Aplicarás los métodos avanzados de recuperación de datos médicos en la mejor universidad digital del mundo, según Forbes”

La Minería de Datos y el Aprendizaje Automático tienen como objetivo fundamental mejorar la atención de los usuarios, al facilitar la toma de decisiones clínicas en el ámbito dental. En este sentido, las tecnologías son particularmente útiles para los diagnósticos precoces, la personalización de los tratamientos terapéuticos y la gestión eficiente de los recursos.  Así pues, el personal médico mejora la experiencia sanitaria de las personas durante su paso por los consultorios dentales. 

En este contexto, TECH ha implementado un avanzado programa que ahondará en el análisis del Big Data en el sector salud, mediante los sistemas que ofrece la Inteligencia Artificial. Diseñado por especialistas en esta materia, el plan de estudios profundizará, tanto en el procesamiento de datos, como en la evaluación de calidad durante los diversos análisis. A su vez, ofrecerá las claves para que los profesionales garanticen la seguridad durante el manejo de las informaciones. 

Asimismo, los materiales didácticos enfatizarán en la importancia del reconocimiento de patrones y Machine Learning durante los diagnósticos clínicos. Además, se analizarán las herramientas más avanzadas para la monitorización y el control de indicadores de salud. Esto permitirá al alumnado implementar algoritmos de Aprendizaje Automático para la ejecución de planes terapéuticos, con los que brindar una atención sanitaria fundamentada en la excelencia. 

La metodología de este programa refuerza su carácter innovador. TECH pone a disposición de los estudiantes un entorno educativo 100% online, adaptándose así a las necesidades de los profesionales ocupados que quieren avanzar en sus carreras. Igualmente, emplea la metodología Relearning, basada en la repetición de conceptos clave para fijar conocimientos y facilitar el aprendizaje. De esta manera, la combinación de flexibilidad y un enfoque pedagógico robusto, lo hace altamente accesible.

Profundizarás en el reconocimiento de patrones y Machine Learning para realizar los diagnósticos clínicos más precisos” 

Esta Especialización en Diagnóstico, Tratamiento y Control Odontológico con Inteligencia Artificial contiene el programa educativo más completo y actualizado del mercado. Sus características más destacadas son:

• El desarrollo de casos prácticos presentados por expertos en Diagnóstico, Tratamiento y Control Odontológico con 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 

Optimizarás tu atención sanitaria gracias a abordajes caracterizados por su elevada colaboración interdisciplinaria entre diferentes profesionales” 

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 ahondar en la gobernanza de datos privados en el sector salud? Lógralo a través de este plan de estudios en tan solo 450 horas"

Gracias al sistema Relearning que emplea TECH, reducirás las largas horas de estudio y memorización"

Esta Especialización está enfocado en la aplicación integral de la Inteligencia Artificial en la Odontología, especialmente en el diagnóstico y la planificación de los tratamientos. Así, el plan de estudios abordará la utilidad de este recurso para abordar patologías dentales, entre las que destaca la Caries. Asimismo, el temario brindará las herramientas más avanzadas para optimizar las terapias, empleando modelos 3D. De manera similar, se profundizará en el impacto del Big Data en la praxis odontológica, enfatizando la Minería de Datos y otras técnicas innovadoras, con las que los especialistas extraerán información valiosa sobre los registros dentales.  

Esta titulación universitaria fusiona la excelencia clínica con la revolución tecnológica de la Inteligencia Artificial. ¡Mantente a la vanguardia en el campo de la Odontología!” 

Módulo 1. Monitorización y control de la salud dental mediante IA 

1.1. Aplicaciones de IA para el control de la salud dental del paciente con Dentem

1.1.1. Diseño de aplicaciones móviles para seguimiento de higiene dental 
1.1.2. Sistemas de IA para la detección temprana de caries y enfermedades periodontales 
1.1.3. Uso de IA en la personalización de tratamientos dentales 
1.1.4. Tecnologías de reconocimiento de imágenes para diagnósticos dentales automatizados 

1.2. Integración de información clínica y biomédica como base para el control de la salud dental 

1.2.1. Plataformas de integración de datos clínicos y radiográficos 
1.2.2. Análisis de historiales médicos para identificar riesgos dentales 
1.2.3. Sistemas para correlacionar datos biomédicos con condiciones dentales 
1.2.4. Herramientas para la gestión unificada de información del paciente 

1.3. Definición de indicadores para el control de la salud dental del paciente 

1.3.1. Establecimiento de parámetros para evaluar la salud bucodental 
1.3.2. Sistemas de seguimiento de progresos en tratamientos dentales 
1.3.3. Desarrollo de índices de riesgo para enfermedades dentales 
1.3.4. Métodos de IA para la predicción de problemas dentales futuros con Pearl

1.4. Procesamiento del lenguaje natural en historiales clínicos dentales para extracción de indicadores 

1.4.1. Extracción automática de datos relevantes de historiales clínicos 
1.4.2. Análisis de notas clínicas para identificar tendencias de salud dental 
1.4.3. Uso de PNL para resumir historiales clínicos extensos 
1.4.4. Sistemas de alerta temprana basados en análisis de texto clínico 

