Graças a este Curso 100% online, você poderá contribuir para o avanço da medicina, aplicando soluções inovadoras de Inteligência Artificial no diagnóstico de diversas patologias”

As aplicações avançadas de Inteligência Artificial em imagens médicas estão transformando o diagnóstico e o tratamento de patologias, desde a detecção precoce de câncer com redes neurais convolucionais até a identificação de doenças neurodegenerativas por meio da análise de padrões complexos em exames de ressonância magnética e tomografia computadorizada.  Além disso, a IA pode priorizar casos críticos em radiologia, melhorar a segmentação de tumores, otimizar a qualidade da imagem e prever a evolução de doenças. 

Nesse sentido, o programa acadêmico contém uma abordagem abrangente, graças à qual os médicos fortalecerão seus conhecimentos na elaboração e execução de estudos observacionais, aplicando a Inteligência Artificial para a seleção de populações, o controle de variáveis e o acompanhamento de longo prazo. Além disso, a validação e a calibração de modelos, com ferramentas como a Arterys Cardio AI, garantem a precisão das previsões em várias condições clínicas.

Durante essa formação, os profissionais também dominarão os métodos de integração de dados de imagens médicas com outras fontes biomédicas, otimizando os diagnósticos por meio da fusão de informações clínicas, genéticas e laboratoriais.  Além disso, eles abordarão casos de uso multidisciplinares, aplicando algoritmos de aprendizagem profunda específicos para imagens médicas e compreendendo a importância da colaboração interdisciplinar na pesquisa avançada. Por fim, o programa abrangerá simulações e modelagem computacional para diagnóstico por imagem, destacando o uso de Realidade Virtual e Aumentada para procedimentos cirúrgicos guiados por imagem.

Dessa forma, esse Curso 100% online oferece aos alunos a flexibilidade de fazê-lo de maneira confortável, no local e no horário de sua escolha, necessitando apenas de um dispositivo eletrônico com acesso à Internet. Trata-se de uma modalidade adaptada às necessidades atuais, que garante posicionar os alunos em um setor de alta demanda, graças à revolucionária metodologia Relearning, que consiste na repetição de conceitos-chave para uma assimilação ideal e orgânica dos conteúdos.

Você vai se aprofundar nas técnicas mais avançadas de análise de imagens médicas com a ajuda da Inteligência Artificial, graças a uma extensa biblioteca de recursos multimídia inovadores”

Este Curso de Aplicações Avançadas de Inteligência Artificial em Estudos e Análise de Imagens Médicas conta com o conteúdo científico mais completo e atualizado do mercado. Suas principais características são:

• O desenvolvimento de estudos de caso apresentados por especialistas em Inteligência Artificial aplicada ao Diagnóstico por Imagem.
• 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 o aprendizado
• 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

Com a metodologia Relearning, os profissionais de saúde combinarão estudos de casos clínicos com um sistema de aprendizado baseado na reiteração contínua de conceitos-chave”

O programa conta com profissionais do setor, os quais transferem a experiência do seu trabalho para esta capacitação, além de especialistas reconhecidos de instituições 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 abordará tópicos como segmentação e classificação de imagens, detecção de patologias, geração de modelos preditivos e desenvolvimento de ferramentas assistidas por IA"

Torne-se um especialista em Inteligência Artificial e Análise de Imagens Médicas fazendo esse Curso de qualquer lugar do mundo e a qualquer hora do dia. O que você está esperando para se matricular?"

Este Curso incluirá uma introdução aos conceitos fundamentais de Inteligência Artificial e aprendizado de máquina, com foco especial em Redes Neurais Convolucionais (CNN) e sua aplicação na detecção, segmentação e classificação de imagens médicas. Além disso, serão analisadas as técnicas de processamento de imagens, os diagnósticos assistidos por IA e o uso de Deep Learning. Dessa forma, os profissionais adquirirão habilidades práticas por meio do uso de softwares especializados, preparando-os para enfrentar os desafios atuais no campo da análise médica automatizada.

