Por meio deste Curso baseado no Relearning, você projetará modelos de aprendizagem profunda que analisam imagens médicas e preveem o surgimento de doenças como o câncer”

O uso de Big Data e análise preditiva em imagens médicas está transformando a maneira como os profissionais de saúde abordam o diagnóstico e o tratamento de doenças. Tanto é assim que a Organização Mundial da Saúde revela em um relatório recente que 70% das decisões clínicas são baseadas em informações obtidas por meio de estudos de imagem, destacando a importância de melhorar a precisão e a eficiência de sua interpretação. Diante dessa situação, os médicos precisam combinar dados de imagem com algoritmos de Inteligência Artificial para prever a evolução de doenças cardíacas e oncológicas, reduzindo o tempo de diagnóstico.

Nesse contexto, a TECH lança um programa revolucionário em Big Data e Análise Preditiva em Imagens Médicas. Elaborado por referências na área, o itinerário acadêmico abordará áreas que vão desde a mineração de dados em registros de imagens biomédicas com o IBM Watson Imaging ou aplicações técnicas de clustering e classificação em registros de imagens a modelos computacionais para simular redes biológicas visíveis em imagens. Além disso, ele se aprofundará nos métodos de visualização mais sofisticados para a representação multidimensional de dados de imagem. Os alunos desenvolverão habilidades clínicas avançadas para implementar algoritmos que automatizam a segmentação de imagens, a detecção de anomalias e a classificação de patologias em várias modalidades de imagens.

Por outro lado, em termos de metodologia de graduação, ao TECH se baseia em seu revolucionário sistema de ensino Relearning. Esse método consiste na reiteração progressiva de conceitos-chave para garantir que os médicos tenham uma compreensão completa do conteúdo. Além disso, para ter acesso a todos os recursos de aprendizagem, os alunos só precisarão de um dispositivo eletrônico com conexão à Internet (como um telefone, Tablet ou computador). Portanto, os especialistas se conectarão ao Campus Virtual e desfrutarão de uma variedade de recursos multimídia em formatos como vídeos explicativos.

O Campus Virtual estará disponível 24 horas por dia para que você possa acessá-lo no horário que lhe for mais conveniente”

Este Curso de Big Data e Análise Preditiva em Imaginologia Médica conta com o conteúdo mais completo e atualizado do mercado. Suas principais características são:

• O desenvolvimento de estudos de caso apresentados por especialistas em Inteligência Artificial
• O conteúdo gráfico, esquemático e eminentemente prático oferece informações científicas e práticas sobre as disciplinas que são essenciais para a prática profissional
• Contém 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 está procurando ferramentas avançadas de visualização de dados para representar os resultados de uma forma compreensível para a prática clínica? Consiga isso por meio deste programa”

O corpo docente deste Curso inclui profissionais da área que transferem a experiência do seu trabalho para esta capacitação, além de especialistas reconhecidos de sociedades científicas 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, através da qual o profissional deverá 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.

A metodologia 100% online característica desta especialização permitirá que você desfrute de um excelente Curso de atualização sem depender de horários rígidos"

Você se aprofundará nos mais recentes desenvolvimentos em relatórios de previsão automatizados"

Esse programa universitário foi desenvolvido por especialistas reconhecidos em Big Data e Análise Preditiva em Imaginologia, em resposta às demandas do mercado de trabalho atual. O programa de estudos se aprofundará nas técnicas mais sofisticadas de mineração de dados para identificar padrões em imagens médicas, o que permitirá que os profissionais detectem indicadores precoces de patologias, como doenças neurodegenerativas ou distúrbios cardiovasculares. Além disso, o programa de estudos também se concentrará no uso de modelos preditivos para a identificação precoce de doenças com base em imagens, o que ajudará os graduados a otimizar significativamente seus diagnósticos.

