Graças a esse Programa avançado 100% online, você dominará as técnicas mais inovadoras de Inteligência Artificial para aumentar a precisão dos achados de imagem e otimizar os diagnósticos clínicos”

Um relatório recente da Organização Mundial da Saúde destaca que o uso da Inteligência Artificial na área da saúde otimizou a taxa de detecção precoce de tumores de câncer de mama em 95%. Isso destaca o potencial dessas tecnologias emergentes para a detecção precoce de uma ampla gama de patologias. Portanto, é importante que os profissionais atualizem seus conhecimentos regularmente para incorporar os últimos avanços em técnicas como o aprendizado de máquina ou Machine Learning. Somente dessa forma os especialistas poderão aumentar a precisão de seus diagnósticos clínicos e elaborar os tratamentos individualizados mais adequados para garantir a recuperação ideal do paciente.

Com o objetivo de facilitar esse trabalho, a TECH criou um programa pioneiro em Análise de Imagens com Inteligência Artificial para Diagnóstico Médico. Concebido por referências nesse campo, o itinerário acadêmico se concentrará em aspectos que vão desde o uso do Deep Learning em Radiologia ou o desenvolvimento de interfaces gráficas para digitalização de imagens 3D até o

Processamento de Linguagem Natural com o Nuance PowerScribe 360. Dessa forma, os alunos desenvolverão competências clínicas avançadas para empregar algoritmos em imagens biomédicas para detectar características sutis. Os materiais didáticos também discutirão as técnicas mais eficazes de simulação e modelagem computacional para o planejamento de intervenções cirúrgicas complexas.

Em termos de metodologia, a TECH oferece um ambiente 100% online que se adapta às necessidades de médicos atarefados que desejam dar um salto de qualidade em suas carreiras profissionais. Além disso, emprega seu sistema disruptivo Relearning, baseado na reiteração de conceitos-chave para facilitar a atualização do conhecimento. Nesse sentido, tudo o que os alunos precisarão é de um dispositivo eletrônico com conexão à Internet para acessar o Campus Virtual. Lá você encontrará uma biblioteca com vários recursos multimídia, como vídeos explicativos, leituras especializadas ou resumos interativos.

Este programa permite que você atualize seus conhecimentos em um cenário real, com o máximo rigor científico de uma instituição na vanguarda da tecnologia"

Este Programa avançado de Análise de Imagens com Inteligência Artificial para o Diagnóstico Médico 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
• 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 se aprofundará no processo de Mineração de Dados com Radiômica, que lhe permitirá identificar fatores de risco que manifestam a probabilidade de desenvolver patologias como o Diabetes”

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 incorporar métodos de última geração para reduzir o ruído em exames de imagem em sua prática clínica diária? Obtenha isso com este curso universitário"

Com a revolucionária metodologia Relearning da TECH, você integrará todo o conhecimento de forma otimizada, sem a necessidade de recorrer a técnicas tradicionais, como a memorização"

Esse programa foi desenvolvido por referências no campo da Análise de Imagens com Inteligência Artificial para Diagnóstico Médico. O itinerário acadêmico será aprofundado no uso de ferramentas sofisticadas, como o Deep Learning, Redes neurais convolucionais ou software especializado para imagens biomédicas. Dessa forma, os alunos formados desenvolverão competências avançadas para otimizar seus diagnósticos clínicos e oferecer tratamentos mais personalizados aos pacientes. Além disso, o plano de estudos se aprofundará nas vantagens da Inteligência Artificial para acelerar o processo de vacinação e reduzir o tempo de resposta a emergências para garantir a recuperação dos usuários.

Você fará os diagnósticos clínicos mais precoces e precisos graças aos recursos preditivos da Inteligência Artificial”

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 Deep Learning 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 Infraestrutura 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. Aplicações Avançadas de IA em Estudos de Imagens Médicas e  Análise de Imagens Médicas

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

2.1.1.  Critérios para a seleção de populações em estudos observacionais de Inteligência Artificial
2.1.2. Métodos de controle de variáveis de confusão em estudos de imagem
2.1.3. Estratégias para acompanhamento de longo prazo em estudos observacionais
2.1.4. Análise de resultados e validação de modelos de Inteligência Artificial em contextos clínicos reais

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

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

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

2.3.1. Técnicas de fusão de dados para melhorar a interpretação de imagens
2.3.2. Análise conjunta de imagens e dados genômicos para diagnósticos precisos
2.3.3. Integração de informações clínicas e laboratoriais em Inteligência Artificial
2.3.4. Desenvolvimento de interfaces de usuário para visualização integrada de dados multidisciplinares

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

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

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

2.5.1. Desenvolvimento de arquiteturas de redes neurais para imagens específicas
2.5.2. Otimização de hiperparâmetros para modelos de imagens médicas
2.5.3. Transferência de aprendizado e sua aplicabilidade em radiologia

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

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

2.7. Simulação e modelagem computacional em diagnóstico por imagem

2.7.1. Simulações para treinamento e validação de algoritmos de Inteligência Artificial
2.7.2. Modelagem de doenças e sua representação em imagens sintéticas
2.7.3. Uso de simulações para tratamento e planejamento cirúrgico
2.7.4. Avanços em técnicas computacionais para processamento de imagens em tempo real

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

2.8.1. Aplicativos de realidade virtual para educação em diagnóstico por imagem
2.8.2. Uso de Realidade Aumentada em procedimentos cirúrgicos guiados por imagem
2.8.3. Ferramentas avançadas de visualização para planejamento terapêutico
2.8.4. Desenvolvimento de interfaces imersivas para a revisão de estudos radiológicos

