Universitätskurs Innovationen der Künstlichen Intelligenz in der Diagnostischen Bildgebung

Künstliche Intelligenz verändert die diagnostische Bildgebung im medizinischen Bereich und bietet Werkzeuge, die die Genauigkeit und Geschwindigkeit der Krankheitserkennung verbessern. Von Algorithmen, die Krebs in frühen Stadien erkennen, bis hin zu Systemen, die die Bildqualität optimieren, treibt die KI bedeutende Fortschritte voran. Dieser Studiengang befasst sich damit, wie diese Innovationen die medizinische Analyse revolutionieren, die Diagnostik personalisieren und die Effizienz von Gesundheitsdiensten verbessern, während sie gleichzeitig ethische und regulatorische Herausforderungen bewältigen, die mit ihrer Umsetzung verbunden sind. Aus diesem Grund bietet TECH ein innovatives Programm an, das völlig flexibel und zu 100% online durchgeführt werden kann, so dass die Studenten von jedem Ort der Welt aus studieren können, ohne auf andere Verpflichtungen verzichten zu müssen.

Universitäre Qualifikation

Dauer

6 Wochen

Modalität

Online

Zeitplan

In Ihrem eigenen Tempo

Prüfungen

Online

Startdatum

Akkreditierung

6 ECTS

Finanzierung bis

3 Monate

Preis

Die größte Fakultät für Medizin der Welt"

Präsentation

Mit diesem vollständigen 100%igen Online-Programm werden Sie eine solide Beherrschung der Techniken der erweiterten Realität (AR) und der künstlichen Intelligenz erwerben, die auf die 3D-Bildgebung im Gesundheitsbereich angewendet werden“

Künstliche Intelligenz hat sich als ein Schlüsselinstrument in der Entwicklung der diagnostischen Bildgebung erwiesen, das es Ärzten ermöglicht, genauere und schnellere Ergebnisse zu erzielen. Derzeit geht ihre Anwendung über die einfache Interpretation von Bildern hinaus, indem sie die Früherkennung von Krankheiten erleichtert und fortschrittliche Unterstützung bei der klinischen Entscheidungsfindung bietet. Auf diese Weise erhalten sie ein Verständnis dafür, wie KI in ihre tägliche Praxis integriert werden kann, um sowohl den Arbeitsablauf als auch die diagnostische Genauigkeit zu optimieren.

In diesem Universitätskurs lernen die Ärzte zunächst die fortschrittlichsten KI-Technologien und -Tools für die diagnostische Bildgebung kennen, wie z. B. IBM Watson Imaging Clinical Review. Sie werden auch auf den neuesten Stand gebracht, was den Einsatz führender Softwareplattformen für die medizinische Bildanalyse sowie speziell für die Radiologie entwickelte Deep-Learning-Tools betrifft. Während des gesamten Programms werden Sie sich mit den statistischen Methoden und Algorithmen befassen, die für die Interpretation medizinischer Bilder unerlässlich sind. Mit Hilfe von Tools wie DeepMind AI for Breast Cancer Analysis werden die Ärzte Segmentierungsalgorithmen, Klassifizierungstechniken, Faltungsneuronale Netze und fortgeschrittene Methoden zur Verbesserung der Bildqualität beherrschen.

Schließlich werden fortgeschrittene Techniken wie die Erkennung subtiler Muster in niedrig aufgelösten Bildern behandelt, die für die Frühdiagnose neurodegenerativer Erkrankungen und Anwendungen in der interventionellen Kardiologie von grundlegender Bedeutung sind. Darüber hinaus werden die Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP) für die medizinische Dokumentation und die Verwendung fortschrittlicher Visualisierungstools, wie OsiriX MD, von grundlegender Bedeutung sein.

Unterstützt wird der Universitätskurs durch das innovative Relearning-System, das von TECH entwickelt wurde und eine völlig neue Erfahrung bietet. Er wird eine Vielzahl von Multimedia-Ressourcen, zusätzliche Lektüre und ausführliche Videos enthalten. Dank seiner flexiblen Methodik und ohne feste Zeitpläne können die Studenten ihren akademischen Raum an ihre beruflichen Verpflichtungen anpassen und brauchen nur ein elektronisches Gerät mit Internetanschluss, um auf den virtuellen Campus zuzugreifen.

Dieser Universitätskurs bietet Ärzten ein umfassendes Update zu den neuesten Werkzeugen der künstlichen Intelligenz, die in der diagnostischen Bildgebung eingesetzt werden, mit Unterstützung der renommierten Relearning-Methodik“

Dieser Universitätskurs in Innovationen der Künstlichen Intelligenz in der Diagnostischen Bildgebung 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
Er enthält praktische Übungen, in denen der Selbstbewertungsprozess durchgeführt werden kann, um das Lernen zu verbessern
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

Schreiben Sie sich ein und erwerben Sie die Fähigkeit, mit Hilfe fortschrittlicher statistischer Methoden die Leistung von künstlicher Intelligenz zu vergleichen, und zwar mit Hilfe der laut Forbes besten digitalen Universität der Welt: TECH ”

Zu den Dozenten des Programms gehören Experten aus der Branche, die ihre Berufserfahrung in diese Fortbildung einbringen, sowie renommierte Fachleute von Referenzgesellschaften 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.

