Dank dieses revolutionären 100%igen Online-Programms werden Sie mit Hilfe der diagnostischen Bildgebung personalisierte Behandlungen entwickeln“

Ein kürzlich von der Weltgesundheitsorganisation veröffentlichter Bericht zeigt, dass die Implementierung von Algorithmen der künstlichen Intelligenz in der medizinischen Praxis die diagnostische Genauigkeit um 20% verbessern und die Auswertungszeit um 30% reduzieren kann. Diese Verbesserung der Genauigkeit ist auf die Fähigkeit des maschinellen Lernens zurückzuführen, große Mengen medizinischer Bildgebungsdaten zu analysieren, subtile Muster zu erkennen, die dem menschlichen Auge möglicherweise verborgen bleiben, und Zweitmeinungen auf der Grundlage solider Beweise zu erstellen. Daher müssen Ärzte mit diesem Instrument umgehen können, um schneller auf die Bedürfnisse der Patienten reagieren zu können und so die Qualität der Versorgung zu verbessern. 

In diesem Zusammenhang führt TECH ein bahnbrechendes Programm in Bildanalyse mit Künstlicher Intelligenz für die Medizinische Diagnostik ein. Der Studiengang, der von Fachleuten auf diesem Gebiet konzipiert wurde, befasst sich mit Themen, die von der Verwendung von Softwareplattformen zur Analyse von Bildern oder Segmentierungsalgorithmen bis hin zu Verarbeitungstechniken zur Verbesserung der automatischen Interpretation reichen. Der Lehrplan befasst sich auch damit, wie Deep-Learning-Algorithmen zur Erkennung submikroskopischer Muster eingesetzt werden können. Auf diese Weise werden die Studenten fortgeschrittene klinische Fähigkeiten entwickeln, um künstliche Intelligenz für die Früherkennung einer breiten Palette von Pathologien, einschließlich neurodegenerativer Erkrankungen, zu nutzen. 

Darüber hinaus wird der Universitätsabschluss zu 100% online vermittelt, so dass die Ärzte ihre eigenen Studienpläne planen können, um ein völlig effizientes Update zu erleben. Zudem steht den Spezialisten eine breite Palette von Multimedia-Ressourcen zur Verfügung, die einen dynamischen und natürlichen Unterricht fördern. Um auf den virtuellen Campus zuzugreifen, benötigen Fachkräfte lediglich ein Gerät mit Internetzugang (einschließlich ihres eigenen Mobiltelefons). Außerdem werden sie jederzeit von einem erfahrenen Lehrkörper unterstützt, der alle Zweifel, die während ihres Studiengangs auftreten können, ausräumen wird.

Das Programm wird klinische Fälle beinhalten, um die Entwicklung des Programms so nah wie möglich an die Realität der medizinischen Versorgung heranzuführen“

Dieser Universitätsexperte in Bildanalyse mit Künstlicher Intelligenz für die Medizinische Diagnostik enthält das vollständigste und aktuellste Programm auf dem Markt. Seine herausragendsten Merkmale sind:

• Die Entwicklung von Fallstudien, die von Experten in künstlicher Intelligenz präsentiert werden
• Der anschauliche, schematische und äußerst praxisnahe Inhalt vermittelt alle für die berufliche Praxis unverzichtbaren wissenschaftlichen und praktischen Informationen
• Praktische Übungen, bei denen der Selbstbewertungsprozess zur Verbesserung des Lernens genutzt werden kann
• Sein besonderer Schwerpunkt liegt auf innovativen Methoden
• Theoretische Lektionen, Fragen an den Experten, Diskussionsforen zu kontroversen Themen und individuelle Reflexionsarbeit
• Die Verfügbarkeit des Zugangs zu Inhalten von jedem festen oder tragbaren Gerät mit Internetanschluss

Sie werden sich damit befassen, wie künstliche Intelligenz zur Personalisierung von Behandlungen auf der Grundlage von genetischen und bildgebenden Profilen eingesetzt werden kann“

Das Dozententeam des Programms besteht aus Experten des Sektors, die ihre Berufserfahrung in diese Fortbildung einbringen, sowie aus renommierten Fachkräften von führenden Gesellschaften und angesehenen Universitäten.  

Die multimedialen Inhalte, die mit der neuesten Bildungstechnologie entwickelt wurden, werden der Fachkraft ein situiertes und kontextbezogenes Lernen ermöglichen, d. h. eine simulierte Umgebung, die eine immersive Fortbildung bietet, die auf die Ausführung von realen Situationen ausgerichtet ist.  

