Dank dieses Universitätskurses, der zu 100% online durchgeführt wird, werden Sie die innovativsten Techniken der medizinischen Bildverarbeitung anwenden, um eine Vielzahl von Krankheiten wie Lungenkrebs frühzeitig zu erkennen“ 

Laut einer neuen Studie der Weltgesundheitsorganisation kann der Einsatz von künstlicher Intelligenz bei der Auswertung medizinischer Bilder die Fehlerquote bei der Diagnose komplexer Pathologien, einschließlich Krebs und neurologischer Erkrankungen, um 30% senken. Vor diesem Hintergrund fordert die Organisation die Ärzte auf, Algorithmen zu entwickeln, die die Früherkennung von Krankheiten, die Überwachung von Behandlungen und die Personalisierung klinischer Interventionen erleichtern. 

In diesem Zusammenhang führt TECH einen wegweisenden Universitätskurs in Fortgeschrittene Anwendungen der Künstlichen Intelligenz in Studien und Analysen von Medizinischen Bildern ein. Der Studiengang wird sich mit Themen befassen, die von der Gestaltung von Benutzerschnittstellen für die integrierte Visualisierung multidisziplinärer Daten über Frühwarnsysteme für die Erkennung von Anomalien bis hin zu hochentwickelten Visualisierungswerkzeugen für die Therapieplanung reichen. Im Einklang damit wird der Lehrplan untersuchen, wie die Technik des Data Mining genutzt werden kann, um relevante Biomarker wie Veränderungen der Lungendichte zu identifizieren, um Krankheiten wie Lungenfibrose zu erkennen. Auf diese Weise werden die Studenten fortgeschrittene Kompetenzen im Umgang mit neuen Werkzeugen wie Deep Learning entwickeln, um die Verarbeitung von medizinischen Bildern zu optimieren. 

Zudem basiert das Universitätsprogramm auf der Relearning-Methode, bei der TECH Pionierarbeit geleistet hat und die eine erschöpfende Aufnahme komplexer Konzepte gewährleistet. In diesem Zusammenhang ist anzumerken, dass die Ärzte für den Zugang zu diesem virtuellen Campus lediglich ein Gerät mit Internetzugang benötigen (z. B. Mobiltelefon, Tablet oder Computer). Auf diese Weise stehen den Studenten eine Vielzahl von Multimedia-Ressourcen wie Erklärungsvideos, Fallstudien und interaktive Zusammenfassungen zur Verfügung. 

Sie lernen nützliche Lektionen aus realen Fällen in simulierten Lernumgebungen“

Dieser Universitätskurs in Fortgeschrittene Anwendungen der Künstlichen Intelligenz in Studien und Analysen von Medizinischen Bildern 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 erfahren, wie die erweiterte Realität bei bildgesteuerten chirurgischen Eingriffen eingesetzt werden kann, um die präzise Lokalisierung empfindlicher Strukturen wie Nerven oder Arterien zu erleichtern“

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 die innovativsten klinischen Validierungstechniken von bildgebenden Biomarkern für die Diagnose beherrschen? Lernen Sie es mit diesem Universitätsprogramm in nur 6 Wochen"

Mit dem disruptiven Relearning-System von TECH werden Sie die langen Stunden des Lernens und Auswendiglernens reduzieren. Sie werden Ihr Wissen schrittweise aktualisieren!"

Die Lehrmaterialien, die diesen Universitätskurs ausmachen, wurden von anerkannten Experten für fortgeschrittene Anwendungen der künstlichen Intelligenz in der Studie und Analyse medizinischer Bilder entwickelt. Der Lehrplan behandelt Themen wie Methoden zur Integration von Bilddaten mit anderen biomedizinischen Quellen, die Entwicklung neuronaler Netzwerkarchitekturen für spezifische Bilder und Frühwarnsysteme zur Erkennung von Anomalien. Darüber hinaus befasst sich der Lehrplan mit den innovativsten Simulationstechniken für die chirurgische Planung, die es Fachleuten ermöglichen, die individuelle Anatomie von Patienten zu visualisieren, um Komplikationen vorherzusehen.

