Mit diesem Universitätsexperten, der auf Relearning basiert, werden Sie die modernsten Techniken der künstlichen Intelligenz und Big Data beherrschen, um die Qualität Ihrer klinischen Diagnosen zu optimieren“

Eine neue Studie der Weltgesundheitsorganisation schätzt, dass 70% der Diagnosefehler in der medizinischen Bildgebung durch den Einsatz künstlicher Intelligenz reduziert werden können. Ein Beispiel dafür ist, dass die Analyse von Bildgebungsuntersuchungen durch Magnetresonanztomographie die Früherkennung von neurodegenerativen Krankheiten wie Alzheimer um 30% im Vergleich zu herkömmlichen Methoden ermöglicht hat. Angesichts dieser Tatsache müssen Ärzte mit den Fortschritten auf diesem Gebiet Schritt halten, um fundiertere klinische Entscheidungen treffen und Therapien personalisieren zu können, die den Gesundheitszustand der Patienten deutlich verbessern.

Vor diesem Hintergrund präsentiert TECH ein innovatives Programm in Technologien der Künstlichen Intelligenz und Big Data für die Medizinische Bildverarbeitung. Das akademische Programm wird sich mit Themen befassen, die von der Verwendung von Deep Learning oder Convolutional Neural Networks bis hin zu den ausgefeiltesten Techniken des Machine Learning reichen. Auf diese Weise werden die Studenten fortgeschrittene klinische Fähigkeiten entwickeln, die es ihnen ermöglichen, in früheren Stadien genauere Diagnosen zu stellen. Der Lehrplan wird auch verschiedene Modellierungsmethoden zur Vorhersage des Ausbruchs und des Verlaufs von Krankheiten anbieten, die den Fachleuten helfen werden, präventive Maßnahmen durchzuführen.  Darüber hinaus werden die Lehrmaterialien die ethischen und rechtlichen Aspekte des Einsatzes von künstlicher Intelligenz im Gesundheitswesen behandeln.

Um all diese Inhalte zu festigen, stützt sich TECH auf ihr disruptives Relearning-System. Diese Lehrmethode basiert auf der Wiederholung der wichtigsten Inhalte, um eine progressive und natürliche Aktualisierung des Wissens zu gewährleisten. Darüber hinaus benötigen die Studenten lediglich ein Gerät mit Internetzugang, um aus der Ferne zu einem Zeitpunkt oder an einem Ort ihrer Wahl auf die Lernmaterialien zuzugreifen.  Zudem bietet der virtuelle Campus eine Vielzahl von Multimedia-Ressourcen wie Fallstudien, interaktive Zusammenfassungen und Erklärvideos.

Sie werden in den Genuss modernster multimedialer Ressourcen kommen, wie z. B. spezialisierte Lektüre, die durch die neuesten wissenschaftlichen Erkenntnisse auf dem Gebiet der medizinischen Bildverarbeitung unterstützt wird“

Dieser Universitätsexperte in Technologien der Künstlichen Intelligenz und Big Data für die Medizinische Bildverarbeitung enthält das vollständigste und aktuellste wissenschaftliche Programm auf dem Markt. Die wichtigsten 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

TECH bietet Ihnen eine 100%ige Online-Methode, die auf dem freien Zugang zu den didaktischen Inhalten basiert und die Sie parallel zu Ihrer beruflichen Tätigkeit absolvieren können“

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 Big-Data-Techniken in Ihrer täglichen klinischen Praxis einsetzen? Mit diesem Universitätsprogramm werden Sie es erreichen"

Sie werden in die prädiktive Modellierung mit IBM Watson Oncology eintauchen, was Ihnen eine umfassende Überwachung verschiedener chronischer Krankheiten ermöglicht"

Dieser Hochschulabschluss wurde von renommierten Experten für Technologien der Künstlichen Intelligenz und Big Data für die Medizinische Bildverarbeitung entwickelt. Der Lehrplan befasst sich mit dem Umgang mit anspruchsvollen Techniken wie Deep Learning, Convolutional Neural Networks und Machine Learning. Auf diese Weise werden die Studenten fortgeschrittene klinische Fähigkeiten entwickeln, um hochauflösende Bildgebungstests zu erhalten. In diesem Sinne befasst sich der Lehrplan mit der Verwendung von Algorithmen mit Google DeepMind Health, die Spezialisten dabei helfen, automatisierte Verfahren zur Erkennung von Mustern komplexer Krankheiten wie Krebs zu implementieren.  