1.5. Herramientas de IA para la monitorización y el control de indicadores de salud dental 

1.5.1. Desarrollo de aplicaciones de seguimiento de higiene y salud bucodental 
1.5.2. Sistemas de alertas personalizadas para pacientes basados en IA con CarePredict
1.5.3. Herramientas analíticas para la evaluación continua de la salud dental 
1.5.4. Uso de wearables y sensores para la monitorización dental en tiempo real 

1.6. Desarrollo de dashboards para la monitorización de indicadores odontológicos 

1.6.1. Creación de interfaces intuitivas para el seguimiento de la salud dental 
1.6.2. Integración de datos de diferentes fuentes clínicas en un único dashboard 
1.6.3. Herramientas de visualización de datos para seguimiento de tratamientos 
1.6.4. Personalización de dashboards según las necesidades del profesional dental 

1.7. Interpretación de indicadores de salud dental y toma de decisiones 

1.7.1. Sistemas de soporte a la decisión clínica basados en datos 
1.7.2. Análisis predictivo para la planificación de tratamientos dentales 
1.7.3. IA para la interpretación de complejos indicadores de salud bucodental con Overjet
1.7.4. Herramientas para la evaluación de la eficacia de tratamientos 

1.8. Generación de informes de salud dental mediante herramientas de IA 

1.8.1. Automatización en la creación de informes dentales detallados 
1.8.2. Sistemas de generación de reportes personalizados para pacientes 
1.8.3. Herramientas de IA para resumir hallazgos clínicos 
1.8.4. Integración de datos clínicos y radiológicos en informes automáticos 

1.9. Plataformas con IA para la monitorización de la salud dental por parte del paciente 

1.9.1. Aplicaciones para el auto-monitoreo de la salud bucodental 
1.9.2. Plataformas interactivas de educación dental basadas en IA 
1.9.3. Herramientas de seguimiento de síntomas y consejos dentales personalizados 
1.9.4. Sistemas de gamificación para fomentar buenos hábitos de higiene dental 

1.10. Seguridad y privacidad en el tratamiento de información odontológica 

1.10.1. Protocolos de seguridad para la protección de datos del paciente 
1.10.2. Sistemas de cifrado y anonimización en la gestión de datos clínicos 
1.10.3. Normativas y cumplimiento legal en el manejo de información dental 
1.10.4. Educación y concienciación sobre privacidad para profesionales y pacientes 

Módulo 2. Diagnóstico y planificación del tratamiento odontológico asistidos por IA 

2.1. IA en diagnóstico de enfermedades orales con Pearl

2.1.1. Uso de algoritmos de aprendizaje automático para identificar enfermedades orales 
2.1.2. Integración de IA en equipos de diagnóstico para análisis en tiempo real 
2.1.3. Sistemas de diagnóstico asistido por IA para mejorar la precisión 
2.1.4. Análisis de síntomas y señales clínicas a través de IA para diagnósticos rápidos 

2.2. Análisis de imágenes dentales con IA con Aidoc y overjet.ai

2.2.1. Desarrollo de software para la interpretación automática de radiografías dentales 
2.2.2. IA en la detección de anomalías en imágenes de resonancia magnética oral 
2.2.3. Mejora en la calidad de las imágenes dentales a través de tecnologías de IA 
2.2.4. Algoritmos de aprendizaje profundo para clasificar condiciones dentales en imágenes 

2.3. IA en la detección de caries y patologías dentales 

2.3.1. Sistemas de reconocimiento de patrones para identificar caries tempranas 
2.3.2. IA para la evaluación del riesgo de patologías dentales con Overjet.ai
2.3.3. Tecnologías de visión por computadora en la detección de enfermedades periodontales 
2.3.4. Herramientas de IA para el seguimiento y progresión de caries 

2.4. Modelado 3D y planificación de tratamientos con IA con Materialise Mimics

2.4.1. Utilización de IA para crear modelos 3D precisos de la cavidad oral 
2.4.2. Sistemas de IA en la planificación de cirugías dentales complejas 
2.4.3. Herramientas de simulación para predecir resultados de tratamientos 
2.4.4. IA en la personalización de prótesis y aparatos dentales 

2.5. Optimización de tratamientos ortodónticos mediante IA 

2.5.1. IA en la planificación y seguimiento de tratamientos ortodónticos con Dental Monitoring
2.5.2. Algoritmos para la predicción de movimientos dentales y ajustes de ortodoncias 
2.5.3. Análisis de IA para reducir tiempos de tratamiento ortodóntico 
2.5.4. Sistemas de monitoreo remoto y ajuste de tratamientos en tiempo real 

