O melhor programa 100% online para especializar-se em Big Data e suas ferramentas aplicadas ao setor da Telemedicina"

Os avanços ocorridos na área da telemedicina possibilitaram a implementação de estratégias de diagnóstico e tratamento cada vez mais especializadas e eficazes na prática clínica, otimizando os processos e gerando novas técnicas de intervenção. Isso foi possível graças ao desenvolvimento do Big Data, que favoreceu o processamento massivo de dados e seu armazenamento, criando algoritmos que auxiliam os sistemas computacionais a analisar as informações e automatizar uma série de processos. Esse processo representa uma economia de tempo e custos, mas também impulsionou o surgimento de métodos modernos, como a análise de imagens biomédicas.

A aceitação dessa área dentro do E-Health criou uma enorme demanda por profissionais de TI, não apenas para dar continuidade ao trabalho de pesquisa e desenvolvimento, como também para garantir a manutenção otimizada e assegurada dos sistemas já existentes. No entanto, para realizar essas tarefas, o profissional deve dispor de um conhecimento detalhado do campo em questão, e é por isso que este Programa avançado surge oportunamente. Trata-se de um programa abrangente e vanguardista, baseado nos mais recentes avanços da telemedicina. Ao longo de 450 horas de capacitação, o graduado poderá aprofundar-se nas técnicas de reconhecimento e intervenção através de imagens biomédicas, na aplicação do Big Data na medicina e na adaptação da inteligência artificial e da IoT a esse setor.

Todos esses recursos serão disponibilizados no decorrer de 6 meses e através de um programa 100% online, reunindo as informações mais avançadas, além de materiais complementares de alta qualidade: vídeos detalhados, artigos de pesquisa, exercícios de autoconhecimento, leituras adicionais, resumos dinâmicos e muito mais! Dessa forma, o cientista da computação poderá acessar um plano de estudos adaptado às suas necessidades e ao mercado atual, possibilitando alcançar o auge de sua carreira profissional em uma área em plena expansão, como a e-Health.

Você gostaria de conhecer as estratégias mais avançadas e especializadas de processamento massivo de dados médicos? Matricule-se neste programa e torne-se um especialista universitário em apenas 6 meses" 

Este Programa avançado de Análise de Imagens Biomédicas e Big Data em E-Health conta com o conteúdo 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 em que o processo de autoavaliação é realizado para melhorar a aprendizagem
• Destaque especial para as metodologias inovadoras
• Aulas 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

Você contará com uma variedade de materiais adicionais para auxiliá-lo na compreensão de áreas como a ressonância magnética, suas aplicações clínicas e fundamentos físicos"

A equipe de professores deste programa inclui profissionais da área, cuja experiência de trabalho é somada nesta capacitação, além de reconhecidos especialistas de instituições e universidades de prestígio.

Através do seu conteúdo multimídia, desenvolvido com a mais recente tecnologia educacional, o profissional poderá ter uma aprendizagem situada e contextual, ou seja, em um ambiente simulado que proporcionará uma capacitação imersiva planejada para praticar diante de situações reais.

A proposta deste plano de estudos se fundamenta na Aprendizagem Baseada em Problemas, onde o profissional deverá resolver as diferentes situações da prática profissional que surjam ao longo do programa acadêmico. Para isso, o profissional contará com a ajuda de um inovador sistema de vídeo interativo desenvolvido por destacados especialistas nesta área.

Devido às particularidades deste programa, você poderá analisar as aplicações atuais e futuras da inteligência artificial e da IoT na Telemedicina"

Este Programa avançado é definido em três palavras: flexibilidade, abrangência e inovação. Você gostaria de comprovar?

Com o objetivo de oferecer uma experiência acadêmica amplamente benéfica para o desenvolvimento profissional do aluno, a TECH incluiu neste Programa avançado os mais recentes avanços no setor da telemedicina. Graças a isso, o cientista da computação poderá aplicar seus conhecimentos nas aplicações mais inovadoras da inteligência artificial, o Big Data e a IoT em sua prática diária: algoritmos para processamento de imagens biomédicas, ferramentas de aceleração por GPU, tecnologias Cloud, genômica estrutural e muito mais! Todos esses aspectos em um formato 100% online, o que significa que não haverá horários pré-estabelecidos, aulas presenciais ou limites de acesso.