Fique por dentro dos mais recentes desenvolvimentos em Inteligência Artificial no campo da Medicina, graças a este abrangente programa de estudos validado pela melhor universidade digital do mundo, de acordo com a Forbes: a TECH”

Módulo 1. Aplicações Avançadas de Inteligência Artificial em Estudos e Análise de Imagens Médicas

1.1.  Projeto e execução de estudos observacionais usando Inteligência Artificial em imagens médicas com a Flatiron Health

1.1.1. Critérios para a seleção de populações em estudos observacionais de Inteligência Artificial
1.1.2. Métodos de controle de variáveis de confusão em estudos de imagem
1.1.3. Estratégias para acompanhamento de longo prazo em estudos observacionais
1.1.4. Análise de resultados e validação de modelos de Inteligência Artificial em contextos clínicos reais

1.2. Validação e calibração de modelos de IA na interpretação de imagens com o Arterys Cardio AI

1.2.1. Técnicas de validação cruzada aplicadas a modelos de diagnóstico por imagem
1.2.2. Métodos para calibração de probabilidade em previsões de Inteligência Artificial
1.2.3. Padrões de desempenho e métricas de precisão para avaliação de IA
1.2.4. Implementação de testes de robustez em diferentes populações e condições

1.3. Métodos de integração de dados de imagens com outras fontes biomédicas

1.3.1. Técnicas de fusão de dados para melhorar a interpretação de imagens
1.3.2. Análise conjunta de imagens e dados genômicos para diagnósticos precisos
1.3.3. Integração de informações clínicas e laboratoriais em Inteligência Artificial
1.3.4. Desenvolvimento de interfaces de usuário para visualização integrada de dados multidisciplinares

1.4. Uso de dados de imagens médicas em pesquisas multidisciplinares com Enlitic Curie

1.4.1. Colaboração interdisciplinar para análise avançada de imagens
1.4.2. Aplicação de técnicas de inteligência artificial de outros campos no diagnóstico por imagem
1.4.3. Desafios e soluções no gerenciamento de dados grandes e heterogêneos
1.4.4. Estudos de caso de aplicações multidisciplinares bem-sucedidas

1.5. Algoritmos de aprendizagem profunda específicos para imagens médicas com AIDOC

1.5.1. Desenvolvimento de arquiteturas de redes neurais para imagens específicas
1.5.2. Otimização de hiperparâmetros para modelos de imagens médicas
1.5.3. Transferência de aprendizado e sua aplicabilidade em radiologia

1.6. Desafios na interpretação e visualização de recursos aprendidos por modelos profundos

1.6.1. Otimização da interpretação de imagens médicas por meio da automação com o Viz.ai
1.6.2. Automação de rotinas de diagnóstico para eficiência operacional
1.6.3. Sistemas de alerta antecipado na detecção de anomalias
1.6.4. Reduzindo a carga de trabalho dos radiologistas usando ferramentas de Inteligência Artificial
1.6.5. O impacto da automação na precisão e na velocidade dos diagnósticos

1.7. Simulação e modelagem computacional em diagnóstico por imagem

1.7.1. Simulações para treinamento e validação de algoritmos de Inteligência Artificial
1.7.2. Modelagem de doenças e sua representação em imagens sintéticas
1.7.3. Uso de simulações para tratamento e planejamento cirúrgico
1.7.4. Avanços em técnicas computacionais para processamento de imagens em tempo real

1.8. Realidade virtual e aumentada na visualização e análise de imagens médicas

1.8.1. Aplicativos de realidade virtual para educação em diagnóstico por imagem
1.8.2. Uso de Realidade Aumentada em procedimentos cirúrgicos guiados por imagem
1.8.3. Ferramentas avançadas de visualização para planejamento terapêutico
1.8.4. Desenvolvimento de interfaces imersivas para a revisão de estudos radiológicos

1.9. Ferramentas de mineração de dados aplicadas ao diagnóstico por imagem com Radiômica

1.9.1. Técnicas para extrair dados de grandes repositórios de imagens médicas
1.9.2. Aplicativos de análise de padrões em coleções de dados de imagens
1.9.3. Identificação de biomarcadores por meio de mineração de dados de imagens
1.9.4. Integração de mineração de dados e aprendizado de máquina para descoberta clínica

1.10. Desenvolvimento e validação de biomarcadores usando análise de imagem com a Oncimmune

1.10.1. Estratégias para identificar biomarcadores de imagem em uma variedade de doenças
1.10.2. Validação clínica de biomarcadores de imagem para uso diagnóstico
1.10.3. O impacto dos biomarcadores de imagem na personalização dos tratamentos
1.10.4. Tecnologias emergentes na detecção e análise de biomarcadores usando Inteligência Artificial

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