Grâce à ce Certificat 100% en ligne, vous pourrez contribuer à l'avancement de la Médecine, en appliquant des solutions innovantes d'Intelligence Artificielle dans le diagnostic de diverses pathologies”

Les applications avancées de l'Intelligence Artificielle dans le domaine de l'imagerie médicale transforment le diagnostic et le traitement des pathologies, de la détection précoce du Cancer grâce aux réseaux neuronaux convolutionnels à l'identification des maladies neurodégénératives par l'analyse de modèles complexes dans les IRM et les tomographies. En outre, l'IA permet de hiérarchiser les cas critiques en Radiologie, d'améliorer la segmentation des tumeurs, d'optimiser la qualité des images et de prédire l'évolution des maladies. 

En ce sens, le parcours académique contient une approche globale, grâce à laquelle les médecins renforceront leurs connaissances dans la conception et l'exécution d'études d'observation, en appliquant l'Intelligence Artificielle pour la sélection des populations, le contrôle des variables et le suivi à long terme. En outre, la validation et la calibration des modèles, avec des outils tels que Arterys Cardio AI, seront approfondies, garantissant la précision des prédictions dans diverses conditions cliniques.

Au cours de ce diplôme, les professionnels maîtriseront également les méthodes d'intégration des données d'imagerie médicale avec d'autres sources biomédicales, optimisant les diagnostics par la fusion des informations cliniques, génétiques et de laboratoire. Ils aborderont également des cas d'utilisation multidisciplinaires, en appliquant des algorithmes d'apprentissage profond spécifiques à l'imagerie médicale et en comprenant l'importance de la collaboration interdisciplinaire dans la recherche avancée. Enfin, le syllabus couvrira les simulations et la modélisation computationnelle pour l'imagerie diagnostique, en soulignant l'utilisation de la Réalité Virtuelle et Augmentée pour les procédures chirurgicales guidées par l'image.

Ainsi, ce Certificat 100% en ligne offre au diplômé la flexibilité de le suivre confortablement, à l'endroit et au moment de son choix, ne nécessitant qu'un appareil électronique avec accès à internet. Il s'agit d'une modalité adaptée aux besoins actuels, qui garantit le positionnement des étudiants dans un secteur à forte demande, grâce à la méthodologie révolutionnaire Relearning, qui consiste à répéter des concepts clés pour une assimilation optimale et organique des contenus.

Vous vous plongerez dans les techniques les plus avancées d'analyse d'images médicales avec l'aide de l'Intelligence Artificielle, grâce à une vaste bibliothèque de ressources multimédias innovantes”

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

• Le développement de cas pratiques présentés par des experts en Intelligence Artificielle appliquée à l’Imagerie Diagnostique
• Les contenus graphiques, schématiques et éminemment pratiques de l’ouvrage fournissent des informations scientifiques et pratiques sur les disciplines essentielles à la pratique professionnelle
• Exercices pratiques permettant de réaliser le processus d'auto-évaluation afin d'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

Avec la méthodologie Relearning, les professionnels de la santé combineront l'étude de cas cliniques avec un système d'apprentissage basé sur la réitération continue de concepts clés”

Le corps enseignant du programme comprend des professionnels du secteur qui apportent l'expérience de leur travail à cette formation, ainsi que des spécialistes reconnus issus de grandes entreprises et d'universités prestigieuses.

Grâce à son contenu multimédia développé avec les dernières technologies éducatives, les spécialistes bénéficieront d’un apprentissage situé et contextuel, ainsi, ils se formeront dans un environnement simulé qui leur permettra d’apprendre en immersion et de s’entrainer 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. Pour ce faire, l’étudiant sera assisté d'un innovant système de vidéos interactives, créé par des experts reconnus.

Vous couvrirez des sujets tels que la segmentation et la classification des images, la détection des pathologies, la génération de modèles prédictifs et le développement d'outils assistés par l'Intelligence Artificielle"

Devenez un expert en Intelligence Artificielle et en Analyse d'Images Médicales en suivant ce Certificat depuis n'importe où dans le monde et à n'importe quel moment de la journée. Qu'attendez-vous pour vous inscrire?"

Ce Certificat omprendra une introduction aux concepts fondamentaux de l'Intelligence Artificielle et de l'apprentissage automatique, avec un accent particulier sur les Réseaux de Neurones Convolutifs (CNN) et leur application dans la détection, la segmentation et la classification d'images médicales. En outre, les techniques de traitement d'images, le diagnostic assisté par l'IA et l'utilisation d'outils avancés de Deep Learningseront analysés. De cette manière, les professionnels acquerront des compétences pratiques grâce à l'utilisation de logiciels spécialisés, les préparant à faire face aux défis actuels dans le domaine de l'analyse médicale automatisée. 

Soyez au fait des derniers développements en matière d'Intelligence Artificielle dans le domaine de la Médecine, grâce à ce programme complet validé par la meilleure université numérique au monde, selon Forbes: TECH’’

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

1.1.  Conception et réalisation d'études observationnelles utilisant 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 d'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 images et des données génomiques 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 à l'Imagerie Diagnostique de techniques d'Intelligence Artificielle issues d'autres domaines
1.4.3. Défis et solutions dans la gestion de données volumineuses et hétérogènes
1.4.4. Études de cas d'applications multidisciplinaires réussies

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

1.5.1. Développement d'architectures de Réseaux Neuronaux 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 applicabilité en Radiologie

1.6. Défis dans l'interprétation et la visualisation des caractéristiques apprises par les modèles profonds

1.6.1. Optimisation de l'interprétation des images médicales par 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 des 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 du traitement et de la chirurgie
1.7.4. Progrès dans les techniques de calcul pour le traitement des images en temps réel

1.8. Réalité Virtuelle et Augmentée dans la visualisation et l'analyse d'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 grandes banques d'images médicales
1.9.2. Applications d'analyse de modèles 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 avec 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 diagnostiques
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 à l'aide de l'Intelligence Artificielle

Le matériel didactique de ce diplôme, élaboré par ces spécialistes, a un contenu tout à fait applicable à votre expérience professionnelle"