Através deste programa, você conhecerá o desenvolvimento de estratégias relacionadas à tomografia computadorizada e ressonância magnética, algo que o setor médico apreciará"

Módulo 1. Técnicas, Reconhecimento e Intervenção através de Imagens Biomédicas

1.1. Imagens médicas

1.1.1. Modalidades das imagens médicas
1.1.2. Objetivos dos sistemas de imagem médica
1,1 3. Sistemas de armazenamento de imagens médicas

1.2. Radiologia

1.2.1. Método de obtenção de imagens
1.2.2. Interpretação da radiologia
1.2.3. Aplicações clínicas

1.3. Tomografia computadorizada (TC)

1.3.1. Princípio de funcionamento
1.3.2. Geração e obtenção de imagens
1.3.3. Tomografia computadorizada. Tipologia
1.3.4. Aplicações clínicas

1.4. Ressonância Magnética (RM)

1.4.1. Princípio de funcionamento
1.4.2. Geração e obtenção de imagens
1.4.3. Aplicações clínicas

1.5. Ultrassonografia: ultrassom e Doppler

1.5.1. Princípio de funcionamento
1.5.2. Geração e obtenção de imagens
1.5.3. Tipologia
1.5.4. Aplicações clínicas

1.6. Medicina nuclear

1.6.1. Fundamento fisiológico para estudos nucleares. Radiofármacos e medicina nuclear
1.6.2. Geração e obtenção de imagens
1.6.3. Tipos de provas

1.6.3.1. Cintilografia
1.6.3.2. SPECT
1.6.3.3. PET
1.6.3.4. Aplicações clínicas

1.7. Intervencionismo guiado por imagem

1.7.1. A radiologia intervencionista
1.7.2. Objetivos da radiologia intervencionista
1.7.3. Procedimentos
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 imagens médicas. Biomedicina

1.9.1. Criação de imagens 3D
1.9.2. Os biomodelos

1.9.2.1. Padrão DICOM
1.9.2.2. Aplicações clínicas

1.10. Proteção radiológica

1.10.1. Legislação européia aplicável aos serviços de radiologia
1.10.2. Segurança e protocolo 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 desempenho (Tecnologia High-throughput)
2.1.3. Utilidade dos 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 vs. 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 em genômica

2.5. Transcriptômica

2.5.1. Técnicas para obtenção de dados massivos em transcriptômicas: RNA-seq
2.5.2. Normalização 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 interactômica
2.6.3. Estudos de alto desempenho em epigenética

2.7. Proteômica

2.7.1. Análise de dados de espectrometria de massas
2.7.2. Estudo de 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 de auxílio ao diagnóstico e 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 a Internet das Coisas (IoT) à telemedicina

3.1. Plataforma E-Health. Personalização do serviço de saúde

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

3.2. A inteligência artificial na área 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. A inteligência artificial na área da 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. Apps de saúde e bem-estar

3.3.3.1. Monitores de frequência cardíaca
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 imagens em telemedicina

3.4.2.1. Diagnóstico do melanoma

3.4.3. Limitações e desafios do processamento de imagens em telemedicina

3.5. Aplicações da aceleração da unidade de processamento gráfico (GPU) na medicina

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

3.6. Processamento de linguagem natural (NLP) em telemedicina

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

3.7. A internet das coisas (IoT) pela telemedicina. Aplicações

3.7.1. Monitoramento de sinais vitais. Weareables

3.7.1.1. Pressão arterial, temperatura, ritmo cardíaco

3.7.2. IoT e tecnologia Cloud

3.7.2.1. Transmissão de dados para a nuvem

3.7.3. Terminais de autoatendimento

3.8. IoT no acompanhamento e assistência aos pacientes

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

3.9. Nanorrobôs. Tipologia

3.9.1. Nanotecnologia
3.9.2. Tipos de Nanorrobôs

3.9.2.1. Montadores. Aplicações
3.9.2.2. Autorreprodução. 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

Este programa lhe garantirá um futuro profissional bem-sucedido na Telemedicina, uma área em plena ascensão e comprometida com a cidadania. Você participará da evolução da bioinformática?"