Im Rahmen dieses Universitätskurses werden Sie die innovativsten Techniken der künstlichen Intelligenz beherrschen, um neurologische Erkrankungen anhand von medizinischen Bildern frühzeitig zu erkennen"

Ein kürzlich von der Weltgesundheitsorganisation durchgeführter Bericht zeigt, dass der Einsatz von künstlicher Intelligenz bei der Interpretation medizinischer Bilder Diagnosefehler bei komplexen Pathologien wie Krebs oder Herz-Kreislauf-Erkrankungen um 30% reduzieren und damit die klinischen Ergebnisse erheblich verbessern kann. In diesem Szenario müssen die Fachleute mit den neuesten Fortschritten auf diesem Gebiet Schritt halten, um die Patientenversorgung erheblich zu optimieren und eine Vielzahl von Krankheiten frühzeitig zu erkennen.

In diesem Zusammenhang hat TECH ein exklusives Programm in Innovationen der Künstlichen Intelligenz in der Diagnostischen Bildgebung entwickelt. Der Studiengang, der sich auf Experten in diesem Bereich stützt, befasst sich mit Themen wie Bildsegmentierungsalgorithmen, Anwendungen der künstlichen Intelligenz in der interventionellen Kardiologie und der Extraktion von klinischen Merkmalen aus Ultraschallbildern. In diesem Zusammenhang wird der Lehrplan die neuesten Trends in der Verarbeitung natürlicher Sprache in der medizinischen Bilddokumentation und Befundung mit Nuance PowerScribe 360 analysieren. Darüber hinaus wird das Lehrmaterial die neuesten Techniken für die Überwachung chronischer Krankheiten vermitteln. Auf diese Weise werden die Studenten klinische Fähigkeiten erwerben, um Werkzeuge wie Deep Learning, Convolutional Neural Networks oder Deep Learning für die Diagnose von Krankheiten anzuwenden.

Darüber hinaus basiert das Universitätsprogramm auf dem von TECH geförderten disruptiven Relearning-System und wird von einer Vielzahl von Multimedia-Ressourcen, ergänzenden Lektüren und ausführlichen Videos begleitet. All dies wird auf einer flexiblen Methodik beruhen, die keinen strikten Zeitplänen folgt, so dass die Ärzte die akademische Aktualisierung an ihre anderen beruflichen Verpflichtungen anpassen können. Alles, was die Teilnehmer brauchen, ist ein elektronisches Gerät mit Internetzugang, um in den virtuellen Campus einzusteigen und die aktuellsten Lehrmaterialien auf dem Bildungsmarkt zu nutzen.

Ein Universitätsabschluss, der Ihnen die Möglichkeit gibt, Ihr Wissen in einem realen Szenario zu aktualisieren, mit der maximalen wissenschaftlichen Präzision einer Institution, die an der Spitze der Technologie steht“

Dieser Universitätskurs in Innovationen der Künstlichen Intelligenz in der Diagnostischen Bildgebung 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

Möchten Sie personalisierte Algorithmen für die automatische Diagnose und Vorhersage von Krankheiten anhand medizinischer Bilder entwickeln? Mit diesem Abschluss können Sie dies in nur 6 Wochen erreichen“

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.

Dank der 100%igen Online-Methode von TECH werden Sie Ihre akademischen Ziele bequem erreichen, ohne unnötige Fahrten zu einem Studienzentrum zu unternehmen"

Sie werden mehr über die automatische Erstellung von radiologischen Berichten erfahren, die es Ihnen ermöglichen, die Genauigkeit Ihrer klinischen Bewertungen zu verbessern"

Dieses Universitätsprogramm wurde von echten Experten für Innovationen im Bereich der künstlichen Intelligenz in der diagnostischen Bildgebung entwickelt. Der Lehrplan befasst sich mit den neuesten Fortschritten in Bereichen wie Algorithmen für die Interpretation medizinischer Bilder, dem Einsatz von Convolutional Neural Networks in der Radiologie oder Rauschunterdrückungsmethoden zur Verbesserung der Bildqualität. Darüber hinaus wird sich der Lehrplan mit der Frage befassen, wie künstliche Intelligenz für die Frühdiagnose neurodegenerativer Erkrankungen wie Alzheimer eingesetzt werden kann. Die Absolventen werden also fortgeschrittene klinische Fähigkeiten erwerben, um bahnbrechende Bildverarbeitungstechniken wie Deep Learning zu beherrschen.

Sie werden fortgeschrittene Techniken wie Deep Learning oder Convolutional Neural Networks beherrschen, um Anomalien in medizinischen Bildern zu erkennen“

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

Die von diesen Fachleuten ausgearbeiteten didaktischen Materialien dieses Studiengangs haben vollständig auf Ihre Berufserfahrung anwendbare Inhalte"