditores de risco
2.9.3.  Medicina personalizada

2.10. Big Data aplicado em medicina

2.10.1. O potencial da ajuda diagnóstica e da prevenção
2.10.2. Uso de algoritmos de Machine Learning na saúde pública
2.10.3. O problema da privacidade

Módulo 3. Aplicações da inteligência artificial e da Internet das coisas (IoT) à telemedicina

3.1. Plataforma eHealth. Personalização do serviço de saúde

3.1.1. Plataforma eHealth
3.1.2. Recursos para uma plataforma de eHealth
3.1.3. Programa “Europa Digital”. Digital Europe-4-Health e Horizonte Europa

3.2. Inteligência artificial no setor da saúde I: novas soluções em aplicações informáticas

3.2.1. Análise remota dos resultados
3.2.2. Chatbox
3.2.3. Prevenção e monitoramento em tempo real
3.2.4. Medicina preventiva e personalizada no campo da oncologia

3.3.  Inteligência artificial na saúde II: monitoramento e desafios éticos

3.3.1. Monitoramento de pacientes com mobilidade reduzida
3.3.2. Monitoramento cardíaco, diabetes, asma
3.3.3. Aplicativos para a saúde e o bem-estar

3.3.3.1. Monitores do ritmo cardíaco
3.3.3.2. Pulseiras de pressão arterial

3.3.4. Ética para a IA na área médica. Proteção de dados

3.4.  Algoritmos de inteligência artificial para processamento de imagens

3.4.1. Algoritmos de inteligência artificial para tratamento de imagens
3.4.2. Diagnóstico e monitoramento por imagem em telemedicina

3.4.2.1 Diagnóstico do melanoma

3.4.3.  Limitações e desafios do processamento de imagens em telemedicina

3.5.  Aplicações de aceleração mediante unidade gráfica de processamento (GPU) em medicina

3.5.1. Paralelização de programas
3.5.2. Funcionamento da GPU
3.5.3. Aplicações de aceleração de GPU na medicina

3.6.  Processamento de linguagem natural (PNL) em telemedicina

3.6.1. Processamento de textos médicos. Metodologia
3.6.2. Processamento de linguagem natural em terapia e registros médicos
3.6.3. Limitações e desafios do processamento de linguagem natural em telemedicina

3.7. Internet das Coisas (IoT) à telemedicina. Aplicações

3.7.1.  Monitoramento de sinais vitais. Weareables

3.7.1.1. Pressão arterial, temperatura, frequência cardíaca

3.7.2.  

3.7.2.1. Transmissão de dados para a nuvem 

3.7.3.  Terminais de autoatendimento

3.8. IoT no monitoramento e cuidado do paciente

3.8.1. Aplicações IoT para detectar urgências
3.8.2. A internet das coisas na reabilitação de pacientes
3.8.3. Apoio de inteligência artificial no reconhecimento e resgate de vítimas

3.9. Nanorobôs. Tipologia

3.9.1.  Nanotecnologia
3.9.2. Tipos de nanorobôs

3.9.2.1. Montadores. Aplicações
3.9.2.2. Auto-replicadores. Aplicações

3.10.  A inteligência artificial no controle da COVID-19

3.10.1.  COVID-19 e telemedicina
3.10.2.  Gestão e comunicação dos avanços e surtos
3.10.3.  Previsão de surtos com inteligência artificial

Um Curso criado para profissionais como você, que desejam projetar sua carreira profissional para as tendências futuras em nano-robôs.