Mediante este Diplomado basado en el Relearning, dominarás las técnicas más innovadoras de la Inteligencia Artificial para identificar tempranamente Enfermedades Neurológicas a partir de imágenes médicas”

Un reciente informe llevado a cabo por la Organización Mundial de la Salud pone de manifiesto que el empleo de la Inteligencia Artificial en la interpretación de imágenes médicas puede reducir en un 30% los errores diagnósticos en patologías complejas como el Cáncer o las Enfermedades Cardiovasculares, mejorando así significativamente los resultados clínicos. En este escenario, los profesionales deben mantenerse a la vanguardia de los últimos avances en este campo para optimizar la atención a los pacientes considerablemente e identificar un amplio abanico de enfermedades de forma temprana.

En este contexto, TECH diseña un exclusivo programa en Innovaciones de Inteligencia Artificial en Diagnóstico por Imagen. Concebido por referencias en este ámbito, el itinerario académico profundizará en factores que comprenden desde los algoritmos de segmentación de imágenes o aplicaciones de la Inteligencia Artificial en Cardiología Intervencionistas hasta la extracción de características clínicas de imágenes de ultrasonido. En sintonía con esto, el temario analizará las últimas tendencias en el procesamiento de lenguaje natural en la documentación y reportes de imágenes médicas con Nuance PowerScribe 360. Asimismo, los materiales didácticos ofrecerán las técnicas más vanguardistas para el seguimiento de Enfermedades Crónicas. De este modo, los egresados adquirirán habilidades clínicas para aplicar instrumentos como el Aprendizaje Profundo, Redes Neuronales Convolucionales o Deep Learning para el diagnóstico de afecciones.

Además, el programa universitario se basará en el disruptivo sistema Relearning impulsado por TECH y estará acompañado de disímiles recursos multimedia, lecturas complementarias y vídeos en detalle. Todo ello desde una metodología flexible, que no sigue horarios estrictos, para que los médicos puedan ajustar la actualización académica a sus demás responsabilidades profesionales. En esta misma línea, lo único que precisarán los egresados es contar con un dispositivo electrónico con acceso a internet para sumergirse en el Campus Virtual y disfrutar de los materiales didácticos más actualizados del mercado pedagógico.

Una titulación universitaria que te brinda la oportunidad de actualizar tus conocimientos en escenario real, con el máximo rigor científico de una institución de vanguardia tecnológica”

Este Diplomado en Innovaciones de Inteligencia Artificial en Diagnóstico por Imagen 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

¿Buscas desarrollar algoritmos personalizados para el diagnóstico automático y la predicción de enfermedades utilizando imágenes médicas? Lógralo mediante esta titulación en tan solo 6 semanas”

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.

Conseguirás tus metas académicas con comodidad, sin realizar desplazamientos innecesarios a un centro de estudios gracias a la metodología 100% online de TECH"

Ahondarás en la generación automática de reportes radiológicos, lo que te permitirá mejorar la precisión de tus evaluaciones clínicas"

Este programa universitario ha sido elaborado por auténticos expertos en Innovaciones de Inteligencia Artificial en Diagnóstico por Imagen. El plan de estudios ahondará los últimos avances en áreas como los algoritmos para la interpretación de imágenes médicas, uso de Redes Neuronales Convolucionales en Radiología o métodos de reducción de ruido para mejorar la calidad de las imágenes. Además, el temario profundizará en cómo la Inteligencia Artificial puede emplearse para llevar a cabo diagnósticos precoces de Enfermedades Neurodegenerativas como el Alzheimer. Así pues, los egresados obtendrán competencias clínicas avanzadas para dominar técnicas disruptivas de procesamiento de imágenes como el Aprendizaje Profundo.

Manejarás técnicas avanzadas como el Aprendizaje Profundo o Redes Neuronales Convolucionales para detectar anomalías en imágenes médicas”

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 infraestructuvas 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 Artficial
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

TECH te aporta una titulación universitaria de calidad y flexible, que podrás realizar cómodamente desde tu ordenador, tablet o móvil. ¡Matricúlate ya!”