Grâce à ce Certificat 100% en ligne, vous appliquerez les techniques d'Imagerie Médicale les plus innovantes pour la détection précoce d'une variété de pathologies telles que le Cancer du Poumon" 

Selon une nouvelle étude de l'Organisation Mondiale de la Santé, l'utilisation de l'Intelligence Artificielle dans l'interprétation des images médicales permet de réduire de 30% les erreurs de diagnostic dans les pathologies complexes, notamment le Cancer et les Maladies Neurologiques. Dans cette optique, l'entité exhorte les médecins à développer des algorithmes qui facilitent la détection précoce des maladies, le suivi des traitements et la personnalisation des interventions cliniques. 

Dans ce contexte, TECH développe un Certificat pionnier sur les Applications Avancées de l'Intelligence Artificielle dans les Études et Analyses d'Imagerie Médicale. L'itinéraire académique approfondira des sujets allant du Design d'interfaces utilisateurs pour la visualisation intégrée de données multidisciplinaires ou de systèmes d'alerte précoce dans la détection d'anomalies aux outils de visualisation les plus sophistiqués pour la planification thérapeutique. Dans le même ordre d'idées, le programme d'études examinera comment la technique de Data Mining peut être utilisée pour identifier des biomarqueurs pertinents tels que les changements dans la densité pulmonaire pour identifier des maladies telles que la Fibrose Pulmonaire. Ainsi, les diplômés développeront des compétences avancées pour manipuler des outils émergents tels que le Deep Learning afin d'optimiser le traitement des Images Médicales. 

D'autre part, le programme universitaire est basé sur la méthode Relearning, dont TECH est un pionnier, et qui garantit l'assimilation exhaustive de concepts complexes. À cet égard, il convient de noter que la seule chose dont les médecins ont besoin pour accéder à ce Campus Virtuel est un appareil doté d'un accès à Internet (tel qu'un téléphone portable, une tablette ou un ordinateur). Ainsi, les diplômés auront à leur disposition une variété de ressources multimédias telles que des vidéos explicatives, des études de cas et des résumés interactifs. 

Vous tirerez des enseignements utiles de cas réels dans des environnements d'apprentissage simulés"

Ce Certificat en Applications Avancées de l'Intelligence Artificielle dans les Études et Analyses d'Imagerie Médicale contient le programme le plus complet et le plus actualisé du marché. Ses caractéristiques sont les suivantes:

• Le développement d'études de cas présentées par des experts en Intelligence Artificielle 
• Les contenus graphiques, schématiques et éminemment pratiques de l’ouvrage fournissent des informations scientifiques et pratiques sur les disciplines essentielles à la pratique professionnelle
• Des exercices pratiques où effectuer le processus d’auto-évaluation pour améliorer l’apprentissage 
• Il met l'accent sur les méthodologies innovantes 
• Cours théoriques, questions à l'expert, forums de discussion sur des sujets controversés et travail de réflexion individuel 
• La possibilité d'accéder aux contenus depuis n'importe quel appareil fixe ou portable doté d'une connexion internet 

Vous apprendrez comment la Réalité Augmentée peut être utilisée dans les procédures chirurgicales guidées par l'image pour faciliter la localisation précise de structures délicates telles que les nerfs ou les artères"

Le corps enseignant du programme englobe des spécialistes réputés dans le domaine et qui apportent à ce programme l'expérience de leur travail, ainsi que des spécialistes reconnus dans de grandes sociétés et des universités prestigieuses.

Grâce à son contenu multimédia développé avec les dernières technologies éducatives, les spécialistes bénéficieront d’un apprentissage situé et contextuel, c'est-à-dire un environnement simulé qui fournira une formation immersive programmée pour s'entraîner 
dans des situations réelles.

La conception de ce programme est axée sur l'Apprentissage par les Problèmes, grâce auquel le professionnel doit essayer de résoudre les différentes situations de la pratique professionnelle qui se présentent tout au long du programme académique. Cela se fera 
à l'aide d'un système vidéo interactif innovant créé par des experts reconnus

Vous souhaitez maîtriser les techniques de validation clinique les plus innovantes des biomarqueurs d'imagerie à des fins de diagnostic? Obtenez-le grâce à ce programme universitaire en seulement 6 semaines"

Avec le système disruptif Relearning de TECH, vous réduirez les longues heures d'étude et de mémorisation. Vous mettrez progressivement à jour vos connaissances!"

Le matériel pédagogique qui compose ce programme universitaire a été développé par des experts reconnus dans les Applications Avancées de l'Intelligence Artificielle dans les Études et Analyses d'Imagerie Médicale. Le programme abordera des questions telles que les méthodes d'intégration des données d'images avec d'autres sources biomédicales, le développement d'architectures de Réseaux Neuronaux pour des images spécifiques, et les systèmes d'alerte précoce pour la détection d'anomalies. En outre, le programme se penchera sur les techniques de simulation les plus innovantes pour la planification des opérations chirurgicales, qui permettront aux professionnels de visualiser l'anatomie individuelle des patients afin d'anticiper les complications.

