Grâce à ce programme révolutionnaire 100% en ligne, vous concevrez des traitements personnalisés avec l'appui de l'Imagerie Diagnostique"

Un récent rapport publié par l'Organisation Mondiale de la Santé montre que la mise en œuvre d'algorithmes d'Intelligence Artificielle dans la pratique médicale peut améliorer la précision des diagnostics de 20%, tout en réduisant le temps d'interprétation de 30%. Cette amélioration de la précision est due à la capacité de l'Apprentissage Automatique à analyser de grands volumes de données d'imagerie médicale, à identifier des modèles subtils qui pourraient passer inaperçus à l'œil humain et à fournir des seconds avis fondés sur des preuves solides. Les médecins doivent donc utiliser cet outil pour répondre plus rapidement aux besoins des patients et améliorer ainsi la qualité des soins. 

Dans ce contexte, TECH lance un programme pionnier en Analyse d'Images avec Intelligence Artificielle pour le Diagnostic Médical. Designé par des références dans ce domaine, le parcours académique approfondira des sujets allant de l'utilisation de plateformes logicielles pour analyser les images ou d'algorithmes de segmentation aux techniques de traitement pour améliorer l'interprétation automatique. Le programme d'études approfondira également la manière dont les algorithmes de Deep Learning peuvent être utilisés pour détecter des modèles submicroscopiques. De cette manière, les diplômés développeront des compétences cliniques avancées pour utiliser l'Intelligence Artificielle pour l'identification précoce d'un large éventail de pathologies, y compris les conditions neurodégénératives. 

En outre, le diplôme universitaire est enseigné 100% en ligne, ce qui permet aux médecins de planifier leurs propres horaires d'étude pour faire l'expérience d'une mise à jour pleinement efficace. En outre, les spécialistes bénéficieront d'une grande variété de ressources multimédias conçues pour encourager un enseignement dynamique et naturel. Pour accéder au Campus Virtuel, les professionnels n'auront besoin que d'un appareil doté d'un accès à Internet (y compris leur propre téléphone portable). Ils seront également soutenus à tout moment par un corps enseignant expérimenté, qui résoudra tous les doutes pouvant survenir au cours de leur parcours académique.

Le programme comprendra des cas cliniques afin de rapprocher le plus possible le développement du programme de la réalité des soins médicaux"

Ce Certificat avancé en Analyse d'Images avec Intelligence Artificielle pour le Diagnostic Médical 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 plongerez dans la manière dont l'Intelligence Artificielle peut être utilisée pour personnaliser les traitements en fonction des profils génétiques et d'imagerie"

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 développer des modèles pour évaluer les risques et prédire l'évolution des Maladies Oncologiques? Vous y parviendrez grâce à cette qualification en seulement 3 mois"

Avec le système Relearning de TECH, vous mettrez à jour vos connaissances à votre rythme, sans dépendre de conditions d'enseignement externes"

Ce programme universitaire a été conçu par d'authentiques références en Analyse d'Images avec Intelligence Artificielle pour le Diagnostic Médical. Le syllabus approfondira l'utilisation d'outils émergents tels que le Deep Learning ou les Réseaux Neuronaux Convolutifs dans le domaine de la Radiologie. En outre, le syllabus examinera comment la plateforme Fabric Genomics peut analyser de grands volumes de données génomiques pour identifier les variantes génétiques associées à diverses pathologies. De cette manière, les spécialistes détecteront des biomarqueurs qui peuvent prédire l'apparition ou la progression de maladies, facilitant ainsi la mise en œuvre de traitements préventifs et personnalisés.

Vous mettrez en œuvre des systèmes d'Intelligence Artificielle dans l'environnement clinique, en optimisant de manière significative le flux de travail"

Module 1. Innovations en matière d'Intelligence Artificielle dans le domaine de l'Imagerie Diagnostique 

1.1. Technologies et outils d'Intelligence Artificielle en Imagerie Diagnostique avec IBM Watson Imaging Clinical Review 

1.1.1. Principales plateformes logicielles pour l'analyse d'images médicales 
1.1.2. Outils de Deep Learning spécifiques à la radiologie 
1.1.3. Innovations en matière de matériel pour accélérer le traitement des images 
1.1.4. Intégration des systèmes d'Intelligence Artificielle dans les infrastructures hospitalières existantes 

1.2. Méthodes statistiques et algorithmes pour l'interprétation des images médicales avec DeepMind AI for Breast Cancer Analysis 

1.2.1. Algorithmes de segmentation d'images 
1.2.2. Techniques de classification et de détection en imagerie médicale 
1.2.3. Utilisation des Réseaux Neuronaux Convolutifs en Radiologie 
1.2.4. Méthodes de réduction du bruit et d'amélioration de la qualité des images 

