通过该基于Relearning的专科文凭，您将创建人工智能模型，从而可以通过分析医学影像来及早识别疾病”

医学领域面临着管理和分析来自各种成像方式例如 MRI，CT 扫描和超声检查的越来越多数据的挑战。面对这种情况，人工智能和大数据技术成为应对这些挑战的关键工具，为医学影像的处理和分析提供了先进的解决方案。因此，专家需要使用这些仪器来优化复杂影像的解释，促进准确的疾病检测和明智的临床决策。

在这种情况下，TECH提出了用于医学影像处理的人工智能和大数据技术的创新课程。学术大纲将深入研究从大型影像数据集分析到机器学习算法训练等各种因素。沿着这些思路，教材将详细讨论与诊断影像中使用人工智能相关的法律和伦理方面。因此，毕业生将获得先进的技能来实施基于人工智能的解决方案，从而提高临床诊断的准确性。

为了掌握这个大纲的全部内容，医生有一个颠覆性的方法论：Relearning.这个以TECH为动力的系统通过重复促进最复杂概念的逐渐同化。此外，该课程是 100% 在线开发的，这是为毕业生提供自主权的另一个显着优势，使他们能够根据其他义务来组织学习进度。此外，该学位还得到各种补充材料的支持，例如更新的科学文章和信息图表。所有这些都附有解释性视频，交互式摘要和自我评估测试，可增强专家的综合培训，使这种学术选择成为真正无与伦比的机会。

你将在模拟学习环境中通过真实案例学到宝贵的教训"

这个用于医学影像处理的人工智能和大数据技术专科文凭包含市场上最完整又最新的教育课程。主要特点是：

• 由人工智能专家介绍案例研究的发展情况
• 这门课程的内容图文并茂示意性强,实用性强为那些视专业实践至关重要的学科提供了科学和实用的信息
• 进行自我评估以改善学习的实践练习
• 特别强调创新的方法论
• 理论知识,专家预论,争议主题讨论论坛和个人反思工作
• 可以从任何有互联网连接的固定或便携式设备上获取内容

您将使用人工智能来识别影像中的微妙模式，从而尽早发现神经退行性疾病”

这门课程的教学人员包括来自这个行业的专业人士，他们将自己的工作经验带到了这一培训中还有来自领先公司和著名大学的公认专家。

通过采用最新的教育技术制作的多媒体内容，专业人士将能够进行情境化学习即通过模拟环境进行沉浸式培训以应对真实情况。

这门课程的设计集中于基于问题的学习，通过这种方式专业人士需要在整个学年中解决所遇到的各种实践问题。为此，你将得到由知名专家制作的新型交互式视频系统的帮助。

您是否希望实施分类和检测技术来对医学影像中的不同病理进行分类？通过该课程，仅用了6个月就实现了这一目标"

以自己的节奏学习，利用TECH的在线模式提供的便利"

该课程是由用于医学影像处理的人工智能和大数据技术的真正专家创建的。该课程将深入研究从大量影像数据或机器学习算法的分析到应用机器学习来分析流行病爆发的问题。此外，大纲还将深入探讨与使用人工智能应用于诊断影像相关的法律和伦理考虑。通过这种方式，毕业生将培养先进的技能来实施人工智能解决方案，从而提高医疗诊断的准确性。

您将实施最具创新性的算法来提高医学影像处理的诊断准确性和效率”

模块 1.诊断影像中的人工智能创新

1.1. IBM Watson Imaging Clinical Review诊断影像中的人工智能技术和工具

1.1.1. 领先的医学影像分析软件平台
1.1.2. 放射学专用深度学习工具
1.1.3. 硬件创新加速影像处理
1.1.4. 人工智能系统在基础设施中的集成现有医院

1.2. 使用DeepMind AI解读医学影像进行乳腺癌分析的统计方法和算法

1.2.1. 影像分割算法
1.2.2. 医学影像中的分类和检测技术
1.2.3. 卷积神经网络在放射学中的应用
1.2.4. 降噪和影像质量改善方法

1.3. 使用 Google Cloud Healthcare API进行诊断影像的实验设计和结果分析

1.3.1. 人工智能算法验证协议的设计
1.3.2. 比较人工智能性能的统计方法 和放射科医生
1.3.3. 人工智能测试的多中心研究配置
1.3.4. 功效测试结果的解释和呈现

