Mediante esta Especialización, basado en el Relearning, manejarás las técnicas más vanguardistas de la Inteligencia Artificial y Big Data para optimizar la calidad de tus diagnósticos clínicos” 

Un nuevo estudio elaborado por la Organización Mundial de la Salud estima que el 70% de los errores diagnósticos en las Imágenes Médicas pueden reducirse empleando Inteligencia Artificial. Una muestra de ello es que el análisis de pruebas imagenológicas por Resonancia Magnética ha posibilitado la detección temprana de Patologías Neurodegenerativas como el Alzheimer en un 30% en comparación con métodos tradicionales. Frente a esto, los facultativos requieren mantenerse a la vanguardia de los avances en este ámbito con el objetivo de tomar decisiones clínicas más informadas y personalizar las terapias para optimizar la salud de los pacientes significativamente.  

En este escenario, TECH presenta un innovador programa en Tecnologías de Inteligencia Artificial y Big Data para el Procesamiento de Imágenes Médicas. El itinerario académico profundizará en cuestiones que abarcan desde el uso de Deep Learning o Redes Neuronales Convolucionales hasta las técnicas más sofisticadas de Machine Learning. De esta manera, los egresados desarrollarán competencias clínicas avanzadas que les permitirán realizar diagnósticos más precisos en etapas tempranas. Asimismo, el temario ofrecerá diversos métodos de modelado para predecir tanto la aparición como progreso de enfermedades, lo que contribuirá a que los profesionales realicen intervenciones preventivas.  En adición, los materiales didácticos ahondarán en las consideraciones éticas y legales del empleo de la Inteligencia Artificial en el ámbito sanitario.   

Por otro lado, para afianzar todos estos contenidos, TECH se basa en su disruptivo sistema del Relearning. Este método de enseñanza se respalda en la repetición de los contenidos claves, para garantizar una actualización de conocimientos progresiva y natural. Además, lo único que necesitarán egresados será un dispositivo con acceso a internet para acceder a los materiales de estudio de manera remota, en el momento o lugar de su preferencia. Por otro lado, en el Campus Virtual hallarán una variedad de recursos multimedia como casos de estudio, resúmenes interactivos o vídeos explicativos. 

Disfrutarás de recursos multimedia de vanguardia como lecturas especializadas respaldadas en los últimos hallazgos científicos en el ámbito del Procesamiento de Imágenes Médicas”   

Esta Especialización en Tecnologías de Inteligencia Artificial y Big Data para el Procesamiento de Imágenes Médicas contiene el programa educativo más completo y actualizado del mercado. Sus características más destacadas son:  

• El desarrollo de casos prácticos presentados por expertos en Inteligencia Artificial 

• Los contenidos gráficos, esquemáticos y eminentemente prácticos con los que está concebido recogen una información científica y práctica sobre aquellas disciplinas indispensables para el ejercicio profesional 

• Los ejercicios prácticos donde realizar el proceso de autoevaluación para mejorar el aprendizaje 

• Su especial hincapié en metodologías innovadoras  

• Las lecciones teóricas, preguntas al experto, foros de discusión de temas controvertidos y trabajos de reflexión individual 

• La disponibilidad de acceso a los contenidos desde cualquier dispositivo fijo o portátil con conexión a internet 

TECH te proporciona una metodología 100% online, basada en el acceso libre a los contenidos didácticos, que podrás realizar mientras desarrollas tu labor profesional a tiempo completo” 

El programa incluye en su cuadro docente a profesionales del sector que vierten en esta capacitación la experiencia de su trabajo, además de reconocidos especialistas de sociedades de referencia y universidades de prestigio.

Su contenido multimedia, elaborado con la última tecnología educativa, permitirá al profesional un aprendizaje situado y contextual, es decir, un entorno simulado que proporcionará una capacitación inmersiva programada para entrenarse ante situaciones reales.

El diseño de este programa se centra en el Aprendizaje Basado en Problemas, mediante el cual el profesional deberá tratar de resolver las distintas situaciones de práctica profesional que se le planteen a lo largo del curso académico. Para ello, contará con la ayuda de un novedoso sistema de vídeo interactivo realizado por reconocidos expertos.

¿Quieres implementar en tu práctica clínica diaria las técnicas de Big Data más innovadoras? Con este programa universitario lo conseguirás en solamente 450 horas” 

Ahondarás en el modelado predictivo con IBM Watson Oncology, lo que te permitirá realizar seguimientos exhaustivos de diversas Enfermedades Crónicas” 

La presente titulación universitaria cuenta con el diseño de prestigiosos expertos en Tecnologías de Inteligencia Artificial y Big Data para el Procesamiento de Imágenes Médicas. El plan de estudios ahondará en el manejo de técnicas sofisticadas como el Deep Learning, las Redes Neuronales Convolucionales o Aprendizaje Automático. De esta forma, los egresados desarrollarán habilidades clínicas avanzadas para obtener pruebas imagenológicas en alta resolución. En este sentido, el temario profundizará en el uso de algoritmos con Google DeepMind Health, lo que contribuirá a que los especialistas implementen procedimientos automatizados para detectar patrones de enfermedades complejas como el Cáncer.  