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

2.9.1. Técnicas para extrair dados de grandes repositórios de imagens médicas
2.9.2. Aplicativos de análise de padrões em coleções de dados de imagens
2.9.3. Identificação de biomarcadores por meio de mineração de dados de imagens
2.9.4. Integração de mineração de dados e aprendizado de máquina para descoberta clínica

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

2.10.1. Estratégias para identificar biomarcadores de imagem em uma variedade de doenças
2.10.2. Validação clínica de biomarcadores de imagem para uso diagnóstico
2.10.3. O impacto dos biomarcadores de imagem na personalização dos tratamentos
2.10.4. Tecnologias emergentes na detecção e análise de biomarcadores usando Inteligência Artificial

Módulo 3. Personalização e automação em diagnósticos médicos usando inteligência artificial

3.1. Aplicação de Inteligência Artificial no sequenciamento genômico e correlação com achados de imagem com a Fabric Genomics

3.1.1. Técnicas de Inteligência Artificial para a integração de dados genômicos e de imagem
3.1.2. Modelos preditivos para correlacionar variantes genéticas com patologias visíveis por imagem
3.1.3. Desenvolvimento de algoritmos para a análise automática de sequências e sua representação em imagens
3.1.4. Estudos de caso sobre o impacto clínico da fusão genômica e de imagens

3.2. Avanços em Inteligência Artificial para análise detalhada de imagens biomédicas com PathAI

3.2.1. Inovações em técnicas de processamento e análise de imagens em nível celular
3.2.2. Aplicação de Inteligência Artificial para aprimoramento da resolução em imagens de microscopia
3.2.3. Algoritmos de Deep Learning especializados na detecção de de padrões submicroscópicos
3.2.4. Impacto dos avanços da Inteligência Artificial na pesquisa biomédica e nos diagnósticos clínicos

3.3. Automação na aquisição e processamento de imagens médicas com a Butterfly Network

3.3.1. Sistemas automatizados para otimização dos parâmetros de imagem
3.3.2. Inteligência Artificial no gerenciamento e manutenção de equipamentos de imagem
3.3.3. Algoritmos para processamento de imagens em tempo real durante procedimentos médicos
3.3.4. Histórias de sucesso na implementação de sistemas automatizados em hospitais e clínicas

3.4. Personalização de diagnósticos por meio de IA e medicina de precisão com a Tempus AI

3.4.1. Modelos de inteligência artificial para diagnósticos personalizados baseados em perfis genéticos e de imagem
3.4.2. Estratégias para a integração de dados clínicos e de imagem no planejamento terapêutico
3.4.3. O impacto da medicina de precisão nos resultados clínicos por meio da IA
3.4.4. Desafios éticos e práticos na implementação da medicina personalizada

3.5. Inovações em diagnósticos assistidos por IA com a Caption Health

3.5.1. Desenvolvimento de novas ferramentas de Inteligência Artificial para a detecção precoce de doenças
3.5.2. Avanços em algoritmos de Inteligência Artificial para a interpretação de patologias complexas
3.5.3. Integração de diagnósticos assistidos por IA na prática clínica de rotina
3.5.4. Avaliação da eficácia e aceitação da Inteligência Artificial diagnóstica pelos profissionais de saúde

3.6. Aplicativos de Inteligência Artificial na análise de imagens do microbioma com DayTwo AI

3.6.1. Técnicas de Inteligência Artificial para análise de imagens em estudos de microbioma
3.6.2. Correlação de dados de imagem do microbioma com indicadores de saúde
3.6.3. Impacto dos achados do microbioma nas decisões terapêuticas
3.6.4. Desafios na padronização e validação de imagens de microbioma

3.7. Uso de wearables para melhorar a interpretação das imagens de diagnóstico com o AliveCor

3.7.1. Integração de dados wearables com imagens médicas para diagnósticos abrangentes
3.7.2. Algoritmos de IA para análise e representação de dados contínuos em imagens
3.7.3. Inovações tecnológicas em wearables para monitoramento da saúde
3.7.4. Estudos de caso sobre a melhoria da qualidade de vida por meio de wearables e diagnósticos por imagem

3.8. Gerenciamento de dados de diagnóstico por imagem em estudos clínicos por meio de Inteligência artificial

3.8.1. Ferramentas de IA para o gerenciamento eficiente de grandes volumes de dados de imagens
3.8.2. Estratégias para garantir a qualidade e a integridade dos dados em estudos multicêntricos
3.8.3. Aplicativos de Inteligência Artificial para análise preditiva em estudos clínicos
3.8.4. Desafios e oportunidades na padronização de protocolos de imagem em estudos globais

3.9. Desenvolvimento de tratamentos e vacinas auxiliados por diagnósticos avançados de Inteligência Artificial

3.9.1. Uso de Inteligência Artificial para projetar tratamentos personalizados com base em imagens e dados clínicos
3.9.2. Modelos de inteligência artificial no desenvolvimento acelerado de vacinas com apoio de diagnóstico por imagem
3.9.3. Avaliação da eficácia dos tratamentos por meio do monitoramento de imagens
3.9.4. Impacto da Inteligência Artificial na redução de tempo e custos no desenvolvimento de novas terapias

3.10. Aplicativos de IA em estudos de imunologia e resposta imune com ImmunoMind

3.10.1. Modelos de IA para a interpretação de imagens relacionadas à resposta imune
3.10.2. Integração de dados de imagem e análise imunológica para diagnósticos precisos
3.10.3. Desenvolvimento de biomarcadores de imagem para doenças autoimunes
3.10.4. Avanços na personalização de tratamentos imunológicos por meio do uso da Inteligência Artificial

Aproveite a oportunidade para se atualizar sobre os últimos avanços na área e aplicá-los à sua prática diária"