Das Konzept dieses Programms konzentriert sich auf problemorientiertes Lernen, bei dem die Fachkraft versuchen muss, die verschiedenen Situationen aus der beruflichen Praxis zu lösen, die während des gesamten Studiengangs gestellt werden. Zu diesem Zweck wird sie von einem innovativen interaktiven Videosystem unterstützt, das von renommierten Experten entwickelt wurde.

Möchten Sie Modelle zur Risikobewertung und Vorhersage des Verlaufs onkologischer Erkrankungen entwickeln? Erreichen Sie dies mit dieser Fortbildung in nur 3 Monaten"

Mit dem Relearning-System von TECH aktualisieren Sie Ihr Wissen in Ihrem eigenen Tempo, ohne von externen Lehrbedingungen abhängig zu sein"

Dieses Universitätsprogramm wurde von echten Experten im Bereich der Bildanalyse mit Künstlicher Intelligenz für die Medizinische Diagnostik entwickelt. Der Lehrplan befasst sich mit dem Einsatz neuer Tools wie Deep Learning oder Convolutional Neural Networks im Bereich der Radiologie. Darüber hinaus wird im Lehrplan erläutert, wie die Plattform Fabric Genomics große Mengen genomischer Daten analysieren kann, um genetische Varianten zu identifizieren, die mit verschiedenen Pathologien in Verbindung stehen. Auf diese Weise werden die Fachleute Biomarker erkennen, die den Ausbruch oder das Fortschreiten von Krankheiten vorhersagen können, was die Durchführung von präventiven und personalisierten Behandlungen erleichtert.

Sie werden Systeme der künstlichen Intelligenz in das klinische Umfeld einführen und so die Arbeitsabläufe erheblich optimieren“

Modul 1. Innovationen der künstlichen Intelligenz in der diagnostischen Bildgebung 

1.1. Technologien und Werkzeuge der künstlichen Intelligenz in der diagnostischen Bildgebung mit IBM Watson Imaging Clinical Review 

1.1.1. Führende Software-Plattformen für die medizinische Bildanalyse 
1.1.2. Radiologie-spezifische Deep Learning Tools 
1.1.3. Innovationen bei der Hardware zur Beschleunigung der Bildverarbeitung 
1.1.4. Integration von Systemen der künstlichen Intelligenz in bestehende Krankenhausinfrastrukturen 

1.2. Statistische Methoden und Algorithmen zur medizinischen Bildinterpretation mit DeepMind AI for Breast Cancer Analysis 

1.2.1. Algorithmen zur Bildsegmentierung 
1.2.2. Klassifizierungs- und Erkennungstechniken in medizinischen Bildern 
1.2.3. Verwendung von Convolutional Neural Networks in der Radiologie 
1.2.4. Methoden zur Rauschunterdrückung und Verbesserung der Bildqualität 

1.3. Planung von Experimenten und Analyse der Ergebnisse in der diagnostischen Bildgebung mit Google Cloud Healthcare API 

1.3.1. Entwurf von Validierungsprotokollen für Algorithmen der künstlichen Intelligenz 
1.3.2. Statistische Methoden zum Vergleich der Leistungen von künstlicher Intelligenz und Radiologen 
1.3.3. Einrichtung von multizentrischen Studien zum Testen von künstlicher Intelligenz 
1.3.4. Interpretation und Präsentation der Ergebnisse von Leistungstests 

1.4. Erkennung subtiler Muster in niedrig aufgelösten Bildern 

1.4.1. Künstliche Intelligenz für die Frühdiagnose von neurodegenerativen Erkrankungen 
1.4.2. Anwendungen der künstlichen Intelligenz in der interventionellen Kardiologie 
1.4.3. Einsatz von künstlicher Intelligenz zur Optimierung von Bildgebungsprotokollen 

1.5. Biomedizinische Bildanalyse und -verarbeitung 

1.5.1. Vorverarbeitende Techniken zur Verbesserung der automatischen Interpretation 
1.5.2. Textur- und Musteranalyse von histologischen Bildern 
1.5.3. Extraktion von klinischen Merkmalen aus Ultraschallbildern 
1.5.4. Methoden zur Längsschnittanalyse von Bildern in klinischen Studien 

1.6. Erweiterte Datenvisualisierung in der diagnostischen Bildgebung mit OsiriX MD 

1.6.1. Entwicklung von grafischen Schnittstellen für die 3D-Bilderkundung 
1.6.2. Werkzeuge zur Visualisierung zeitlicher Veränderungen in medizinischen Bildern 
1.6.3. Techniken der erweiterten Realität für den Anatomieunterricht 
1.6.4. Echtzeit-Visualisierungssysteme für chirurgische Eingriffe 