Dominarás las técnicas de Big Data más sofisticadas para identificar patrones complejos en Imágenes Médicas e incrementar la precisión de los diagnósticos clínicos” 

Módulo 1. Innovaciones de Inteligencia Artificial en Diagnóstico por Imagen

1.1. Tecnologías y herramientas de Inteligencia Artificial en Diagnóstico por Imagen con IBM Watson Imaging Clinical Review

1.1.1. Plataformas de software líderes para análisis de Imágenes Médicas
1.1.2. Herramientas de Deep Learning específicas para Radiología
1.1.3. Innovaciones en hardware para acelerar el procesamiento de imágenes
1.1.4. Integración de sistemas de Inteligencia Artificial en infraestructuras hospitalarias existentes

1.2. Métodos estadísticos y algoritmos para interpretación de Imágenes Médicas con DeepMind AI for Breast Cancer Analysis

1.2.1. Algoritmos de segmentación de imágenes
1.2.2. Técnicas de clasificación y detección en Imágenes Médicas
1.2.3. Uso de Redes Neuronales Convolucionales en Radiología
1.2.4. Métodos de reducción de ruido y mejora de la calidad de imagen

1.3. Diseño de experimentos y análisis de resultados en Diagnóstico por Imagen con Google Cloud Healthcare API

1.3.1. Diseño de protocolos de validación para algoritmos de Inteligencia Artificial
1.3.2. Métodos estadísticos para comparar desempeños de Inteligencia Artificial y radiólogos
1.3.3. Configuración de estudios multicéntricos para pruebas de Inteligencia Artificial
1.3.4. Interpretación y presentación de resultados de pruebas de eficacia

1.4. Detección de patrones sutiles en imágenes de baja resolución

1.4.1. Inteligencia Artificial para diagnóstico precoz de Enfermedades Neurodegenerativas
1.4.2. Aplicaciones de Inteligencia Artificial en Cardiología Intervencionista
1.4.3. Uso de Inteligencia Artificial para la optimización de protocolos de toma de imágenes

1.5. Análisis y procesamiento de imágenes biomédicas

1.5.1. Técnicas de procesamiento previo para mejorar la interpretación automática
1.5.2. Análisis de texturas y patrones en imágenes histológicas
1.5.3. Extracción de características clínicas de imágenes de ultrasonido
1.5.4. Métodos para el análisis longitudinal de imágenes en estudios clínicos

1.6. Visualización avanzada de datos en Diagnóstico por Imagen con OsiriX MD

1.6.1. Desarrollo de interfaces gráficas para la exploración de imágenes 3D
1.6.2. Herramientas de visualización de cambios temporales en Imágenes Médicas
1.6.3. Técnicas de realidad aumentada para la enseñanza de anatomía
1.6.4. Sistemas de visualización en tiempo real para procedimientos quirúrgicos

1.7. Procesamiento de Lenguaje Natural en la documentación y reportes de Imágenes Médicas con Nuance PowerScribe 360

1.7.1. Generación automática de reportes radiológicos
1.7.2. Extracción de información relevante de historiales médicos electrónicos
1.7.3. Análisis semántico para la correlación de hallazgos imagenológicos y clínicos
1.7.4. Herramientas de búsqueda y recuperación de imágenes basadas en descripciones textuales

1.8. Integración y procesamiento de datos heterogéneos en Imágenes Médicas

1.8.1. Fusiones de modalidades de imágenes para diagnósticos completos
1.8.2. Integración de datos de laboratorio y genéticos en el análisis de imágenes
1.8.3. Sistemas para el manejo de grandes volúmenes de datos de imágenes
1.8.4. Estrategias para la normalización de datasets provenientes de múltiples fuentes

1.9. Aplicaciones de Redes Neuronales en la interpretación de Imágenes Médicas con Zebra Medical Vision

1.9.1. Uso de Redes Generativas para la creación de Imágenes Médicas sintéticas
1.9.2. Redes Neuronales para la clasificación automática de Tumores
1.9.3. Deep Learning para el análisis de series temporales en imágenes funcionales
1.9.4. Adaptación de modelos preentrenados en datasets específicos de Imágenes Médicas

