Graças a esse Programa avançado baseado no Relearning, você criará modelos de inteligência artificial que permitem a identificação precoce de doenças a partir da análise de imagens médicas”

O campo da medicina enfrenta o desafio de lidar e analisar um volume crescente de dados de várias modalidades de imagem, como ressonância magnética, tomografia computadorizada e ultrassom. Diante dessa situação, as tecnologias de Inteligência Artificial e Big Data surgem como ferramentas fundamentais para enfrentar esses desafios, oferecendo soluções avançadas para o processamento e a análise de imagens médicas. Por esse motivo, os especialistas precisam manusear esses instrumentos para otimizar a interpretação de imagens complexas, facilitando a detecção precisa de doenças e a tomada de decisões clínicas informadas.

Nesse contexto, a TECH está desenvolvendo um programa inovador em Inteligência Artificial e Tecnologias de Big Data para Processamento de Imagens Médicas. O curso acadêmico se aprofundará em fatores que vão desde a análise de grandes conjuntos de dados de imagens até o treinamento de algoritmos de aprendizado de máquina. Na mesma linha, os materiais didáticos abordarão em detalhes os aspectos legais e éticos relacionados ao uso da Inteligência Artificial em Diagnóstico por Imagem. Assim, os alunos adquirirão habilidades avançadas para implementar soluções baseadas em Inteligência Artificial que aumentam a precisão dos diagnósticos clínicos.

Para dominar todo o conteúdo desse itinerário, os médicos têm uma metodologia inovadora: o Relearning. Esse sistema orientado pela TECH promove a assimilação gradual de conceitos mais complexos por meio da repetição. Além disso, o programa é 100% online, outra vantagem significativa que dá autonomia aos formandos, permitindo que eles organizem seu ritmo de aprendizado em função de suas outras obrigações. Além disso, o programa é apoiado por uma variedade de materiais suplementares, como artigos científicos e infográficos atualizados. Tudo isso é acompanhado por vídeos explicativos, resumos interativos e testes de autoavaliação que aprimoram o treinamento abrangente de especialistas, tornando essa opção acadêmica uma oportunidade realmente inigualável.

Aprenda lições valiosas através de casos reais em ambientes de aprendizagem simulados"

Este Programa avançado de Tecnologias de Inteligência Artificial e Big Data para o Processamento de Imagens Médicas 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
• 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 usará a Inteligência Artificial para identificar padrões sutis em imagens para permitir a detecção precoce de doenças neurodegenerativas”

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.

Você está procurando implementar técnicas de classificação e detecção para categorizar diferentes patologias em imagens médicas? Alcance esse objetivo por meio deste programa em apenas 6 meses"

Estude em seu próprio ritmo, com a conveniência do modo online da TECH"

Esse programa foi elaborado por verdadeiros especialistas em Tecnologias de Inteligência Artificial e Big Data para o Processamento de Imagens Médicas. O programa de estudos se aprofundará em questões que vão desde a análise de grandes volumes de dados de imagem ou algoritmos de aprendizado de máquina até a aplicação do aprendizado de máquina para analisar surtos epidêmicos. Além disso, o programa de estudos também abordará as considerações legais e éticas relacionadas ao uso da Inteligência Artificial aplicada ao Diagnóstico por Imagem. Os alunos desenvolverão habilidades avançadas para implementar soluções de Inteligência Artificial que melhorem a precisão dos diagnósticos médicos.

Você implementará os algoritmos mais inovadores para melhorar a precisão e a eficiência do diagnóstico no Processamento de Imagens Médicas”

Módulo 1. Inovações de Inteligência Artificial no Diagnóstico por Imagem

1.1. Tecnologias e ferramentas de Inteligência Artificial para Diagnóstico por Imagem com o IBM Watson Imaging Clinical Review

1.1.1. Plataformas de software líderes para análise de imagens médicas
1.1.2. Ferramentas de aprendizagem profunda específicas para radiologia
1.1.3. Inovações de hardware para acelerar o processamento de imagens
1.1.4. Integração de sistemas de Inteligência Artificial nas infraestruturas hospitalares existentes

1.2. Métodos estatísticos e algoritmos para interpretação de imagens médicas com DeepMind AI para análise de câncer de mama

1.2.1. Algoritmos de segmentação de imagens
1.2.2. Técnicas de classificação e detecção em imagens médicas
1.2.3. Uso de redes neurais convolucionais em radiologia
1.2.4. Métodos de redução de ruído e melhoria da qualidade da imagem

1.3. Projetando experimentos e analisando resultados em diagnóstico por imagem com a API de saúde do Google Cloud

1.3.1. Projeto de protocolos de validação para algoritmos de Inteligência Artificial.
1.3.2. Métodos estatísticos para comparar o desempenho da Inteligência Artificial e dos radiologistas
1.3.3. Estabelecimento de estudos multicêntricos para testes de Inteligência Artificial
1.3.4. Interpretação e apresentação de resultados de estudos de eficácia