1.7. Natürliche Sprachverarbeitung in der medizinischen Bilddokumentation und Berichterstattung mit Nuance PowerScribe 360 

1.7.1. Automatische Erstellung von radiologischen Berichten 
1.7.2. Extraktion relevanter Informationen aus elektronischen Krankenakten 
1.7.3. Semantische Analyse zur Korrelation von bildgebenden und klinischen Befunden 
1.7.4. Tools für die Bildsuche und das Abrufen von Bildern auf der Grundlage textueller Beschreibungen 

1.8. Integration und Verarbeitung von heterogenen Daten in der medizinischen Bildgebung   

1.8.1. Fusionen von Bildgebungsmodalitäten für eine vollständige Diagnose 
1.8.2. Integration von Labor- und genetischen Daten in die Bildanalyse 
1.8.3. Systeme für die Verarbeitung großer Mengen von Bilddaten 
1.8.4. Strategien zur Normalisierung von Datasets aus verschiedenen Quellen 

1.9. Anwendungen von neuronalen Netzen in der medizinischen Bildinterpretation mit Zebra Medical Vision 

1.9.1. Verwendung von generativen Netzen für die Erstellung synthetischer medizinischer Bilder 
1.9.2. Neuronale Netze für die automatische Tumorklassifizierung 
1.9.3. Deep Learning für die Zeitreihenanalyse in der funktionellen Bildgebung 
1.9.4. Anpassung von vortrainierten Modellen an spezifische Datasets für medizinische Bilder 

1.10. Prädiktive Modellierung und ihre Auswirkungen auf die diagnostische Bildgebung mit IBM Watson Oncology 

1.10.1. Prädiktive Modelle für die Risikobewertung bei onkologischen Patienten 
1.10.2. Prädiktive Tools für die Überwachung chronischer Krankheiten 
1.10.3. Überlebensanalyse anhand medizinischer Bildgebungsdaten 
1.10.4. Vorhersage des Krankheitsverlaufs mit Techniken des Machine Learning

Modul 2. Fortgeschrittene Anwendungen der künstlichen Intelligenz in Studien und Analysen von medizinischen Bildern 

2.1. Entwurf und Durchführung von Beobachtungsstudien mit künstlicher Intelligenz in der medizinischen Bildgebung mit Flatiron Health 

2.1.1. Kriterien für die Auswahl der Population in KI-Beobachtungsstudien 
2.1.2. Methoden für die Kontrolle von Störvariablen in bildgebenden Studien 
2.1.3. Strategien für die langfristige Nachverfolgung in Beobachtungsstudien 
2.1.4. Ergebnisanalyse und Validierung von Modellen der künstlichen Intelligenz in realen klinischen Kontexten 

2.2. Validierung und Kalibrierung von KI-Modellen bei der Bildinterpretation mit Arterys Cardio AI 

2.2.1. Kreuzvalidierungstechniken angewandt auf Modelle der diagnostischen Bildgebung 
2.2.2. Methoden zur Kalibrierung von Wahrscheinlichkeiten in KI-Vorhersagen 
2.2.3. Leistungsstandards und Genauigkeitsmetriken für die KI-Bewertung 
2.2.4. Implementierung von Robustheitstests in verschiedenen Populationen und unter verschiedenen Bedingungen 

2.3. Methoden zur Integration von Bildgebungsdaten mit anderen biomedizinischen Quellen 

2.3.1. Datenfusionstechniken zur Verbesserung der Bildinterpretation 
2.3.2. Gemeinsame Analyse von Bild- und genomischen Daten für eine genaue Diagnose 
2.3.3. Integration von klinischen und Laborinformationen in Systeme der künstlichen Intelligenz 
2.3.4. Entwicklung von Benutzeroberflächen zur integrierten Visualisierung multidisziplinärer Daten 

2.4. Nutzung von medizinischen Bildgebungsdaten in der multidisziplinären Forschung mit Enlitic Curie 

2.4.1. Interdisziplinäre Zusammenarbeit für fortgeschrittene Bildanalyse 
2.4.2. Anwendung von Techniken der künstlichen Intelligenz aus anderen Bereichen in der diagnostischen Bildgebung 
2.4.3. Herausforderungen und Lösungen bei der Verwaltung von großen und heterogenen Daten 
2.4.4. Fallstudien über erfolgreiche multidisziplinäre Anwendungen 

