Com esse programa completo 100% online, você adquirirá um sólido domínio no uso de técnicas de Realidade Aumentada (RA) e Inteligência Artificial aplicadas a imagens 3D para a saúde”

A Inteligência Artificial provou ser uma ferramenta fundamental na evolução do diagnóstico por imagem, permitindo que os médicos obtenham resultados mais precisos e rápidos. Atualmente, sua aplicação vai além da simples interpretação de imagens, facilitando a identificação precoce de doenças e oferecendo suporte avançado na tomada de decisões clínicas. Dessa forma, eles entendem como a IA pode ser integrada à sua prática diária, otimizando o fluxo de trabalho e a precisão do diagnóstico.

Neste Curso, os médicos começarão explorando as mais avançadas tecnologias e ferramentas de Inteligência Artificial aplicadas ao diagnóstico por imagem, como o IBM Watson Imaging Clinical Review. Eles também serão atualizados sobre o uso das principais plataformas de software na análise de imagens médicas, bem como sobre as ferramentas de Deep Learning projetadas especificamente para radiologia. Ao longo do programa, os métodos estatísticos e os algoritmos essenciais para a interpretação de imagens médicas serão abordados em profundidade. Com a ajuda de ferramentas como o DeepMind AI for Breast Cancer Analysis, os clínicos dominarão algoritmos de segmentação, técnicas de classificação, redes neurais convolucionais e métodos avançados para melhorar a qualidade da imagem.

Por fim, serão analisadas técnicas avançadas, como a detecção de padrões sutis em imagens de baixa resolução, que são essenciais para o diagnóstico precoce de doenças neurodegenerativas e aplicações em cardiologia intervencionista. Além disso, o Processamento de Linguagem Natural (PLN) para documentação médica e o uso de ferramentas avançadas de visualização, como o OsiriX MD, serão essenciais.

Dessa forma, o Curso conta com o apoio do inovador sistema Relearning, desenvolvido pela TECH, que oferece uma experiência disruptiva. Na verdade, apresentará uma ampla variedade de recursos multimídia, leituras adicionais e vídeos detalhados. Graças à sua metodologia flexível e sem horários fixos, os alunos poderão adaptar seu espaço acadêmico aos seus compromissos profissionais, precisando apenas de um dispositivo eletrônico com conexão à Internet para acessar o Campus Virtual.

Esse Curso oferece aos médicos uma atualização abrangente sobre as mais recentes ferramentas de Inteligência Artificial aplicadas ao diagnóstico por imagem, com o apoio da renomada metodologia Relearning”

Este Curso de Inovações de Inteligência Artificial no Diagnóstico por Imagem 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 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

Inscreva-se e adquira habilidades para comparar, por meio de métodos estatísticos avançados, o desempenho da Inteligência Artificial, na melhor universidade digital do mundo, de acordo com a Forbes: a TECH”

O Curso conta com profissionais do setor que trazem para esta capacitação toda a experiência adquirida ao longo de suas carreiras, além de especialistas reconhecidos de sociedades 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.

Domine o uso do Nuance PoweScribe 360 para gerar automaticamente relatórios de imagens médicas, melhorando a eficiência e a precisão do fluxo de trabalho clínico"

Explore técnicas de Deep Learning para a análise de séries temporais em imagens funcionais, melhorando a precisão no diagnóstico e monitoramento de doenças complexas"

O Curso de Inovações de Inteligência Artificial em Diagnóstico por Imagem foi projetado tendo em mente as necessidades dos alunos, com um formato 100% online que permite que eles decidam quando e onde estudar, adaptando-se à sua disponibilidade, horários e interesses. Esse programa de seis semanas oferece uma experiência única e enriquecedora com o objetivo de preparar os médicos para o sucesso. Os alunos adquirem habilidades clínicas avançadas, com foco no domínio de técnicas inovadoras de processamento de imagens, como o Deep Learning.

A TECH lhe oferece o Curso mais completo para aprimorar suas habilidades na aplicação da Inteligência Artificial em Diagnóstico por Imagem. O que está esperando para se matricular?"

Módulo 1. Inovação Inteligência Artificial em 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 datasets 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

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