Grâce à ce Certificat basé sur le Relearning, vous concevrez des modèles de Deep Learning qui analysent les images médicales et prédisent l'apparition de maladies telles que le Cancer"

L'utilisation du Big Data et de l'Analyse Prédictive en Imagerie Médicale transforme la manière dont les professionnels de santé abordent le diagnostic et le traitement des maladies. À tel point que l'Organisation Mondiale de la Santé révèle dans un récent rapport que 70 % des décisions cliniques sont basées sur des informations obtenues par des études d'imagerie, ce qui souligne l'importance d'améliorer la précision et l'efficacité de leur interprétation. Face à cette situation, les médecins ont besoin de combiner les données d'images avec des algorithmes d'Intelligence Artificielle pour prédire l'évolution des maladies cardiaques et oncologiques, en réduisant les temps de diagnostic.

Dans ce contexte, TECH lance un programme révolutionnaire en Big Data et Analyse Prédictive en Imagerie Médicale. Designé par des références dans ce domaine, l'itinéraire académique approfondira des domaines allant du Data Mining dans les enregistrements d'images biomédicales avec IBM Watson Imaging ou des applications des techniques de clustering et de classification dans les enregistrements d'images aux modèles informatiques pour simuler les réseaux biologiques visibles dans les images. Le programme se penchera également sur les méthodes de visualisation les plus sophistiquées pour la représentation multidimensionnelle des données d'image. De cette manière, les diplômés développeront des compétences cliniques avancées pour mettre en œuvre des algorithmes qui automatisent la segmentation des images, la détection des anomalies et la classification des pathologies dans diverses modalités d'imagerie.

En outre, en ce qui concerne la méthodologie d'obtention du diplôme, TECH s'appuie sur son système d'enseignement révolutionnaire du Relearning. Cette méthode consiste à réitérer progressivement les concepts clés pour s'assurer que les médecins parviennent à une compréhension totale du contenu. En outre, pour accéder à toutes les ressources pédagogiques, les diplômés n'auront besoin que d'un appareil électronique doté d'une connexion à l'internet (téléphone portable, Tablette ou ordinateur). Ainsi, les spécialistes entreront dans le Campus Virtuel et profiteront d'une variété de ressources multimédias dans des formats tels que des vidéos explicatives.

Le Campus Virtuel sera disponible 24 heures sur 24 et vous pourrez y accéder au moment qui vous convient"

Ce Certificat en Big Data et Analyse Prédictive en 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
• Les exercices pratiques pour réaliser 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 recherchez des outils de visualisation de données avancés pour représenter les résultats d'une manière compréhensible pour la pratique clinique? Réalisez-le avec ce programme".

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   

La méthodologie 100% en ligne qui caractérise ce diplôme vous permettra de bénéficier d'une excellente mise à jour sans dépendre d'horaires stricts préétablis"

Vous découvrirez les dernières avancées en matière de rapports de prévision automatisés"

Ce programme universitaire a été conçu par des experts renommés en Big Data et Analyse Prédictive en Imagerie Médicale, en réponse aux exigences du marché du travail actuel. Le programme se penchera sur les techniques d'Exploration de Données les plus sophistiquées pour identifier des modèles dans les images médicales, ce qui permettra aux professionnels de détecter des indicateurs précoces de pathologies telles que les Maladies Neurodégénératives ou les Troubles Cardiovasculaires. En outre, le syllabus approfondira l'utilisation de modèles prédictifs pour l'identification précoce de maladies à partir d'images, ce qui aidera les diplômés à optimiser considérablement leurs diagnostics.

Vous serez en mesure d'entraîner des modèles d'Apprentissage Profond pour analyser des images médicales et prédire l'évolution de maladies complexes telles que le Cancer"

Module 1. Big Data et Analyse Prédictive en Imagerie Médicale

1.1. Big Data en imagerie Diagnostique: concepts et outils avec GE Healthcare Edison.

1.1.1. Principes fondamentaux du Big Data appliqués à l'imagerie
1.1.2. Outils et plateformes technologiques pour la gestion de grands volumes de données d'images
1.1.3. Défis liés à l'intégration et à l'analyse des Big Data en imagerie
1.1.4. Cas d'utilisation du Big Data dans l'imagerie diagnostique.