Beherrschen Sie den Einsatz von Nuance PoweScribe 360 zur automatischen Erstellung medizinischer Bildberichte, um die Effizienz und Genauigkeit klinischer Arbeitsabläufe zu verbessern"

Sie verfügen über eine Bibliothek mit Multimedia-Ressourcen, auf die Sie 7 Tage die Woche und 24 Stunden am Tag zugreifen können"

Lehrplan

Der Universitätskurs in Innovationen der Künstlichen Intelligenz in der Diagnostischen Bildgebung wurde mit Blick auf die Bedürfnisse der Studenten entwickelt, mit einem 100%igen Online-Format, das es ihnen ermöglicht, zu entscheiden, wann und wo sie studieren wollen, und sich an ihre Verfügbarkeit, ihre Zeitpläne und ihre Interessen anzupassen. Dieses Programm, das sich über 6 Wochen erstreckt, bietet eine einzigartige und bereichernde Erfahrung, die darauf abzielt, Ärzte auf den Erfolg vorzubereiten. Die Studenten werden fortgeschrittene klinische Fähigkeiten erwerben, die sich auf die Beherrschung innovativer Bildverarbeitungstechniken wie Deep Learning konzentrieren.

TECH bietet Ihnen den umfassendsten Universitätskurs, um Ihre Fähigkeiten in der Anwendung von künstlicher Intelligenz in der diagnostischen Bildgebung zu verbessern“ Worauf warten Sie, um sich einzuschreiben?"

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

Sie verfügen über eine Bibliothek mit Multimedia-Ressourcen, auf die Sie 7 Tage die Woche und 24 Stunden am Tag zugreifen können"

Universitätskurs in Innovationen der Künstlichen Intelligenz in der Diagnostischen Bildgebung

Die diagnostische Bildgebung hat sich in den letzten Jahren dank der künstlichen Intelligenz (KI) radikal verändert. Die auf die diagnostische Bildgebung angewandte KI beschleunigt nicht nur die Analyseprozesse, sondern verringert auch die Fehlerquote, was sich unmittelbar auf die Patientenversorgung auswirkt. Die TECH Technologische Universität hat die wachsende Nachfrage nach in diesem Bereich fortgebildeten Fachleuten erkannt und diesen Universitätskurs in Innovationen der Künstlichen Intelligenz in der Diagnostischen Bildgebung entwickelt. Ein 100%iges Online-Programm, das es Ihnen ermöglicht, sich in die Nutzung dieser neuen Werkzeuge zu vertiefen, indem Sie die neuesten technologischen Fortschritte in der KI und ihre Anwendung bei der Interpretation medizinischer Bilder wie CT-Scans, MRT-Scans und Ultraschallscans analysieren. Sie werden auch lernen, die fortschrittlichsten Algorithmen für die Früherkennung von Krankheiten zu nutzen, um die Genauigkeit der Diagnosen zu erhöhen. Auf diese Weise erwerben Sie die notwendigen Werkzeuge, um KI in Ihre diagnostischen Routinen zu implementieren.

Spezialisieren Sie sich auf die Anwendung künstlicher Intelligenz in der medizinischen Diagnostik

Die künstliche Intelligenz hat die Entwicklung von Systemen ermöglicht, die in der Lage sind, große Datenmengen mit bisher unerreichter Genauigkeit zu analysieren und so die Fähigkeit zur Erkennung und Behandlung verschiedener Krankheiten zu verbessern. Aus diesem Grund wird TECH Ihnen die notwendigen Werkzeuge an die Hand geben, um sich in diesem Bereich auszuzeichnen. Die Online-Modalität bietet Ihnen die nötige Flexibilität, um sich dieses Wissen anzueignen, ohne Ihre beruflichen Verpflichtungen zu beeinträchtigen, und garantiert so eine bequeme und effektive Lernerfahrung. Während des Kurses werden Sie sich mit Themen wie der Prozessautomatisierung in der Radiologie, dem Einsatz von maschinellem Lernen und Deep-Learning-Algorithmen sowie der Integration von KI-Plattformen in Krankenhaussysteme beschäftigen. Außerdem lernen Sie etwas über die Analyse großer Datenmengen und darüber, wie diese Vorhersagemodelle genutzt werden, um Krankheitsmuster besser zu erkennen. Kurzum: Dieser Abschluss eröffnet Ihnen nicht nur neue Beschäftigungsmöglichkeiten, sondern ermöglicht es Ihnen auch, Teil des digitalen Wandels zu sein, der das Gesundheitswesen weltweit revolutioniert. Schreiben Sie sich jetzt ein!