1.4. 检测低分辨率影像中的细微图案

1.4.1. 人工智能用于神经退行性疾病的早期诊断
1.4.2. 人工智能在介入心脏病学中的应用
1.4.3. 使用人工智能优化影像拍摄协议

1.5. 生物医学影像分析与处理

1.5.1. 改善自动解释的预处理技术
1.5.2. 组织学影像中的纹理和图案分析
1.5.3. 从超声影像中提取临床特征
1.5.4. 临床研究中纵向影像分析的方法

1.6. 使用 OsiriX MD 进行诊断影像的高级数据可视化

1.6.1. 开发用于探索3D影像的图形界面
1.6.2. 用于可视化医学影像时间变化的工具
1.6.3. 用于解剖学教学的增强现实技术
1.6.4. 外科手术实时可视化系统

1.7. 使用 Nuance PowerScribe 360​​ 进行医学影像文档和报告中的自然语言处理

1.7.1. 自动生成放射报告
1.7.2. 从电子病历中提取相关信息
1.7.3. 影像学与临床表现相关性的语义分析
1.7.4. 基于文本描述的影像搜索和检索工具

1.8. 医学影像异构数据的整合与处理

1.8.1. 用于完整诊断的影像模态融合
1.8.2. 影像分析中实验室和遗传数据的整合
1.8.3. 用于管理大量影像数据的系统
1.8.4. 标准化多个datasets集的策略

1.9. 神经网络在 Zebra Medical Vision 医学影像解读中的应用

1.9.1. 使用生成网络创建合成医学影像
1.9.2. 用于肿瘤自动分类的神经网络
1.9.3. 用于功能图像时间序列分析的深度学习
1.9.4. 预训练模型在特定医学影像数据集上的适应

1.10. 使用IBM Watson Oncology进行预测建模及其对诊断成像的影响

1.10.1. 癌症患者风险评估的预测模型
1.10.2. 用于监测慢性病的预测工具
1.10.3. 使用医学影像数据进行生存分析
1.10.4. 使用机器学习技术预测疾病进展

模块 2.医学影像中的大数据和预测分析

2.1. 影像诊断中的大数据：概念与工具GE Healthcare Edison

2.1.1. 应用于影像学的大数据基础
2.1.2. 管理大量影像数据的技术工具与平台
2.1.3. 影像学中大数据集成与分析的挑战
2.1.4. 大数据在影像诊断中的应用案例

2.2. 使用IBM Watson Imaging在生物医学影像记录中的数据挖掘

2.2.1. 用于识别医学影像中模式的先进数据挖掘技术
2.2.2. 在大型影像数据库中提取相关特征的策略
2.2.3. 在影像记录中应用聚类与分类技术
2.2.4. 数据挖掘对改善诊断与治疗的影响

2.3. Google DeepMind Health在影像分析中的机器学习算法

2.3.1. 医学影像有监督和无监督算法的开发
2.3.2. 机器学习识别技术的创新疾病模式
2.3.3. 深度学习在细分和分类中的应用影像数量
2.3.4. 评估临床研究中机器学习算法的有效性和准确性

2.4. 预测分析技术应用于预测肿瘤学诊断影像

2.4.1. 从影像中早期识别疾病的预测模型
2.4.2. 使用预测分析来监测和评估治疗
2.4.3. 整合临床和影像数据以丰富预测模型
2.4.4. 在临床实践中实施预测技术的挑战

2.5. 基于蓝点影像的流行病学人工智能模型

2.5.1. 通过影像人工智能在疫情分析中的应用
2.5.2. 通过影像技术可视化的疾病传播模型
2.5.3. 流行病学数据与影像学结果之间的相关性
2.5.4. 人工智能对流行病研究和控制的贡献

2.6. 从影像中分析生物网络和疾病模式

2.6.1. 网络理论在影像分析中的应用以了解病理
2.6.2. 模拟影像中可见生物网络的计算模型
2.6.3. 整合影像分析和分子数据来绘制疾病图谱
2.6.4. 这些分析对定制疗法开发的影响

2.7. 基于影像的临床预后工具的开发

2.7.1. 从诊断影像用于预测临床演变的人工智能工具
2.7.2. 自动预测报告生成方面的进步
2.7.3. 临床系统中预后模型的整合
2.7.4. 基于人工智能的预后工具的验证和临床接受

