Dank dieses 100%igen Online-Universitätskurses werden Sie in der Lage sein, zum Fortschritt der Medizin beizutragen, indem Sie innovative Lösungen der künstlichen Intelligenz bei der Diagnose verschiedener Pathologien anwenden“

Fortgeschrittene Anwendungen der künstlichen Intelligenz in der medizinischen Bildgebung verändern die Diagnose und Behandlung von Krankheiten, von der Krebsfrüherkennung mit neuronalen Faltungsnetzen bis hin zur Erkennung neurodegenerativer Erkrankungen durch die Analyse komplexer Muster in MRT- und CT-Scans. Darüber hinaus ermöglicht die KI die Priorisierung kritischer Fälle in der Radiologie, die Verbesserung der Tumorsegmentierung, die Optimierung der Bildqualität und die Vorhersage der Entwicklung von Krankheiten.

In diesem Sinne enthält der Studiengang einen umfassenden Ansatz, mit dem Ärzte ihre Kenntnisse in der Konzeption und Durchführung von Beobachtungsstudien vertiefen können, indem sie künstliche Intelligenz für die Auswahl von Populationen, die Kontrolle von Variablen und die Langzeitüberwachung einsetzen. Darüber hinaus wird die Validierung und Kalibrierung von Modellen mit Werkzeugen wie Arterys Cardio AI weiter erforscht, um die Genauigkeit der Vorhersagen bei verschiedenen klinischen Bedingungen zu gewährleisten.

Während dieses Studiums werden die Fachleute auch Methoden zur Integration medizinischer Bildgebungsdaten mit anderen biomedizinischen Quellen beherrschen, um Diagnosen durch die Verschmelzung von klinischen, genetischen und Laborinformationen zu optimieren. Sie werden auch multidisziplinäre Anwendungsfälle angehen, Deep-Learning-Algorithmen speziell für die medizinische Bildgebung anwenden und die Bedeutung der interdisziplinären Zusammenarbeit in der Spitzenforschung verstehen. Schließlich werden Simulationen und computergestützte Modellierung für die diagnostische Bildgebung behandelt, wobei der Einsatz von virtueller und erweiterter Realität für bildgesteuerte chirurgische Verfahren im Vordergrund steht.

Der Universitätskurs, der zu 100% online durchgeführt wird, bietet den Studenten die Möglichkeit, den Kurs an einem Ort und zu einer Zeit ihrer Wahl zu absolvieren, wobei nur ein elektronisches Gerät mit Internetzugang erforderlich ist. Es handelt sich um eine an die aktuellen Bedürfnisse angepasste Modalität, die den Studenten dank der revolutionären Relearning-Methode, die aus der Wiederholung von Schlüsselkonzepten für eine optimale und organische Assimilation der Inhalte besteht, eine Positionierung in einem stark nachgefragten Sektor garantiert.

Sie werden die fortschrittlichsten Techniken der medizinischen Bildanalyse mit Hilfe von künstlicher Intelligenz erlernen, dank einer umfangreichen Bibliothek mit innovativen Multimedia-Ressourcen“

Dieser Universitätskurs in Fortgeschrittene Anwendungen der Künstlichen Intelligenz in Studien und Analysen von Medizinischen Bildern enthält das vollständigste und aktuellste wissenschaftliche Programm auf dem Markt. Die wichtigsten Merkmale sind: 

• Die Entwicklung von Fallstudien, die von Experten für künstliche Intelligenz in der diagnostischen Bildgebung vorgestellt werden
• Der anschauliche, schematische und äußerst praxisnahe Inhalt vermittelt alle für die berufliche Praxis unverzichtbaren wissenschaftlichen und praktischen Informationen
• Die praktischen Übungen, bei denen der Selbstbewertungsprozess zur Verbesserung des Lernens durchgeführt 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

Mit der Relearning-Methode werden Fachkräfte im Gesundheitswesen das Studium klinischer Fälle mit einem Lernsystem kombinieren, das auf der kontinuierlichen Wiederholung von Schlüsselkonzepten beruht“

Das Dozententeam des Programms besteht aus Experten des Sektors, die ihre Berufserfahrung in diese Fortbildung einbringen, sowie aus renommierten Fachleuten 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.

Sie werden Themen wie Bildsegmentierung und -klassifizierung, Pathologieerkennung, die Erstellung von Vorhersagemodellen und die Entwicklung von KI-gestützten Tools behandeln"

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Dieser Universitätskurs umfasst eine Einführung in die grundlegenden Konzepte der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens mit besonderem Schwerpunkt auf Convolutional Neural Networks (CNN) und deren Anwendung bei der Erkennung, Segmentierung und Klassifizierung von medizinischen Bildern. Darüber hinaus werden Bildverarbeitungstechniken, KI-gestützte Diagnose und der Einsatz fortschrittlicher Deep-Learning-Tools analysiert. Auf diese Weise werden Fachleute durch den Einsatz von Spezialsoftware praktische Fähigkeiten erwerben, die sie auf die aktuellen Herausforderungen im Bereich der automatisierten medizinischen Analyse vorbereiten.

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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

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