1.2. Exploration de données dans les dossiers d'imagerie biomédicale avec IBM Watson Imaging

1.2.1. Techniques avancées d'exploration de données pour identifier des modèles dans les images médicales
1.2.2. Stratégies d'extraction de caractéristiques pertinentes à partir de grandes bases de données d'images
1.2.3. Applications des techniques de clustering et de classification dans les enregistrements d'images
1.2.4. Impact de l'Exploration de Données sur l'amélioration des diagnostics et des traitements

1.3. Algorithmes d'Apprentissage Automatique dans l'analyse d'images avec Google DeepMind Health

1.3.1. Développement d'algorithmes supervisés et non supervisés pour les images médicales
1.3.2. Innovations dans les techniques d'Apprentissage Automatique pour la reconnaissance des formes de maladies
1.3.3. Applications de l'Apprentissage Profond dans la segmentation et la classification d'images
1.3.4. Évaluation de l'efficacité et de la précision des algorithmes d'Apprentissage Automatique dans les études cliniques

1.4. Techniques d'analyse prédictive appliquées à l'imagerie Diagnostique avec l'Oncologie Prédictive

1.4.1. Modèles prédictifs pour l'identification précoce de maladies à partir d'images
1.4.2. Utilisation de l'analyse prédictive pour le suivi et l'évaluation des traitements
1.4.3. Intégration des données cliniques et d'imagerie pour enrichir les modèles prédictifs
1.4.4. Défis liés à la mise en œuvre de techniques prédictives dans la pratique clinique

1.5. Modèles d'Intelligence Artificielle basés sur l'image pour l'Épidémiologie avec BlueDot

1.5.1. Application de l'Intelligence Artificielle dans l'analyse des foyers épidémiques à l'aide de l'imagerie
1.5.2. Modèles de propagation de maladies visualisés par des techniques d'imagerie
1.5.3. Corrélation entre les données épidémiologiques et les résultats de l'imagerie
1.5.4. Contribution de l'Intelligence Artificielle à l'étude et au contrôle des pandémies

1.6. Analyse des réseaux biologiques et des schémas pathologiques à partir d'images

1.6.1. Application de la théorie des réseaux à l'analyse d'images pour comprendre les pathologies
1.6.2. Modèles informatiques pour simuler les réseaux biologiques visibles dans les images
1.6.3. Intégration de l'analyse d'images et des données moléculaires pour la cartographie des maladies
1.6.4. Impact de ces analyses sur le développement de thérapies personnalisées

1.7. Développement d'outils basés sur l'image pour le pronostic clinique

1.7.1. Outils d'Intelligence Artificielle pour la prédiction de l'évolution clinique à partir de l'imagerie diagnostique.
1.7.2. Progrès dans la production de rapports prévisionnels automatisés
1.7.3. Intégration de modèles pronostiques dans les systèmes cliniques
1.7.4. Validation et acceptation clinique des outils pronostiques basés sur l'Intelligence Artificielle

1.8. Visualisation avancée et communication de données complexes avec Tableau

1.8.1. Techniques de visualisation pour la représentation multidimensionnelle des données d'image
1.8.2. Outils interactifs pour l'exploration de grands datasets d'images
1.8.3. Stratégies de communication efficace de résultats complexes par le biais de visualisations
1.8.4. Impact de la visualisation avancée sur l'enseignement médical et la prise de décision

1.9. Sécurité des données et défis de la gestion des Big Data

1.9.1. Mesures de sécurité pour protéger les grands volumes de données d'imagerie médicale
1.9.2. Défis en matière de confidentialité et d'éthique dans la gestion des données d'imagerie à grande échelle
1.9.3. Solutions technologiques pour la gestion sécurisée des données de santé Big Data
1.9.4. Études de cas sur les failles de sécurité et la manière dont elles ont été traitées

1.10. Applications pratiques et études de cas dans le domaine des Big Data biomédicales

1.10.1. Exemples d'applications réussies des Big Data dans le diagnostic et le traitement des maladies
1.10.2. Études de cas sur l'intégration des Big Data dans les systèmes de santé
1.10.3. Enseignements tirés des projets de Big Data dans le domaine biomédical
1.10.4. Orientations futures et potentiel du Big Data en médecine

Donnez un coup de pouce qualitatif à votre carrière médicale en intégrant dans votre pratique les dernières tendances en matière de Big Data et Analyse Prédictive en Imagerie Médicale. Inscrivez-vous dès maintenant!"