Sie werden die anspruchsvollsten Big-Data-Techniken beherrschen, um komplexe Muster in medizinischen Bildern zu erkennen und die Genauigkeit klinischer Diagnosen zu erhöhen“ 

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. Big Data und prädiktive Analytik in der medizinischen Bildgebung

2.1. Big Data in der diagnostischen Bildgebung: Konzepte und Tools mit GE Healthcare Edison

2.1.1. Grundlagen von Big Data in der Bildgebung
2.1.2. Technologische Tools und Plattformen für die Verarbeitung großer Mengen von Bilddaten
2.1.3. Herausforderungen bei der Integration und Analyse von Big Data in der Bildgebung
2.1.4. Anwendungsfälle von Big Data in der diagnostischen Bildgebung

2.2. Data Mining in biomedizinischen Bildgebungsdaten mit IBM Watson Imaging

2.2.1. Fortgeschrittene Data-Mining-Techniken zur Identifizierung von Mustern in medizinischen Bildern
2.2.2. Strategien für die Extraktion von relevanten Merkmalen in großen Bilddatenbanken
2.2.3. Anwendungen von Clustering und Klassifizierungstechniken in Bilddatenbanken
2.2.4. Auswirkungen von Data Mining auf die Verbesserung von Diagnose und Behandlung

2.3. Algorithmen des maschinellen Lernens in der Bildanalyse mit Google DeepMind Health

2.3.1. Entwicklung von überwachten und unüberwachten Algorithmen für die medizinische Bildgebung
2.3.2. Innovationen bei maschinellen Lerntechniken für die Erkennung von Krankheitsbildern
2.3.3. Deep-Learning-Anwendungen in der Bildsegmentierung und -klassifizierung
2.3.4. Bewertung der Wirksamkeit und Genauigkeit von Algorithmen des maschinellen Lernens in klinischen Studien

2.4. Prädiktive Analysetechniken angewandt auf die diagnostische Bildgebung mit Predictive Oncology

2.4.1. Vorhersagemodelle für die Früherkennung von Krankheiten anhand von Bildern
2.4.2. Einsatz von prädiktiver Analytik für die Überwachung und Bewertung von Behandlungen
2.4.3. Integration von klinischen und bildgebenden Daten zur Anreicherung prädiktiver Modelle
2.4.4. Herausforderungen bei der Implementierung von prädiktiven Techniken in der klinischen Praxis

2.5. Bildbasierte Modelle der künstlichen Intelligenz für die Epidemiologie mit BlueDot

2.5.1. Anwendung der künstlichen Intelligenz bei der Analyse von Epidemieausbrüchen anhand von Bildern
2.5.2. Modelle der Krankheitsausbreitung, visualisiert durch bildgebende Verfahren
2.5.3. Korrelation zwischen epidemiologischen Daten und bildgebenden Befunden
2.5.4. Beitrag der künstlichen Intelligenz zur Untersuchung und Kontrolle von Pandemien

2.6. Analyse von biologischen Netzwerken und Krankheitsmustern anhand von Bildern

2.6.1. Anwendung der Netzwerktheorie in der Bildanalyse zum Verständnis von Pathologien
2.6.2. Computermodelle zur Simulation von in Bildern sichtbaren biologischen Netzwerken
2.6.3. Integration von Bildanalyse und molekularen Daten zur Kartierung von Krankheiten
2.6.4. Auswirkungen dieser Analysen auf die Entwicklung von personalisierten Therapien

