Ce programme 100% en ligne vous offrira les derniers développements en matière de Big Data et d'Analyse Prédictive en Imagerie Médicale, vous permettant de comprendre ses éléments clés et son efficacité dans l'identification de pathologies graves”

Les progrès du Big Data dans le domaine de l'analyse des images médicales révolutionnent les diagnostics cliniques et les soins personnalisés. En effet, l'intégration de grands volumes de données provenant d'images médicales et d'autres dossiers cliniques permet aux médecins d'identifier des schémas complexes liés aux maladies.

Ce Certificat a été spécialement conçu pour les professionnels de la santé qui souhaitent mettre à jour leurs compétences dans l'utilisation d'outils avancés de traitement des données et de modèles d'Intelligence Artificielle appliqués à la détection précoce des maladies. Ainsi, ils aborderont les concepts clés et les outils les plus avancés, tels que GE Healthcare Edison, pour traiter de grands volumes de données. En outre, ils approfondiront les défis et les stratégies d'intégration du Big Data dans l'imagerie diagnostique, en analysant des études de cas qui démontrent l'efficacité de ces technologies dans le domaine médical.

Les techniques d'exploration de données dans les dossiers d'imagerie biomédicale seront également examinées, en utilisant des plateformes telles que IBM Watson Imaging pour optimiser la prise de décision clinique en extrayant des informations précieuses. En ce sens, les professionnels maîtriseront les méthodes les plus avancées pour identifier des modèles dans les bases de données d'images, en appliquant des techniques de classification et de regroupement pour améliorer les diagnostics et les traitements.

Enfin, le programme couvrira les algorithmes d'apprentissage automatique dans l'analyse d'images, en utilisant les innovations de Google DeepMind Health, ainsi que le développement d'algorithmes supervisés et non supervisés pour l'identification de modèles de maladies. Les applications de l'apprentissage profond dans la segmentation et la classification des images médicales seront également abordées.

TECH présente ainsi un programme universitaire 100 % en ligne, qui offrira aux diplômés la flexibilité d'étudier depuis n'importe quel endroit et à n'importe quel moment, puisqu'il leur suffira de disposer d'un appareil électronique connecté à internet. En outre, la méthodologie révolutionnaire Relearning sera utilisée, c'est-à-dire la répétition de contenus clés pour leur assimilation efficace.

Inscrivez-vous dès maintenant à ce diplôme universitaire innovant! Vous serez formé à l'utilisation d'outils avancés pour l'analyse de grands volumes de données dans le domaine de la santé"

Ce Certificat en Big Data et Analyse Prédictive en 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 Médecine pour le diagnostic de pathologies graves
• 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

Vous aborderez des modèles informatiques qui simulent les réseaux biologiques visibles dans les images, ce qui vous permettra de mieux comprendre les pathologies et de développer des thérapies personnalisées. Avec toutes les garanties de qualité de TECH!"

Le corps enseignant du programme comprend des professionnels du secteur qui apportent à cette formation leur expérience professionnelle, ainsi que des spécialistes reconnus de sociétés de référence 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 utiliserez des algorithmes d'apprentissage automatique appliqués à l'imagerie médicale, avec des outils tels que Google DeepMind Health, grâce aux meilleurs supports pédagogiques, à la pointe de la technologie et de l'éducation"

Devenez un professionnel de santé expert dans l'utilisation de l'analyse prédictive en imagerie médicale, grâce à une vaste bibliothèque de ressources multimédias innovantes"

Ce Certificat, conçu par TECH et son équipe pédagogique, intègre les derniers développements du secteur médical dans le domaine du Big Data appliqué à l'imagerie médicale. Ainsi, tout au long de cet itinéraire académique, le professionnel de santé analysera les dernières innovations en matière de techniques d'apprentissage automatique pour la reconnaissance de modèles de maladies. En outre, avec des informations complètement mises à jour, le contrôle de la qualité dans l'évaluation de l'efficacité et de la précision des algorithmes d'apprentissage automatique dans les études cliniques, optimisant ainsi les résultats dans la pratique médicale.

Ce programme d'études vous préparera à traiter les modèles d'Intelligence Artificielle en Épidémiologie, afin que vous puissiez mettre à jour votre profil professionnel, main dans la main avec la meilleure université numérique au monde, selon Forbes: TECH’’ 

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 dans l'intégration et 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 images biomédicales avec IBM Watson Imaging

1.2.1. Techniques avancées d'Exploration de Données pour l'identification de modèles dans l'Imagerie Médicale
1.2.2. Stratégies d'extraction des caractéristiques pertinentes dans les 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 l'Imagerie Médicale
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 des 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 Predictive Oncology

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'imagerie 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 modèles de maladies à partir de l’imagerie

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 génération de rapports pronostiques automatisés
1.7.3. Intégration des 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 la navigation dans de grands datasets d'images
1.8.3. Stratégies de communication efficace de résultats complexes au moyen 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 Big Data dans les soins de santé
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 du Big Data dans le diagnostic et le traitement des maladies
1.10.2. Études de cas sur l'intégration du Big Data dans les systèmes de soins de santé
1.10.3. Enseignements tirés de projets de Big Data dans le domaine biomédical
1.10.4. Orientations futures et potentiels du Big Data en médecine 

Découvrez comment l'intégration du Big Data dans les systèmes de santé peut renforcer l'efficacité et la précision de vos diagnostics, toujours avec le soutien de la méthodologie d'apprentissage révolutionnaire Relearning”