Você poderá treinar modelos de aprendizagem profunda para analisar imagens médicas e prever a evolução de doenças complexas, como o câncer”

Módulo 1. Big Data e Análise Preditiva em Imagens Médicas

1.1. Big Data em Diagnóstico por Imagem: Conceitos e Ferramentas com a GE Healthcare Edison

1.1.1. Fundamentos de Big Data aplicado à geração de imagens
1.1.2. Ferramentas e plataformas tecnológicas para lidar com grandes volumes de dados de imagem
1.1.3. Desafios na integração e análise de Big Data em Imagens
1.1.4. Casos de uso de Big Data no diagnóstico por imagem

1.2. Mineração de dados de registros de imagens biomédicas com o IBM Watson Imaging

1.2.1. Técnicas avançadas de mineração de dados para identificar padrões em imagens médicas
1.2.2. Estratégias para extrair recursos relevantes de grandes bancos de dados de imagens
1.2.3. Aplicações de técnicas de clustering e classificação em registros de imagens
1.2.4. Impacto da mineração de dados no aprimoramento de diagnósticos e tratamentos

1.3. Algoritmos de aprendizado de máquina em análise de imagens com o Google DeepMind Health

1.3.1. Desenvolvimento de algoritmos supervisionados e não supervisionados para imagens médicas
1.3.2. Inovações em técnicas de aprendizado de máquina para reconhecimento de padrões de doenças
1.3.3. Aplicativos de aprendizagem profunda na segmentação e classificação de imagens
1.3.4. Avaliação da eficácia e da precisão dos algoritmos de aprendizado de máquina em estudos clínicos

1.4. Técnicas analíticas preditivas aplicadas ao diagnóstico por imagem com a Predictive Oncology

1.4.1. Modelos preditivos para a identificação precoce de doenças a partir de imagens
1.4.2. Uso da análise preditiva para monitoramento e avaliação do tratamento
1.4.3. Integração de dados clínicos e de imagem para enriquecer os modelos preditivos
1.4.4. Desafios na implementação de técnicas preditivas na prática clínica

1.5. Modelos de Inteligência Artificial baseados em imagens para Epidemiologia com BlueDot

1.5.1. Aplicação de Inteligência Artificial na análise de surtos epidêmicos usando imagens
1.5.2. Modelos de propagação de doenças visualizados por técnicas de imagem
1.5.3. Correlação entre dados epidemiológicos e achados de imagem
1.5.4. Contribuição da Inteligência Artificial para o estudo e o controle de pandemias

1.6. Análise de redes biológicas e padrões de doenças a partir de imagens

1.6.1. Aplicação da teoria de rede na análise de imagens para entender as patologias
1.6.2. Modelos computacionais para simular redes biológicas visíveis em imagens
1.6.3. Integração de análise de imagens e dados moleculares para mapear doenças
1.6.4. Impacto dessas análises no desenvolvimento de terapias personalizadas

1.7. Desenvolvimento de ferramentas de prognóstico clínico baseadas em imagens

1.7.1. Ferramentas de inteligência artificial para prever resultados clínicos a partir de imagens de diagnóstico
1.7.2. Avanços nos relatórios de previsão automatizados
1.7.3. Integração de modelos de prognóstico em sistemas clínicos
1.7.4. Validação e aceitação clínica de ferramentas de prognóstico baseadas em IA

1.8. Visualização e comunicação avançadas de dados complexos com o Tableau

1.8.1. Técnicas de visualização para representação multidimensional de dados de imagem
1.8.2. Ferramentas interativas para a exploração de grandes datasets de imagens
1.8.3. Estratégias para a comunicação eficaz de descobertas complexas por meio de visualizações
1.8.4. Impacto da visualização avançada na educação médica e na tomada de decisões

1.9. Segurança de dados e desafios de gestão de dados Big Data

1.9.1. Medidas de segurança para proteger grandes volumes de dados de imagens médicas
1.9.2. Desafios na privacidade e na ética do gerenciamento de dados de imagem
1.9.3. Soluções tecnológicas para o gerenciamento seguro de Big Data na área da saúde
1.9.4. Estudos de caso sobre violações de segurança e como elas foram tratadas

1.10. Aplicações práticas e estudos de caso em Big Data biomédico

1.10.1. Exemplos de aplicações bem-sucedidas de Big Data no diagnóstico e tratamento de doenças
1.10.2. Estudos de caso sobre a integração de Big Data em sistemas de saúde
1.10.3. Lições aprendidas com projetos de Big Data no campo biomédico
1.10.4. Direções futuras e potencialidades do Big Data na medicina

Dê um impulso de qualidade à sua carreira médica incorporando as últimas tendências em Big Data e Análise Preditiva em Imaginologia à sua prática. Faça sua matrícula agora!"