2.7. Entwicklung von bildbasierten Tools für die klinische Prognostik

2.7.1. Werkzeuge der künstlichen Intelligenz für die Vorhersage der klinischen Entwicklung auf der Grundlage von diagnostischen Bildern
2.7.2. Fortschritte bei der automatischen Erstellung prognostischer Berichte
2.7.3. Integration von Prognosemodellen in klinische Systeme
2.7.4. Validierung und klinische Akzeptanz von KI-basierten Prognosetools

2.8. Fortgeschrittene Visualisierung und Kommunikation von komplexen Daten mit Tableau

2.8.1. Visualisierungstechniken für die multidimensionale Darstellung von Bilddaten
2.8.2. Interaktive Tools zur Erkundung großer Bilddatensätze
2.8.3. Strategien zur effektiven Kommunikation komplexer Erkenntnisse durch Visualisierungen
2.8.4. Auswirkungen fortschrittlicher Visualisierung auf die medizinische Ausbildung und Entscheidungsfindung

2.9. Datensicherheit und Herausforderungen bei der Verwaltung von Big Data

2.9.1. Sicherheitsmaßnahmen zum Schutz großer Mengen an medizinischen Bilddaten
2.9.2. Datenschutz und ethische Herausforderungen bei der Verwaltung umfangreicher Bilddaten
2.9.3. Technologische Lösungen für die sichere Verwaltung von Big Data im Gesundheitswesen
2.9.4. Fallstudien zu Sicherheitsverstößen und deren Behebung

2.10. Praktische Anwendungen und Fallstudien im Bereich biomedizinischer Big Data

2.10.1. Beispiele für erfolgreiche Anwendungen von Big Data bei der Diagnose und Behandlung von Krankheiten
2.10.2. Fallstudien über die Integration von Big Data in Gesundheitssystemen
2.10.3. Lessons Learned aus Big-Data-Projekten im biomedizinischen Bereich
2.10.4. Zukünftige Richtungen und Potenziale von Big Data in der Medizin

Modul 3. Ethische und rechtliche Aspekte der künstlichen Intelligenz in der diagnostischen Bildgebung

3.1. Ethik in der Anwendung von künstlicher Intelligenz in der diagnostischen Bildgebung mit Ethics and Algorithms Toolkit

3.1.1. Grundlegende ethische Prinzipien bei der Anwendung von künstlicher Intelligenz für die Diagnose
3.1.2. Umgang mit algorithmischen Verzerrungen und deren Auswirkungen auf die diagnostische Fairness
3.1.3. Informierte Zustimmung im Zeitalter der diagnostischen künstlichen Intelligenz
3.1.4. Ethische Herausforderungen bei der internationalen Implementierung von Technologien der künstlichen Intelligenz

3.2. Rechtliche und regulatorische Überlegungen bei der Anwendung von künstlicher Intelligenz in der medizinischen Bildgebung mit Compliance.ai

3.2.1. Aktueller rechtlicher Rahmen für künstliche Intelligenz in der diagnostischen Bildgebung
3.2.2. Einhaltung von Vorschriften zum Schutz der Privatsphäre und des Datenschutzes
3.2.3. Validierungs- und Zertifizierungsanforderungen für Algorithmen der künstlichen Intelligenz im Gesundheitswesen
3.2.4. Rechtliche Haftung im Falle von Fehlern bei der Diagnose durch künstliche Intelligenz

3.3. Informierte Zustimmung und ethische Fragen bei der Nutzung klinischer Daten

3.3.1. Überprüfung von Verfahren zur informierten Zustimmung, die an künstliche Intelligenz angepasst sind
3.3.2. Patientenaufklärung über den Einsatz von künstlicher Intelligenz in der Patientenversorgung
3.3.3. Transparenz bei der Verwendung von klinischen Daten für das Training von KI
3.3.4. Respekt vor der Patientenautonomie bei KI-basierten Entscheidungen