1.4. Detecção de padrões sutis em imagens de baixa resolução

1.4.1. Inteligência artificial para o diagnóstico precoce de doenças neurodegenerativas
1.4.2. Aplicações de Inteligência Artificial em Cardiologia Intervencionista
1.4.3. Uso de Inteligência Artificial para a otimização de protocolos de imagem

1.5. Análise e processamento de imagens biomédicas

1.5.1. Técnicas de pré-processamento para aprimorar a interpretação automática
1.5.2. Análise de textura e padrão em imagens histológicas
1.5.3. Extração de características clínicas de imagens de ultrassom
1.5.4. Métodos para análise de imagens longitudinais em estudos clínicos

1.6. Visualização avançada de dados em diagnóstico por imagem com o OsiriX MD

1.6.1. Desenvolvimento de interfaces gráficas para exploração de imagens 3D
1.6.2. Ferramentas para visualização de alterações temporais em imagens médicas
1.6.3. Técnicas de realidade aumentada para o ensino de anatomia
1.6.4. Sistemas de visualização em tempo real para procedimentos cirúrgicos

1.7. Processamento de linguagem natural em documentação e relatórios de imagens médicas com o Nuance PowerScribe 360

1.7.1. Geração automática de laudos radiológicos
1.7.2. Extração de informações relevantes de registros médicos eletrônicos
1.7.3. Análise semântica para correlacionar achados clínicos e de imagem
1.7.4. Ferramentas de busca e recuperação de imagens baseadas em descrições textuais

1.8. Integração e processamento de dados heterogêneos em imagens médicas

1.8.1. Fusões de modalidades de imagem para diagnósticos abrangentes
1.8.2. Integração de dados laboratoriais e genéticos na análise de imagens
1.8.3. Sistemas para lidar com grandes volumes de dados de imagem
1.8.4. Estratégias para a normalização de datasets de várias fontes

1.9. Aplicações de redes neurais na interpretação de imagens médicas com a Zebra Medical Vision

1.9.1. Uso de redes generativas para geração de imagens médicas sintéticas
1.9.2. Redes neurais para classificação automática de tumores
1.9.3. Deep Learning para análise de séries temporais em imagens funcionais
1.9.4. Ajuste de modelos pré-treinados em conjuntos de dados específicos de imagens médicas

1.10. Modelagem preditiva e seu impacto no diagnóstico por imagem com a IBM Watson Oncologia

1.10.1. Modelos preditivos para avaliação de risco em pacientes com câncer
1.10.2. Ferramentas preditivas para monitoramento de doenças crônicas
1.10.3. Análise de sobrevivência usando dados de imagens médicas
1.10.4. Previsão da progressão da doença por meio do Machine Learning

Módulo 2. Big Data e Análise Preditiva em Imagens Médicas

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

2.1.1. Fundamentos de Big Data aplicado à geração de imagens
2.1.2. Ferramentas e plataformas tecnológicas para lidar com grandes volumes de dados de imagem
2.1.3. Desafios na integração e análise de Big Data em Imagens
2.1.4. Casos de uso de Big Data no diagnóstico por imagem

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

2.2.1. Técnicas avançadas de mineração de dados para identificar padrões em imagens médicas
2.2.2. Estratégias para extrair recursos relevantes de grandes bancos de dados de imagens
2.2.3. Aplicações de técnicas de clustering e classificação em registros de imagens
2.2.4. Impacto da mineração de dados no aprimoramento de diagnósticos e tratamentos

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

2.3.1. Desenvolvimento de algoritmos supervisionados e não supervisionados para imagens médicas
2.3.2. Inovações em técnicas de aprendizado de máquina para reconhecimento de padrões de doenças
2.3.3. Aplicativos de aprendizagem profunda na segmentação e classificação de imagens
2.3.4. Avaliação da eficácia e da precisão dos algoritmos de aprendizado de máquina em estudos clínicos

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

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

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

2.5.1. Aplicação de Inteligência Artificial na análise de surtos epidêmicos usando imagens
2.5.2. Modelos de propagação de doenças visualizados por técnicas de imagem
2.5.3. Correlação entre dados epidemiológicos e achados de imagem
2.5.4. Contribuição da Inteligência Artificial para o estudo e o controle de pandemias

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

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

2.7. Desenvolvimento de ferramentas de prognóstico clínico baseadas em imagens

2.7.1. Ferramentas de inteligência artificial para prever resultados clínicos a partir de imagens de diagnóstico
2.7.2. Avanços nos relatórios de previsão automatizados
2.7.3. Integração de modelos de prognóstico em sistemas clínicos
2.7.4. Validação e aceitação clínica de ferramentas de prognóstico baseadas em IA