1.10. Modelado predictivo y su impacto en el diagnóstico por imágenes con IBM Watson Oncology

1.10.1. Modelos predictivos para la evaluación de riesgos en pacientes oncológicos
1.10.2. Herramientas predictivas para el seguimiento de Enfermedades Crónicas
1.10.3. Análisis de supervivencia utilizando datos de Imágenes Médicas
1.10.4. Predicción de la progresión de la enfermedad mediante técnicas de Machine Learning

Módulo 2. Big Data y Análisis Predictivo en Imagenología Médica

2.1. Big Data en diagnóstico por imagen: conceptos y herramientas con GE Healthcare Edison

2.1.1. Fundamentos de Big Data aplicados a la Imagenología
2.1.2. Herramientas y plataformas tecnológicas para el manejo de grandes volúmenes de datos de imágenes
2.1.3. Desafíos en la integración y análisis de Big Data en Imagenología
2.1.4. Casos de uso de Big Data en el Diagnóstico por Imagen

2.2. Minería de Datos en registros de imágenes biomédicas con IBM Watson Imaging

2.2.1. Técnicas avanzadas de Minería de Datos para identificar patrones en Imágenes Médicas
2.2.2. Estrategias para la extracción de características relevantes en grandes bases de datos de imágenes
2.2.3. Aplicaciones de técnicas de clustering y clasificación en registros de imágenes
2.2.4. Impacto de la Minería de Datos en la mejora de diagnósticos y tratamientos

2.3. Algoritmos de Aprendizaje Automático en análisis de imágenes con Google DeepMind Health

2.3.1. Desarrollo de algoritmos supervisados y no supervisados para Imágenes Médicas
2.3.2. Innovaciones en técnicas de aprendizaje automático para el reconocimiento de patrones de enfermedad
2.3.3. Aplicaciones de Aprendizaje Profundo en la segmentación y clasificación de imágenes
2.3.4. Evaluación de la eficacia y la precisión de los algoritmos de aprendizaje automático en estudios clínicos

2.4. Técnicas de análisis predictivo aplicadas a diagnóstico por imagen con Predictive Oncology

2.4.1. Modelos predictivos para la identificación precoz de enfermedades a partir de imágenes
2.4.2. Uso de análisis predictivo para el seguimiento y evaluación de tratamientos
2.4.3. Integración de datos clínicos y de imagen para enriquecer los modelos predictivos
2.4.4. Desafíos en la implementación de técnicas predictivas en la práctica clínica

2.5. Modelos de Inteligencia Artificial para Epidemiología basados en imágenes con BlueDot

2.5.1. Aplicación de Inteligencia Artificial en el análisis de brotes epidémicos mediante imágenes
2.5.2. Modelos de propagación de enfermedades visualizadas por técnicas de Imagenología
2.5.3. Correlación entre datos epidemiológicos y hallazgos imagenológicos
2.5.4. Contribución de la Inteligencia Artificial al estudio y control de pandemias

2.6. Análisis de redes biológicas y patrones de enfermedad desde imágenes

2.6.1. Aplicación de teoría de redes en el análisis de imágenes para entender patologías
2.6.2. Modelos computacionales para simular redes biológicas visibles en imágenes
2.6.3. Integración de análisis de imagen y datos moleculares para mapear enfermedades
2.6.4. Impacto de estos análisis en el desarrollo de terapias personalizadas

2.7. Desarrollo de herramientas para pronóstico clínico basadas en imágenes

2.7.1. Herramientas de Inteligencia Artificial para la predicción de evolución clínica a partir de imágenes diagnósticas
2.7.2. Avances en la generación de reportes pronósticos automatizados
2.7.3. Integración de modelos de pronóstico en sistemas clínicos
2.7.4. Validación y aceptación clínica de herramientas pronósticas basadas en Inteligencia Artificial

2.8. Visualización avanzada y comunicación de datos complejos con Tableau

2.8.1. Técnicas de visualización para la representación multidimensional de datos de imagen
2.8.2. Herramientas interactivas para la exploración de grandes datasets de imágenes
2.8.3. Estrategias para la comunicación efectiva de hallazgos complejos a través de visualizaciones
2.8.4. Impacto de la visualización avanzada en la educación médica y la toma de decisiones

2.9. Seguridad de datos y desafíos en la gestión de Big Data

2.9.1. Medidas de seguridad para proteger los grandes volúmenes de datos de Imágenes Médicas
2.9.2. Desafíos en la privacidad y la ética de la gestión de datos de imagen a gran escala
2.9.3. Soluciones tecnológicas para la gestión segura de Big Data de salud
2.9.4. Casos de estudio sobre brechas de seguridad y cómo se abordaron

2.10. Aplicaciones prácticas y casos de estudio en Big Data biomédico

2.10.1. Ejemplos de aplicaciones exitosas de Big Data en el diagnóstico y tratamiento de enfermedades
2.10.2. Estudios de caso sobre la integración de Big Data en sistemas de salud
2.10.3. Lecciones aprendidas de proyectos de Big Data en el ámbito biomédico
2.10.4. Futuras direcciones y potenciales de Big Data en la medicina