3.4. Künstliche Intelligenz und Haftung in der klinischen Forschung

3.4.1. Zuweisung von Verantwortlichkeiten der Anwendung von künstlicher Intelligenz für die Diagnose
3.4.2. Auswirkungen von Fehlern der künstlichen Intelligenz in der klinischen Praxis
3.4.3. Versicherung und Deckung von Risiken im Zusammenhang mit dem Einsatz von künstlicher Intelligenz
3.4.4. Strategien für das Management von KI-bezogenen Vorfällen

3.5. Auswirkungen von künstlicher Intelligenz auf die Gerechtigkeit und den Zugang zur Gesundheitsversorgung mit AI for Good

3.5.1. Bewertung der Auswirkungen von künstlicher Intelligenz auf die Verteilung von medizinischen Leistungen
3.5.2. Strategien zur Gewährleistung eines gerechten Zugangs zur Technologie der künstlichen Intelligenz
3.5.3. Künstliche Intelligenz als Instrument zum Abbau gesundheitlicher Ungleichheiten
3.5.4. Fallstudien über die Implementierung von künstlicher Intelligenz in ressourcenbeschränkten Umgebungen

3.6. Privatsphäre und Datenschutz in Forschungsprojekten mit Duality SecurePlus

3.6.1. Strategien zur Gewährleistung der Vertraulichkeit von Daten in Projekten der künstlichen Intelligenz
3.6.2. Fortgeschrittene Techniken zur Anonymisierung von Patientendaten
3.6.3. Rechtliche und ethische Herausforderungen beim Schutz persönlicher Daten
3.6.4. Auswirkungen von Sicherheitsverletzungen auf das öffentliche Vertrauen

3.7. Künstliche Intelligenz und Nachhaltigkeit in der biomedizinischen Forschung mit Green Algorithm

3.7.1. Einsatz von künstlicher Intelligenz zur Verbesserung von Effizienz und Nachhaltigkeit in der Forschung
3.7.2. Lebenszyklusbewertung von Technologien der künstlichen Intelligenz im Gesundheitswesen
3.7.3. Umweltauswirkungen der Infrastruktur von Technologien der künstlichen Intelligenz
3.7.4. Nachhaltige Praktiken bei der Entwicklung und dem Einsatz von künstlicher Intelligenz

3.8. Überprüfung und Erklärbarkeit von Modellen der künstlichen Intelligenz im klinischen Umfeld mit IBM AI Fairness 360

3.8.1. Bedeutung einer regelmäßigen Überprüfung von KI-Algorithmen
3.8.2. Techniken zur Verbesserung der Erklärbarkeit von KI-Modellen
3.8.3. Herausforderungen bei der Kommunikation von KI-basierten Entscheidungen an Patienten und Kliniker
3.8.4. Vorschriften zur Transparenz von Algorithmen der künstlichen Intelligenz im Gesundheitswesen

3.9. Innovation und Unternehmertum auf dem Gebiet der klinischen künstlichen Intelligenz mit Hindsait

3.9.1. Chancen für Start-ups im Bereich der Technologien der künstlichen Intelligenz für das Gesundheitswesen
3.9.2. Zusammenarbeit zwischen dem öffentlichen und dem privaten Sektor bei der Entwicklung von künstlicher Intelligenz
3.9.3. Herausforderungen für Unternehmer im regulatorischen Umfeld des Gesundheitswesens
3.9.4. Erfolgsgeschichten und Lehren aus dem Unternehmertum im Bereich der klinischen künstlichen Intelligenz

3.10. Ethische Überlegungen in der internationalen Zusammenarbeit in der klinischen Forschung mit Global Alliance for Genomics and Health mit GA4GH

3.10.1. Ethische Koordination in internationalen KI-Projekten
3.10.2. Umgang mit kulturellen und regulatorischen Unterschieden in internationalen Kooperationen
3.10.3. Strategien für eine gerechte Einbeziehung in globale Studien
3.10.4. Herausforderungen und Lösungen beim Datenaustausch

Sie haben uneingeschränkten Zugang zu allen Inhalten des virtuellen Campus und können diese jederzeit herunterladen und einsehen. Schreiben Sie sich jetzt ein!”