Vous mettrez en œuvre des modèles d'Intelligence Artificielle pour identifier les pathologies dans différentes modalités d'Imagerie Médicale telles que l'Imagerie par Résonance Magnétique, la Tomographie Computérisée ou l'Échographie" 

Module 1. Applications Avancées de l'Intelligence Artificielle dans les études et Analyses d'Imagerie Médicale

1.1. Design et réalisation d'études observationnelles à l'aide de l'Intelligence Artificielle en imagerie médicale avec Flatiron Health 

1.1.1. Critères de sélection des populations dans les études observationnelles utilisant l'Intelligence Artificielle 
1.1.2. Méthodes de contrôle des variables confondantes dans les études d'imagerie 
1.1.3. Stratégies de suivi à long terme dans les études d'observation 
1.1.4. Analyse des résultats et validation des modèles d'Intelligence Artificielle dans des contextes cliniques réels 

1.2. Validation et calibration de modèles d'IA dans l'interprétation d'images à l'aide d'Arterys Cardio AI 

1.2.1. Techniques de validation croisée appliquées aux modèles d'Imagerie Diagnostique 
1.2.2. Méthodes d'étalonnage des probabilités dans les prédictions de l'Intelligence Artificielle 
1.2.3. Normes de performance et mesures de précision pour l'évaluation de l'Intelligence Artificielle 
1.2.4. Mise en œuvre de tests de robustesse dans différentes populations et conditions 

1.3. Méthodes d'intégration des données d'images avec d'autres sources biomédicales 

1.3.1. Techniques de fusion de données pour améliorer l'interprétation des images 
1.3.2. Analyse conjointe des données d'imagerie et de génomique pour un diagnostic précis 
1.3.3. Intégration des informations cliniques et de laboratoire dans les systèmes d'Intelligence Artificielle 
1.3.4. Développement d'interfaces utilisateurs pour la visualisation de données multidisciplinaires intégrées 

1.4. Utilisation des données d'imagerie médicale dans la recherche multidisciplinaire avec Enlitic Curie 

1.4.1. Collaboration interdisciplinaire pour l'analyse avancée des images 
1.4.2. Application de techniques d'Intelligence Artificielle issues d'autres domaines à l'imagerie Diagnostique 
1.4.3. Défis et solutions dans la gestion des données volumineuses et hétérogènes 
1.4.4. Études de cas d'applications multidisciplinaires réussies 

1.5. Algorithmes d'Apprentissage Profond spécifiques à l'imagerie médicale avec Aidoc 

1.5.1. Développement d'architectures de Réseaux de Neurones spécifiques à l'imagerie 
1.5.2. Optimisation des hyperparamètres pour les modèles d'imagerie médicale 
1.5.3. Transfert de l'apprentissage et son application en Radiologie 

1.6. Défis liés à l'interprétation et à la visualisation des caractéristiques apprises par la modélisation profonde

1.6.1. Optimisation de l'interprétation des images médicales grâce à l'automatisation avec Viz.ai
1.6.2. Automatisation des routines de diagnostic pour l'efficacité opérationnelle
1.6.3. Systèmes d'alerte précoce pour la détection des anomalies
1.6.4. Réduction de la charge de travail des radiologues grâce à des outils d'Intelligence Artificielle
1.6.5. Impact de l'automatisation sur la précision et la rapidité du diagnostic

1.7. Simulation et modélisation informatique en Imagerie Diagnostique

1.7.1. Simulations pour l'entraînement et la validation d'algorithmes d'Intelligence Artificielle
1.7.2. Modélisation des maladies et de leur représentation dans les images synthétiques
1.7.3. Utilisation de simulations pour la planification de traitements et d'interventions chirurgicales
1.7.4. Progrès des techniques de calcul pour le traitement des images en temps réel

1.8. Réalité Virtuelle et Augmentée dans la visualisation et l'analyse des images médicales

1.8.1. Applications de la Réalité Virtuelle pour l'enseignement de l'Imagerie Diagnostique
1.8.2. Utilisation de la Réalité Augmentée dans les procédures chirurgicales guidées par l'image
1.8.3. Outils de visualisation avancés pour la planification thérapeutique
1.8.4. Développement d'interfaces immersives pour l'examen d'études radiologiques

1.9. Outils d'exploration de données appliqués à l'imagerie Diagnostique avec Radiomics

1.9.1. Techniques d'extraction de données à partir de grands référentiels d'images médicales
1.9.2. Applications de l'analyse des formes dans les collections de données d'images
1.9.3. Identification de biomarqueurs par l'Exploration de Données d'images
1.9.4. Intégration de l'Exploration de Données et de l'apprentissage automatique pour la découverte clinique

1.10. Développement et validation de biomarqueurs à l'aide de l'analyse d'images Oncimmune 

1.10.1. Stratégies d'identification des biomarqueurs d'imagerie dans diverses maladies 
1.10.2. Validation clinique des biomarqueurs d'imagerie à des fins de diagnostic 
1.10.3. Impact des biomarqueurs d'imagerie sur la personnalisation du traitement 
1.10.4.Technologies émergentes dans la détection et l'analyse des biomarqueurs au moyen de l'Intelligence Artificielle

Avec les méthodes d'étude les plus cotées de l'enseignement en ligne, ce Certificat vous permettra de faire des progrès imparables dans votre croissance professionnelle en tant que Docteur. Qu'attendez-vous pour vous inscrire?"