Módulo 3. Aspectos éticos y legales de la Inteligencia Artificial en Diagnóstico por Imagen

3.1. Ética en la aplicación de Inteligencia Artificial en Diagnóstico por Imagen con Ethics and Algorithms Toolkit

3.1.1. Principios éticos fundamentales en el uso de Inteligencia Artificial para diagnóstico
3.1.2. Gestión de sesgos algorítmicos y su impacto en la equidad del diagnóstico
3.1.3. Consentimiento informado en la era de la Inteligencia Artificial diagnóstica
3.1.4. Desafíos éticos en la implementación internacional de tecnologías de Inteligencia Artificial

3.2. Consideraciones legales y regulatorias en Inteligencia Artificial aplicada a Imágenes Médicas con Compliance.ai

3.2.1. Marco regulatorio actual para Inteligencia Artificial en diagnóstico por imagen
3.2.2. Cumplimiento de normativas de privacidad y protección de datos
3.2.3. Requisitos de validación y certificación para algoritmos de Inteligencia Artificial en salud
3.2.4. Responsabilidad legal en caso de errores de diagnóstico por Inteligencia Artificial

3.3. Consentimiento informado y aspectos éticos en el uso de datos clínicos

3.3.1. Revisión de los procesos de consentimiento informado adaptados a la Inteligencia Artificial
3.3.2. Educación del paciente sobre el uso de Inteligencia Artificial en su atención médica
3.3.3. Transparencia en el uso de datos clínicos para entrenamiento de Inteligencia Artificial
3.3.4. Respeto por la autonomía del paciente en decisiones basadas en Inteligencia Artificial

3.4. Inteligencia Artificial y responsabilidad en la Investigación Clínica

3.4.1. Asignación de responsabilidades en el uso de Inteligencia Artificial para diagnóstico
3.4.2. Implicaciones de los errores de Inteligencia Artificial en la práctica clínica
3.4.3. Seguros y coberturas para riesgos asociados al uso de Inteligencia Artificial
3.4.4. Estrategias para la gestión de incidentes relacionados con Inteligencia Artificial

3.5. Impacto de la Inteligencia Artificial en la equidad y acceso a la atención de salud con AI for Good

3.5.1. Evaluación del impacto de la Inteligencia Artificial en la distribución de servicios médicos
3.5.2. Estrategias para garantizar un acceso equitativo a la tecnología de Inteligencia Artificial
3.5.3. Inteligencia Artificial como herramienta para reducir disparidades en salud
3.5.4. Casos de estudio sobre la implementación de Inteligencia Artificial en entornos de recursos limitados

3.6. Privacidad y protección de datos en proyectos de investigación con Duality SecurePlus

3.6.1. Estrategias para asegurar la confidencialidad de los datos en proyectos de Inteligencia Artificial
3.6.2. Técnicas avanzadas para la anonimización de datos de pacientes
3.6.3. Desafíos legales y éticos en la protección de datos personales
3.6.4. Impacto de las brechas de seguridad en la confianza pública

3.7. Inteligencia Artificial y sostenibilidad en investigaciones biomédicas con Green Algorithm

3.7.1. Uso de Inteligencia Artificial para mejorar la eficiencia y sostenibilidad en investigación
3.7.2. Evaluación del ciclo de vida de las tecnologías de Inteligencia Artificial en salud
3.7.3. Impacto ambiental de la infraestructura tecnológica de Inteligencia Artificial
3.7.4. Prácticas sostenibles en el desarrollo y despliegue de Inteligencia Artificial

3.8. Auditoría y explicabilidad de modelos de Inteligencia Artificial en el ámbito clínico con IBM AI Fairness 360

3.8.1. Importancia de la auditoría regular de algoritmos de Inteligencia Artificial
3.8.2. Técnicas para mejorar la explicabilidad de los modelos de Inteligencia Artificial
3.8.3. Desafíos en la comunicación de decisiones basadas en Inteligencia Artificial a pacientes y médicos
3.8.4. Regulaciones sobre la transparencia de los algoritmos de Inteligencia Artificial en salud

3.9. Innovación y emprendimiento en el ámbito de la Inteligencia Artificial clínica con Hindsait

3.9.1. Oportunidades para startups en tecnologías de Inteligencia Artificial para salud
3.9.2. Colaboración entre el sector público y privado en el desarrollo de Inteligencia Artificial
3.9.3. Desafíos para emprendedores en el entorno regulativo de la salud
3.9.4. Casos de éxito y aprendizajes en el emprendimiento de Inteligencia Artificial clínica

3.10. Consideraciones éticas en la colaboración internacional en investigación clínica con Global Alliance for Genomi

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