Sie werden Modelle der künstlichen Intelligenz implementieren, um Pathologien in verschiedenen Modalitäten der medizinischen Bildgebung wie Magnetresonanztomographie, Computertomographie oder Ultraschall zu erkennen“ 

Modul 1. Fortgeschrittene Anwendungen der künstlichen Intelligenz in Studien und Analysen von medizinischen Bildern 

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

1.1.1. Kriterien für die Auswahl der Population in KI-Beobachtungsstudien 
1.1.2. Methoden für die Kontrolle von Störvariablen in bildgebenden Studien 
1.1.3. Strategien für die langfristige Nachverfolgung in Beobachtungsstudien 
1.1.4. Ergebnisanalyse und Validierung von Modellen der künstlichen Intelligenz in realen klinischen Kontexten 

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

1.2.1. Kreuzvalidierungstechniken angewandt auf Modelle der diagnostischen Bildgebung 
1.2.2. Methoden zur Kalibrierung von Wahrscheinlichkeiten in KI-Vorhersagen 
1.2.3. Leistungsstandards und Genauigkeitsmetriken für die KI-Bewertung 
1.2.4. Implementierung von Robustheitstests in verschiedenen Populationen und unter verschiedenen Bedingungen 

1.3. Methoden zur Integration von Bildgebungsdaten mit anderen biomedizinischen Quellen 

1.3.1. Datenfusionstechniken zur Verbesserung der Bildinterpretation 
1.3.2. Gemeinsame Analyse von Bild- und genomischen Daten für eine genaue Diagnose 
1.3.3. Integration von klinischen und Laborinformationen in Systeme der künstlichen Intelligenz 
1.3.4. Entwicklung von Benutzeroberflächen zur integrierten Visualisierung multidisziplinärer Daten 

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

1.4.1. Interdisziplinäre Zusammenarbeit für fortgeschrittene Bildanalyse 
1.4.2. Anwendung von Techniken der künstlichen Intelligenz aus anderen Bereichen in der diagnostischen Bildgebung 
1.4.3. Herausforderungen und Lösungen bei der Verwaltung von großen und heterogenen Daten 
1.4.4. Fallstudien über erfolgreiche multidisziplinäre Anwendungen 

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

1.5.1. Entwicklung von bildspezifischen neuronalen Netzwerkarchitekturen 
1.5.2. Hyperparameter-Optimierung für medizinische Bildgebungsmodelle 
1.5.3. Transfer des Lernens und seine Anwendbarkeit in der Radiologie 

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

1.6.1. Optimierung der medizinischen Bildinterpretation durch Automatisierung mit Viz.ai
1.6.2. Automatisierung von Diagnoseroutinen für operative Effizienz
1.6.3. Frühwarnsysteme für die Erkennung von Anomalien
1.6.4. Verringerung der Arbeitsbelastung von Radiologen durch Werkzeuge der künstlichen Intelligenz
1.6.5. Auswirkungen der Automatisierung auf die Genauigkeit und Geschwindigkeit von Diagnosen

1.7. Simulation und computergestützte Modellierung in der diagnostischen Bildgebung

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

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

1.8.1. Anwendungen der virtuellen Realität für die Ausbildung in der diagnostischen Bildgebung
1.8.2. Einsatz von erweiterter Realität bei bildgesteuerten chirurgischen Eingriffen
1.8.3. Fortgeschrittene Visualisierungstools für die Therapieplanung
1.8.4. Entwicklung von immersiven Schnittstellen für die Überprüfung radiologischer Studien

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

1.9.1. Data-Mining-Techniken für große medizinische Bilddatenbanken
1.9.2. Anwendungen der Musteranalyse in Bilddatensammlungen
1.9.3. Biomarker-Identifizierung durch Image Data Mining
1.9.4. Integration von Data Mining und maschinellem Lernen für klinische Entdeckungen

1.10. Entwicklung und Validierung von Biomarkern durch Bildanalyse mit Oncimmune 

1.10.1. Strategien zur Identifizierung von bildgebenden Biomarkern bei verschiedenen Krankheiten 
1.10.2. Klinische Validierung von Bildgebungs-Biomarkern für die Diagnose 
1.10.3. Auswirkungen von bildgebenden Biomarkern auf die Personalisierung der Behandlung 
1.10.4. Aufstrebende Technologien bei der Erkennung und Analyse von Biomarkern mit Hilfe von künstlicher Intelligenz  

Mit den am besten bewerteten Studienmethoden in der Online-Lehre wird dieser Universitätskurs es Ihnen ermöglichen, unaufhaltsame Fortschritte in Ihrer beruflichen Entwicklung als Arzt zu machen. Worauf warten Sie, um sich einzuschreiben?"