2.5. Deep-Learning-Algorithmen speziell für die medizinische Bildgebung mit Aidoc 

2.5.1. Entwicklung von bildspezifischen neuronalen Netzwerkarchitekturen 
2.5.2. Hyperparameter-Optimierung für medizinische Bildgebungsmodelle 
2.5.3. Transfer des Lernens und seine Anwendbarkeit in der Radiologie 

2.6. Herausforderungen bei der Interpretation und Visualisierung von Merkmalen, die von tiefen Modellen gelernt wurden 

2.6.1. Optimierung der medizinischen Bildinterpretation durch Automatisierung mit Viz.ai 
2.6.2. Automatisierung von Diagnoseroutinen für operative Effizienz 
2.6.3. Frühwarnsysteme für die Erkennung von Anomalien 
2.6.4. Verringerung der Arbeitsbelastung von Radiologen durch Werkzeuge der künstlichen Intelligenz 
2.6.5. Auswirkungen der Automatisierung auf die Genauigkeit und Geschwindigkeit von Diagnosen 

2.7. Simulation und computergestützte Modellierung in der diagnostischen Bildgebung 

2.7.1. Simulationen zum Training und zur Validierung von Algorithmen der künstlichen Intelligenz 
2.7.2. Modellierung von Krankheiten und deren Darstellung in synthetischen Bildern 
2.7.3. Verwendung von Simulationen für die Planung von Behandlungen und Operationen 
2.7.4. Fortschritte bei den Rechentechniken für die Echtzeit-Bildverarbeitung 

2.8. Virtuelle und erweiterte Realität in der medizinischen Bildvisualisierung und -analyse 

2.8.1. Anwendungen der virtuellen Realität für die Ausbildung in der diagnostischen Bildgebung 
2.8.2. Einsatz von erweiterter Realität bei bildgesteuerten chirurgischen Eingriffen 
2.8.3. Fortgeschrittene Visualisierungstools für die Therapieplanung 
2.8.4. Entwicklung von immersiven Schnittstellen für die Überprüfung radiologischer Studien 

2.9. Data-Mining-Tools für die diagnostische Bildgebung mit Radiomics 

2.9.1. Data-Mining-Techniken für große medizinische Bilddatenbanken 
2.9.2. Anwendungen der Musteranalyse in Bilddatensammlungen 
2.9.3. Biomarker-Identifizierung durch Image Data Mining 
2.9.4. Integration von Data Mining und maschinellem Lernen für klinische Entdeckungen 

2.10. Entwicklung und Validierung von Biomarkern durch Bildanalyse mit Oncimmune 

2.10.1. Strategien zur Identifizierung von bildgebenden Biomarkern bei verschiedenen Krankheiten 
2.10.2. Klinische Validierung von Bildgebungs-Biomarkern für die Diagnose 
2.10.3. Auswirkungen von bildgebenden Biomarkern auf die Personalisierung der Behandlung 
2.10.4. Aufstrebende Technologien bei der Erkennung und Analyse von Biomarkern mit Hilfe von künstlicher Intelligenz 

Modul 3. Personalisierung und Automatisierung in der Medizinischen Diagnostik durch Künstliche Intelligenz 

3.1. Anwendung von künstlicher Intelligenz in der genomischen Sequenzierung und Korrelation mit bildgebenden Befunden mit Fabric Genomics 

3.1.2. Techniken der künstlichen Intelligenz für die Integration von genomischen und bildgebenden Daten 
3.1.3. Vorhersagemodelle für die Korrelation von genetischen Varianten mit auf Bildern sichtbaren Pathologien 
3.1.4. Entwicklung von Algorithmen für die automatische Analyse von Sequenzen und deren Darstellung in Bildern 
3.1.5. Fallstudien zu den klinischen Auswirkungen der Verschmelzung von Genomik und Bildgebung 

3.2. Fortschritte in der künstlichen Intelligenz für die detaillierte Analyse biomedizinischer Bilder mit PathAI 

3.2.1. Innovationen bei Bildverarbeitungs- und Analysetechniken auf zellulärer Ebene 
3.2.2. Anwendung von künstlicher Intelligenz zur Verbesserung der Auflösung von Mikroskopiebildern 
3.2.3. Deep-Learning-Algorithmen, die auf die Erkennung von submikroskopischen Mustern spezialisiert sind 
3.2.4. Auswirkungen von Fortschritten in der künstlichen Intelligenz auf die biomedizinische Forschung und klinische Diagnose 