2.8. 使用 Tableau 进行复杂数据的高级可视化和通信

2.8.1. 影像数据多维表示的可视化技术
2.8.2. 用于探索大型影像数据集的交互式工具
2.8.3. 通过可视化有效传达复杂发现的策略
2.8.4. 高级可视化对医学教育和决策的影响

2.9. 大数据管理中的数据安全和挑战

2.9.1. 保护大量医学影像数据的安全措施
2.9.2. 大规模影像数据管理的隐私和伦理挑战
2.9.3. 健康大数据安全管理技术解决方案
2.9.4. 有关安全漏洞及其解决方法的案例研究

2.10. 生物医学 大数据 的实际应用和案例研究

2.10.1. 大数据在疾病诊断和治疗中的成功应用实例
2.10.2. 大数据在卫生系统中整合的案例研究
2.10.3. 生物医学领域大数据项目的经验教训
2.10.4. 医学大数据的未来方向和潜力

模块 3.人工智能在诊断影像中的伦理与法律问题

3.1. 人工智能在诊断影像中应用的伦理和算法工具包

3.1.1. 使用人工智能进行诊断的基本伦理原则
3.1.2. 算法偏差的管理及其对诊断公平性的影响
3.1.3. 诊断人工智能时代的知情同意
3.1.4. 人工智能技术国际实施中的道德挑战

3.2. 通过Compliance.ai将人工智能应用于医学影像的法律和监管考虑

3.2.1. 诊断影像中人工智能的现行监管框架
3.2.2. 遵守隐私和数据保护法规
3.2.3. 健康领域人工智能算法的验证和认证要求
3.2.4. 人工智能诊断错误的法律责任

3.3. 知情同意和使用临床数据的伦理问题

3.3.1. 审查适应人工智能的知情同意流程
3.3.2. 关于在医疗保健中使用人工智能的患者教育
3.3.3. 使用临床数据进行人工智能培训的透明度
3.3.4. 基于人工智能的决策尊重患者自主权

3.4. 人工智能和临床研究中的责任

3.4.1. 使用人工智能进行诊断的职责分配
3.4.2. 人工智能错误对临床实践的影响
3.4.3. 与使用人工智能相关的风险的保险和承保范围
3.4.4. 管理人工智能相关事件的策略

3.5. 通过AI for Good人工智能对公平性和获得医疗保健的影响

3.5.1. 评估人工智能对医疗服务分配的影响
3.5.2. 保证公平获取人工智能技术的策略
3.5.3. 人工智能作为减少健康差距的工具
3.5.4. 资源有限环境下人工智能实施案例研究

3.6. 利用Duality SecurePlus保护研究项目中的隐私和数据

3.6.1. 确保人工智能项目中数据机密性的策略
3.6.2. 患者数据匿名化的先进技术
3.6.3. 保护个人数据的法律和伦理挑战
3.6.4. 安全漏洞对公众信任的影响

3.7. 绿色算法的人工智能和生物医学研究的可持续性

3.7.1. 利用人工智能提高效率和可持续性在研究中
3.7.2. 健康领域人工智能技术的生命周期评估
3.7.3. 人工智能技术基础设施对环境的影响
3.7.4. 人工智能开发和部署的可持续实践

3.8. 使用 IBM AI Fairness 360 对临床领域的人工智能模型进行审计和解释

3.8.1. 定期审核人工智能算法的重要性
3.8.2. 提高人工智能模型可解释性的技术
3.8.3. 向患者和医生传达基于人工智能的决策面临的挑战
3.8.4. 关于人工智能算法透明度的规定 在医疗保健领域的应用

3.9. 通过Hindsait在临床人工智能领域的创新创业

3.9.1. 健康人工智能技术初创公司 的机会
3.9.2. 公共和私营部门在人工智能开发方面的合作
3.9.3. 健康监管环境中企业家面临的挑战
3.9.4. 临床人工智能创业的成功案例和学习

3.10. 通过全球基因组学与健康联盟 GA4GH 开展国际临床研究合作的伦理考虑

3.10.1. 国际人工智能项目中的伦理协调
3.10.2. 国际合作中文化和监管差异的管理
3.10.3. 公平纳入全球研究的策略
3.10.4. 数据交换的挑战与解决方案

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