Grâce à ce Certificat avancé basé sur le Relearning, vous créerez des modèles d'Intelligence Artificielle permettant l'identification précoce de maladies à partir de l'analyse d'Images Médicales”

Le domaine de la Médecine est confronté au défi de traiter et d'analyser un volume croissant de données provenant de diverses modalités d'imagerie telles que l'IRM, la tomodensitométrie et les échographies. Face à cette situation, les technologies d'Intelligence Artificielle et de Big Data émergent comme des outils clés pour relever ces défis, offrant des solutions avancées pour le traitement et l'analyse des Images Médicales. C'est pourquoi les spécialistes ont besoin de manipuler ces instruments pour optimiser l'interprétation d'images complexes, facilitant ainsi la détection précise des maladies et la prise de décisions cliniques éclairées.

Dans ce contexte, TECH développe un programme innovant en Technologies d'Intelligence Artificielle et de Big Data pour le Traitement des Images Medicales. Le parcours académique approfondira des facteurs allant de l'analyse de grands ensembles de données d'images à la formation d'algorithmes d'Apprentissage Automatique. Dans le même ordre d'idées, le matériel pédagogique abordera en détail les aspects juridiques et éthiques liés à l'utilisation de l'Intelligence Artificielle en Imagerie Diagnostique. Ainsi, les diplômés acquerront des compétences avancées pour mettre en œuvre des solutions basées sur l'Intelligence Artificielle afin d'accroître la précision des diagnostics cliniques.

Pour maîtriser tous les contenus de cet itinéraire, les médecins disposent d'une méthodologie disruptive: le Relearning. Ce système basé sur la technologie favorise l'assimilation progressive des concepts les plus complexes par la répétition. De plus, le programme est 100% en ligne, un autre avantage significatif qui offre une autonomie aux diplômés, leur permettant d'organiser leur rythme d'apprentissage en fonction de leurs autres obligations. En outre, le diplôme est étayé par une série de documents supplémentaires, tels que des articles scientifiques et des infographies à jour. Le tout est accompagné de vidéos explicatives, de résumés interactifs et de tests d'auto-évaluation qui renforcent la formation complète des spécialistes, faisant de cette option académique une opportunité sans précédent.

Vous apprendrez des leçons précieuses à travers des cas réels dans des environnements d'apprentissage simulés”

Ce Certificat avancé en Technologies d'Intelligence Artificielle et de Big Data pour le Traitement des Images Medicales 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 au contenu à partir de n'importe quel appareil fixe ou portable doté d'une connexion internet

Vous utiliserez l'Intelligence Artificielle pour identifier des modèles subtils dans les Images afin de permettre une détection précoce des Maladies Neurodégénératives”

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 mettre en œuvre des techniques de classification et de détection pour catégoriser différentes pathologies en Imagerie Médicale? Réalisez-le grâce à ce programme en seulement 6 mois"

Étudiez à votre propre rythme, avec la commodité du mode en ligne de TECH"

Ce programme a été mis en place par de véritables experts en Technologies d'Intelligence Artificielle et de Big Data pour le Traitement des Images Medicales. Le programme d'études approfondira des questions allant de l'analyse de grands volumes de données d'images ou d'algorithmes d'Apprentissage Automatique à l'application de l'Apprentissage Automatique pour analyser les épidémies. En outre, le programme d'études approfondira les considérations juridiques et éthiques liées à l'utilisation de l'Intelligence Artificielle appliquée à l'Imagerie Diagnostique. Ainsi, les diplômés développeront des compétences avancées pour mettre en œuvre des solutions d'Intelligence Artificielle qui améliorent la précision des diagnostics médicaux.

Vous mettrez en œuvre les algorithmes les plus innovants pour améliorer la précision et l'efficacité des diagnostics dans le domaine du Traitement de l'Image Médicale”

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. Big Data et Analyse Prédictive en Imagerie Médicale

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

2.8. Visualisation avancée et communication de données complexes avec Tableau

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

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

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

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

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

Module 3. Aspects Éthiques et Juridiques de l'Intelligence Artificielle dans le domaine de l'Imagerie Diagnostique

3.1. Éthique dans l'application de l'Intelligence Artificielle en Imagerie Diagnostique avec Ethics and Algorithms Toolkit

3.1.1. Principes éthiques fondamentaux dans l'utilisation de l'intelligence artificielle pour le diagnostic
3.1.2. Gestion des biais algorithmiques et de leur impact sur l'équité du diagnostic
3.1.3. Le consentement éclairé à l'ère de l'Intelligence Artificielle à visée diagnostique
3.1.4. Défis éthiques dans la mise en œuvre internationale des technologies d'Intelligence Artificielle Défis éthiques dans la mise en œuvre internationale des technologies d'Intelligence Artificielle 