3.3. Automatisierung der medizinischen Bilderfassung und -verarbeitung mit Butterfly Network 

3.3.1. Automatisierte Systeme zur Optimierung der Bildaufnahmeparameter 
3.3.2. Künstliche Intelligenz bei der Verwaltung und Wartung von Bildgebungsgeräten 
3.3.3. Algorithmen für die Echtzeitverarbeitung von Bildern während medizinischer Verfahren 
3.3.4. Erfolgreiche Fälle bei der Implementierung von automatisierten Systemen in Krankenhäusern und Kliniken 

3.4. Personalisierung von Diagnosen durch künstliche Intelligenz und Präzisionsmedizin mit Tempus AI 

3.4.1. Modelle der künstlichen Intelligenz für personalisierte Diagnosen auf der Grundlage von genetischen und bildgebenden Profilen 
3.4.2. Strategien für die Integration von klinischen und bildgebenden Daten in die Therapieplanung 
3.4.3. Auswirkungen der Präzisionsmedizin auf die klinischen Ergebnisse durch KI 
3.4.4. Ethische und praktische Herausforderungen bei der Umsetzung der personalisierten Medizin 

3.5. Innovationen in der KI-unterstützten Diagnostik mit Caption Health 

3.5.1. Entwicklung neuer Werkzeuge der künstlichen Intelligenz für die Früherkennung von Krankheiten 
3.5.2. Fortschritte bei Algorithmen der künstlichen Intelligenz für die Interpretation von komplexen Pathologien 
3.5.3. Integration von KI-gestützter Diagnostik in die klinische Routinepraxis 
3.5.4. Bewertung der Wirksamkeit und Akzeptanz der KI-Diagnostik durch Gesundheitsfachkräfte 

3.6. Anwendungen der künstlichen Intelligenz in der Mikrobiom-Bildanalyse mit DayTwo AI 

3.6.1. Techniken der künstlichen Intelligenz für die Bildanalyse in Mikrobiomstudien 
3.6.2. Korrelation von Mikrobiom-Bilddaten mit Gesundheitsindikatoren 
3.6.3. Auswirkungen von Mikrobiom-Befunden auf therapeutische Entscheidungen 
3.6.4. Herausforderungen bei der Standardisierung und Validierung der Mikrobiom-Bildgebung 

3.7. Verwendung von Wearables zur Verbesserung der Interpretation von diagnostischen Bildern mit AliveCor 

3.7.1. Integration von Wearable-Daten mit medizinischen Bildern für eine vollständige Diagnose 
3.7.2. KI-Algorithmen für die kontinuierliche Datenanalyse und Darstellung in Bildern 
3.7.3. Technologische Innovationen bei Wearables für die Gesundheitsüberwachung 
3.7.4. Fallstudien zur Verbesserung der Lebensqualität durch Wearables und bildgebende Diagnostik 

3.8. Verwaltung von diagnostischen Bildgebungsdaten in klinischen Studien mit Hilfe von künstlicher Intelligenz 

3.8.1. KI-Tools für die effiziente Verwaltung großer Mengen von bildgebenden Daten 
3.8.2. Strategien zur Sicherstellung der Datenqualität und -integrität in multizentrischen Studien 
3.8.3. Anwendungen der künstlichen Intelligenz für prädiktive Analysen in klinischen Studien 
3.8.4. Herausforderungen und Möglichkeiten bei der Standardisierung von Bildgebungsprotokollen in globalen Studien 

3.9. Entwicklung von Behandlungen und Impfstoffen mit Hilfe fortschrittlicher KI-Diagnostik 

3.9.1. Einsatz von künstlicher Intelligenz für die Entwicklung personalisierter Behandlungen auf der Grundlage von Bildgebungs- und klinischen Daten 
3.9.2. Modelle der künstlichen Intelligenz für die beschleunigte Entwicklung von Impfstoffen mit Hilfe der diagnostischen Bildgebung 
3.9.3. Bewertung der Wirksamkeit von Behandlungen durch Bildüberwachung 
3.9.4. Auswirkungen von künstlicher Intelligenz auf Zeit- und Kosteneinsparungen bei der Entwicklung neuer Therapien 

3.10. KI-Anwendungen in der Immunologie und Studien zur Immunantwort mit ImmunoMind 

3.10.1. KI-Modelle für die Interpretation von Bildern im Zusammenhang mit der Immunantwort 
3.10.2. Integration von bildgebenden und immunologischen Analysedaten für eine genaue Diagnose 
3.10.3. Entwicklung von bildgebenden Biomarkern für Autoimmunkrankheiten 
3.10.4. Fortschritte bei der Personalisierung von immunologischen Behandlungen durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz 

Ein erstklassiges akademisches Angebot, das Ihre berufliche Laufbahn als Arzt an die Spitze bringt. Schreiben Sie sich jetzt ein!”