1.3. Design d'expériences et analyse des résultats en Imagerie Diagnostique avec Google Cloud Healthcare API 

1.3.1. Design de protocoles de validation pour les algorithmes d'Intelligence Artificielle 
1.3.2. Méthodes statistiques pour comparer les performances de l'Intelligence Artificielle et du radiologue 
1.3.3. Mise en place d'études multicentriques pour tester l'Intelligence Artificielle 
1.3.4. Interprétation et présentation des résultats des tests de performance 

1.4. Détection de motifs subtils dans des images à faible résolution 

1.4.1. Intelligence Artificielle pour le diagnostic précoce des Maladies Neurodégénératives 
1.4.2. Applications de l'Intelligence Artificielle en Cardiologie Interventionnelle 
1.4.3. Utilisation de l'Intelligence Artificielle pour l'optimisation des protocoles d'acquisition d'images 

1.5. Analyse et traitement des images biomédicales 

1.5.1. Techniques de prétraitement pour améliorer l'interprétation automatique 
1.5.2. Analyse des textures et des motifs dans les images histologiques 
1.5.3. Extraction de caractéristiques cliniques à partir d'images échographiques 
1.5.4. Méthodes d'analyse longitudinale des images dans les études cliniques 

1.6. Visualisation avancée des données en Imagerie Diagnostique avec OsiriX MD 

1.6.1. Développement d'interfaces graphiques pour la numérisation d'images 3D 
1.6.2. Outils de visualisation des changements temporels dans les images médicales 
1.6.3. Techniques de réalité augmentée pour l'enseignement de l'anatomie 
1.6.4. Systèmes de visualisation en temps réel pour les procédures chirurgicales 

1.7. Traitement du langage naturel dans la documentation et les rapports d'images médicales avec Nuance PowerScribe 360 

1.7.1. Génération automatique de rapports radiologiques 
1.7.2. Extraction d'informations pertinentes à partir de dossiers médicaux électroniques 
1.7.3. Analyse sémantique pour la corrélation des résultats d'imagerie et des résultats cliniques 
1.7.4. Outils de recherche et d'extraction d'images basés sur des descriptions textuelles 

1.8. Intégration et traitement de données hétérogènes en imagerie médicale  

1.8.1. Fusions de modalités d'imagerie pour des diagnostics complets 
1.8.2. Intégration des données de laboratoire et des données génétiques dans l'analyse d'images 
1.8.3. Systèmes de traitement de grands volumes de données d'images 
1.8.4. Stratégies de normalisation des datasets multi-sources 

1.9. Applications des réseaux neuronaux dans l'interprétation des images médicales avec Zebra Medical Vision 

1.9.1. Utilisation de Réseaux Génératifs pour la création d'images médicales synthétiques 
1.9.2. Réseaux neuronaux pour la classification automatique des Tumeurs 
1.9.3. Deep Learning pour l'analyse des séries temporelles en imagerie fonctionnelle 
1.9.4. Ajustement de modèles pré-entraînés sur des datasets d'images médicales spécifiques 

1.10. Modélisation prédictive et son impact sur l'imagerie diagnostique avec IBM Watson Oncology 

1.10.1. Modélisation prédictive pour l'évaluation des risques chez les patients en oncologie 
1.10.2. Outils prédictifs pour le suivi des Maladies Chroniques 
1.10.3. Analyse de survie à partir de données d'imagerie médicale 
1.10.4. Prédire la progression de la maladie à l'aide de techniques de Machine Learning 

Module 2. Applications Avancées de l'Intelligence Artificielle dans les études et Analyses d'Imagerie Médicale 

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

2.7. Simulation et modélisation informatique en Imagerie Diagnostique 

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

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

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

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

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

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

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

Module 3. Personnalisation et Automatisation du Diagnostic Médical à l'aide de l'Intelligence Artificielle 

3.1. Application de l'Intelligence Artificielle dans le séquençage génomique et corrélation avec les résultats d'imagerie avec Fabric Genomics 

3.1.2. Techniques d'Intelligence Artificielle pour l'intégration des données génomiques et d'imagerie 
3.1.3. Modèles prédictifs pour la corrélation entre les variantes génétiques et les pathologies visibles sur les images 
3.1.4. Développement d'algorithmes pour l'analyse automatique de séquences et leur représentation en images 
3.1.5. Études de cas sur l'impact clinique de la fusion génomique-imagerie 