2.6. Predicción de riesgos en tratamientos dentales 

2.6.1. Herramientas de IA para evaluar riesgos en procedimientos dentales 
2.6.2. Sistemas de soporte a la decisión para identificar complicaciones potenciales 
2.6.3. Modelos predictivos para anticipar reacciones a tratamientos 
2.6.4. Análisis de historiales clínicos mediante IA para personalizar tratamientos mediante ChatGPT y Amazon Comprehend Medical

2.7. Personalización de planes de tratamiento con IA con IBM Watson Health

2.7.1. IA en la adaptación de tratamientos dentales a necesidades individuales 
2.7.2. Sistemas de recomendación de tratamientos basados en IA 
2.7.3. Análisis de datos de salud oral para planificaciones personalizadas 
2.7.4. Herramientas de IA para ajustar tratamientos en función de la respuesta del paciente 

2.8. Monitorización de la salud oral con tecnologías inteligentes 

2.8.1. Dispositivos inteligentes para el seguimiento de la higiene oral 
2.8.2. Aplicaciones móviles con IA para la monitorización de la salud dental con Dental Care app
2.8.3. Wearables con sensores para detectar cambios en la salud oral 
2.8.4. Sistemas de alerta temprana basados en IA para prevenir enfermedades orales 

2.9. IA en la prevención de enfermedades orales 

2.9.1. Algoritmos de IA para identificar factores de riesgo de enfermedades orales con AutoML
2.9.2. Sistemas de educación y concienciación sobre salud oral con IA 
2.9.3. Herramientas predictivas para la prevención temprana de problemas dentales 
2.9.4. IA en la promoción de hábitos saludables para la prevención oral 

2.10. Estudios de caso: Éxitos en diagnóstico y planificación con IA 

2.10.1. Análisis de casos reales donde la IA mejoró el diagnóstico dental 
2.10.2. Estudios de éxito en la implementación de IA para planificación de tratamientos 
2.10.3. Comparativas de tratamientos con y sin el uso de IA 
2.10.4. Documentación de mejoras en la eficiencia y efectividad clínica gracias a la IA 

Módulo 3. Análisis avanzado y procesamiento de datos en Odontología

3.1. Big Data en Odontología: Conceptos y Aplicaciones  

3.1.1. La explosión del dato en el ámbito Odontológico 
3.1.2. Concepto de Big Data 
3.1.3. Aplicaciones de Big Data en Odontología 

3.2. Minería de datos en registros dentales con KNIME y Python

3.2.1. Principales metodologías para la minería de datos 
3.2.2. Integración de datos de registros dentales 
3.2.3. Detección de patrones y anomalías en los registros dentales 

3.3. Técnicas avanzadas de análisis predictivo en salud oral con KNIME y Python

3.3.1. Técnicas de clasificación para análisis de salud oral 
3.3.2. Técnicas de regresión para análisis de salud oral 
3.3.3. Deep Learning para análisis de salud oral 

3.4. Modelos de IA para epidemiología dental con KNIME y Python

3.4.1. Técnicas de clasificación para epidemiología dental 
3.4.2. Técnicas de regresión para epidemiología dental 
3.4.3. Técnicas no supervisadas para epidemiología dental 

3.5. IA en la gestión de datos clínicos y radiográficos con KNIME y Python

3.5.1. Integración de datos clínicos para una gestión efectiva con herramientas de IA 
3.5.2. Transformación del diagnóstico radiográfico mediante sistemas avanzados de IA 
3.5.3. Gestión integrada de datos clínicos y radiográficos 

3.6. Algoritmos de aprendizaje automático en investigación dental con KNIME y Python

3.6.1. Técnicas de clasificación en investigación dental 
3.6.2. Técnicas de regresión en investigación dental  
3.6.3. Técnicas no supervisadas en investigación dental 

3.7. Análisis de redes sociales en comunidades de salud oral con KNIME y Python

3.7.1. Introducción al análisis de redes sociales 
3.7.2. Análisis de opiniones y sentimiento en redes sociales en comunidades de salud oral  
3.7.3. Análisis de tendencias de redes sociales en comunidades de salud oral  

3.8. IA en el monitoreo de tendencias y patrones de salud oral con KNIME y Python

3.8.1. Detección temprana de tendencias epidemiológicas con IA 
3.8.2. Monitoreo continuo de patrones de higiene oral con sistemas de IA 
3.8.3. Predicción de cambios en la salud oral mediante modelos IA 

3.9. Herramientas de IA para el análisis de costos en Odontología con KNIME y Python  

3.9.1. Optimización de recursos y costos con herramientas de IA 
3.9.2. Análisis de eficiencia y rentabilidad en prácticas odontológicas con IA 
3.9.3. Estrategias de reducción de costos basadas en datos analizados por IA 

3.10. Innovaciones en IA para la investigación clínica dental   

3.10.1. Implementación de tecnologías emergentes en investigación clínica dental 
3.10.2. Mejora de la validación de resultados de la investigación clínica dental con IA 
3.10.3. Colaboración multidisciplinaria en investigación clínica detal potenciada por IA 

Una Especialización único en su estilo que te ayudará, en tan solo 6 meses, a dar un salto en tu profesión”