3.2. Considérations juridiques et réglementaires en matière d'Intelligence Artificielle appliquée à l'imagerie médicale avec Compliance.ai

3.2.1. Cadre réglementaire actuel de l'intelligence artificielle dans l'imagerie diagnostique
3.2.2. Conformité avec les réglementations en matière de protection de la vie privée et des données
3.2.3. Exigences de validation et de certification des algorithmes d'Intelligence Artificielle dans les soins de santé
3.2.4. Responsabilité juridique en cas d'erreurs de diagnostic par l'Intelligence Artificielle

3.3. Consentement éclairé et aspects éthiques de l'utilisation des données cliniques

3.3.1. Revue des processus de consentement éclairé adaptés à l'Intelligence ArtificielleRevue des processus de consentement éclairé adaptés à l'Intelligence Artificielle
3.3.2. Éducation des patients sur l'utilisation de l'Intelligence Artificielle dans leurs soins de santé
3.3.3. Transparence dans l'utilisation des données cliniques pour la formation à l'Intelligence Artificielle
3.3.4. Respect de l'autonomie du patient dans les décisions fondées sur l'Intelligence Artificielle

3.4. Intelligence Artificielle et responsabilité en Recherche Clinique

3.4.1. Attribution des responsabilités dans l'utilisation de l'Itelligence Atificielle à des fins de diagnostic
3.4.2. Implications des bugs de l'Intelligence Artificielle dans la pratique clinique
3.4.3. Assurance et couverture des risques liés à l'utilisation de l'Intelligence Artificielle
3.4.4. Stratégies de gestion des incidents liés à l'Intelligence Artificielle

3.5. Impact de l'Intelligence Artificielle sur l'équité et l'accès aux soins de santé avec AI for Good

3.5.1. Évaluation de l'impact de l'Intelligence Artificielle sur la distribution des services médicaux
3.5.2. Stratégies visant à garantir un accès équitable à la technologie de l'Intelligence Artificielle
3.5.3. L'Intelligence Artificielle comme outil de réduction des disparités en matière de santé
3.5.4. Études de cas sur la mise en œuvre de l'Intelligence Artificielle dans des environnements à ressources limitées

3.6. Protection de la vie privée et des données dans les projets de recherche avec Duality SecurePlus

3.6.1. Stratégies pour assurer la confidentialité des données dans les projets d'Intelligence Artificielle
3.6.2. Techniques avancées pour l'anonymisation des données des patients
3.6.3. Défis juridiques et éthiques en matière de protection des données à caractère personnel
3.6.4. Impact des failles de sécurité sur la confiance du public

3.7. Intelligence Artificielle et durabilité dans la recherche biomédicale avec le Green en Algorithm

3.7.1. Utilisation de l'Intelligence Artificielle pour améliorer l'efficacité et la durabilité de la recherche
3.7.2. Analyse du cycle de vie des technologies d'Intelligence Artificielle dans les soins de santé
3.7.3. Impact environnemental des infrastructures technologiques d'Intelligence Artificielle
3.7.4. Pratiques durables dans le développement et le déploiement de l'Intelligence Artificielle

3.8. Audit et explicabilité des modèles d'Intelligence Artificielle en milieu clinique avec IBM AI Fairness 360

3.8.1. Importance d'un audit régulier des algorithmes d'Intelligence Artificielle
3.8.2. Techniques pour améliorer l'explicabilité des modèles d'Intelligence Artificielle
3.8.3. Défis liés à la communication des décisions fondées sur l'Intelligence Artificielle aux patients et aux cliniciens
3.8.4. Réglementation sur la transparence des algorithmes d'Intelligence Artificielle dans les soins de santé

3.9. Innovation et entrepreneuriat dans le domaine de l'Intelligence Artificielle clinique avec Hindsait

3.9.1. Opportunités pour les startups dans les technologies d'Intelligence Artificielle pour la santé
3.9.2. Collaboration entre le secteur public et le secteur privé dans le développement de l'Intelligence Artificielle
3.9.3. Défis pour les entrepreneurs dans l'environnement réglementaire des soins de santé
3.9.4. Réussites et enseignements tirés de l'entrepreneuriat en matière d'Intelligence Artificielle clinique

3.10. Considérations éthiques dans la collaboration internationale en recherche clinique avec la Global Alliance for Genomics and Health avec GA4GH

3.10.1. Coordination éthique dans les projets internationaux d'IA
3.10.2. Gestion des différences culturelles et réglementaires dans les collaborations internationales
3.10.3. Stratégies d'inclusion équitable dans les études mondiales
3.10.4. Défis et solutions en matière de partage des données

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