3.2. Progrès en Intelligence Artificielle pour l'analyse détaillée d'images biomédicales avec PathAI 

3.2.1. Innovations dans les techniques de traitement et d'analyse d'images au niveau cellulaire 
3.2.2. Application de l'Intelligence Artificielle pour l'amélioration de la résolution en imagerie microscopique 
3.2.3. Algorithmes de Deep Learning spécialisés dans la détection de motifs submicroscopiques 
3.2.4. Impact des progrès de l'Intelligence Artificielle sur la recherche biomédicale et les diagnostics cliniques 

3.3. Automatisation de l'acquisition et du traitement des images médicales grâce au Butterfly Network 

3.3.1. Systèmes automatisés pour l'optimisation des paramètres d'acquisition d'images 
3.3.2. Intelligence Artificielle dans la gestion et la maintenance des équipements d'imagerie 
3.3.3. Algorithmes pour le traitement en temps réel des images pendant les procédures médicales 
3.3.4. Cas de réussite dans la mise en œuvre de systèmes automatisés dans les hôpitaux et les cliniques 

3.4. Personnalisation des diagnostics grâce à l'Intelligence Artificielle et à la médecine de précision avec Tempus AI 

3.4.1. Modèles d'Intelligence Artificielle pour des diagnostics personnalisés basés sur des profils génétiques et d'image 
3.4.2. Stratégies d'intégration des données cliniques et d'imagerie dans la planification thérapeutique 
3.4.3. Impact de la médecine de précision sur les résultats cliniques grâce à l'IA 
3.4.4. Défis éthiques et pratiques dans la mise en œuvre de la médecine personnalisée 

3.5. Innovations en matière de diagnostics assistés par l'intelligence Artificielle avec Caption Health 

3.5.1. Développement de nouveaux outils d'Intelligence Artificielle pour la détection précoce des maladies 
3.5.2. Progrès des algorithmes d'Intelligence Artificielle pour l'interprétation de pathologies complexes 
3.5.3. Intégration des diagnostics assistés par l'IA Intégration des diagnostics assistés par l'IA dans la pratique clinique de routine 
3.5.4. Évaluation de l'efficacité et de l'acceptation de l'Intelligence Artificielle diagnostique par les professionnels de santé 

3.6. Applications de l'Intelligence Artificielle dans l'analyse d'images du Microbiome avec DayTwo AI 

3.6.1. Techniques d'Intelligence Artificielle pour l'analyse d'images dans les études sur le Microbiome 
3.6.2. Corrélation des données d'imagerie du Microbiome avec les indicateurs de santé 
3.6.3. Impact des résultats du Microbiome sur les décisions thérapeutiques 
3.6.4. Défis liés à la normalisation et à la validation des images du microbiome 

3.7. Utilisation des wearables pour améliorer l'interprétation des images diagnostiques avec AliveCor 

3.7.1. Intégrer les données wearables aux images médicales pour un diagnostic complet 
3.7.2. Algorithmes d'IA pour l'analyse de données continues et leur représentation en images 
3.7.3. Innovations technologiques dans les wearables pour le suivi de la santé 
3.7.4. Études de cas sur l'amélioration de la qualité de vie grâce aux wearables et à l'imagerie Diagnostique 

3.8. Gestion des données d'Imagerie Diagnostique dans les essais cliniques à l'aide de l'Intelligence Artificielle 

3.8.1. Outils d'IA pour la gestion efficace de grands volumes de données d'images 
3.8.2. Stratégies visant à garantir la qualité et l'intégrité des données dans les études multicentriques 
3.8.3. Applications de l'Intelligence Artificielle pour l'analyse prédictive dans les essais cliniques 
3.8.4. Défis et opportunités dans la standardisation des protocoles d'imagerie dans les essais mondiaux 

3.9. Développement de traitements et de vaccins assistés par des diagnostics avancés d'Intelligence Artificielle 

3.9.1. Utilisation de l'Intelligence Artificielle pour la conception de traitements personnalisés sur la base de données d'imagerie et de données cliniques 
3.9.2. Modèles d'Intelligence Artificielle dans le développement accéléré de vaccins avec l'appui de l'Imagerie Diagnostique 
3.9.3. Évaluation de l'efficacité des traitements par surveillance des images 
3.9.4. Impact de l'Intelligence Artificielle dans la réduction des délais et des coûts dans le développement de nouvelles thérapies 

3.10. Applications de l'IA en immunologie et études de la réponse immunitaire avec ImmunoMind 

3.10.1. Modèles d'IA pour l'interprétation d'images liées à la réponse immunitaire 
3.10.2. Intégration des données d'imagerie et de l'analyse immunologique pour un diagnostic précis 
3.10.3. Développement de biomarqueurs d'imagerie pour les Maladies Auto-immunes 
3.10.4. Avancées dans la personnalisation des traitements immunologiques grâce à l'utilisation de l'Intelligence Artificielle 

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