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

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

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

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

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

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

Módulo 3. Aspectos Éticos e Legais da Inteligência Artificial no Diagnóstico por Imagem

3.1. Ética na aplicação de inteligência artificial em diagnóstico por imagem com o Ethics and Algorithms Toolki

3.1.1. Princípios éticos fundamentais no uso da Inteligência Artificial para diagnóstico
3.1.2. Gerenciamento de vieses algorítmicos e seu impacto na imparcialidade do diagnóstico
3.1.3. Consentimento informado na era da Inteligência Artificial de diagnóstico
3.1.4. Desafios éticos na implantação internacional de tecnologias de Inteligência Artificial

3.2. Considerações legais e regulatórias sobre Inteligência Artificial aplicadas a imagens médicas com Compliance.ai

3.2.1. Estrutura regulatória atual para Inteligência Artificial em diagnósticos de imagem
3.2.2. Conformidade com as normas de privacidade e proteção de dados
3.2.3. Requisitos de validação e certificação para algoritmos de Inteligência Artificial na área da saúde
3.2.4. Responsabilidade legal em caso de erros de diagnóstico por Inteligência Artificial

3.3. Consentimento informado e aspectos éticos no uso de dados clínicos

3.3.1. Revisão dos processos de consentimento informado adaptados à Inteligência Artificial
3.3.2. Educação dos pacientes sobre o uso da Inteligência Artificial em seus cuidados médicos
3.3.3. Transparência no uso de dados clínicos para treinamento de IA
3.3.4. Respeito à autonomia do paciente em decisões baseadas em IA

3.4. Inteligência artificial e responsabilidade na pesquisa clínica

3.4.1. Atribuição de responsabilidades no uso da Inteligência Artificial para diagnóstico
3.4.2. Implicações dos bugs de Inteligência Artificial na prática clínica
3.4.3. Seguro e cobertura para riscos associados ao uso da Inteligência Artificial
3.4.4. Estratégias para gerenciamento de incidentes relacionados a Inteligência Artificial

3.5. Impacto da Inteligência Artificial na equidade e no acesso à assistência médica com a AI for Good

3.5.1. Avaliação do impacto da Inteligência Artificial na distribuição de serviços médicos
3.5.2. Estratégias para garantir o acesso equitativo à tecnologia de IA
3.5.3. Inteligência Artificial como ferramenta para reduzir as disparidades na saúde
3.5.4. Estudos de caso sobre a implementação da Inteligência Artificial em ambientes com recursos limitados

3.6. Privacidade e proteção de dados em projetos de pesquisa com o Duality SecurePlus

3.6.1. Estratégias para garantir a confidencialidade dos dados em projetos de Inteligência Artificial
3.6.2. Técnicas avançadas para a anonimização de dados de pacientes
3.6.3. Desafios legais e éticos na proteção de dados pessoais
3.6.4. Impacto das violações de segurança na confiança do público

3.7. Inteligência Artificial e sustentabilidade na pesquisa biomédica com o Green Algorithm

3.7.1. Usando a Inteligência Artificial para melhorar a eficiência e a sustentabilidade na pesquisa
3.7.2. Avaliação do ciclo de vida das tecnologias de Inteligência Artificial no setor de saúde
3.7.3. Impacto ambiental da infraestrutura tecnológica de Inteligência Artificial
3.7.4. Práticas sustentáveis no desenvolvimento e na implantação da Inteligência Artificial

3.8. Auditoria e explicabilidade de modelos de Inteligência Artificial no ambiente clínico com o IBM AI Fairness 360

3.8.1. Importância da auditoria regular dos algoritmos de IA
3.8.2. Técnicas para melhorar a explicabilidade dos modelos de Inteligência Artificial
3.8.3. Desafios na comunicação de decisões baseadas em IA para pacientes e médicos
3.8.4. Regulamentos sobre a transparência dos algoritmos de Inteligência Artificial no setor de saúde

3.9. Inovação e empreendedorismo no campo da Inteligência Artificial clínica com a Hindsait

3.9.1. Oportunidades para startups em tecnologias de Inteligência Artificial para o setor de saúde
3.9.2. Parcerias público-privadas no desenvolvimento da Inteligência Artificial
3.9.3. Desafios para empreendedores no ambiente regulatório de saúde
3.9.4. Histórias de sucesso e aprendizados no empreendedorismo de IA clínica

3.10. Considerações éticas sobre a colaboração internacional em pesquisa clínica com a Aliança Global para Genômica e Saúde com GA4GH

3.10.1. Coordenação ética em projetos internacionais de IA
3.10.2. Gerenciar diferenças culturais e regulatórias em parcerias internacionais
3.10.3. Estratégias para inclusão equitativa em estudos globais
3.10.4. Desafios e soluções no intercâmbio de dados

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