Grâce à ce Certificat avancé 100 % en ligne, vous maîtriserez les techniques les plus innovantes de l'Intelligence Artificielle pour augmenter la précision des résultats d'imagerie et optimiser les diagnostics cliniques”

Un récent rapport de l'Organisation Mondiale de la Santé souligne que l'utilisation de l'Intelligence Artificielle dans les soins de santé a permis d'optimiser le taux de détection précoce des Tumeurs du Cancer du Sein de 95%. Ce fait souligne le potentiel de ces technologies émergentes pour la détection précoce d'un large éventail de pathologies. Il est donc important que les professionnels mettent régulièrement à jour leurs connaissances afin d'intégrer dans leur pratique clinique les dernières avancées des techniques telles que l'Apprentissage Automatique ou Machine Learning. Ce n'est qu'ainsi que les experts pourront augmenter la précision de leurs diagnostics cliniques et concevoir les traitements individualisés les plus appropriés pour garantir le rétablissement optimal des patients.

Afin de faciliter cette tâche, TECH a créé un programme pionnier en Analyse d'Images avec Intelligence Artificielle pour le Diagnostic Médical. Conçu par des références dans ce domaine, l'itinéraire académique se concentrera sur des aspects allant de l'utilisation du Deep Learning en Radiologie ou du développement d'interfaces graphiques pour l'exploration d'images 3D au Traitement du Langage Naturel avec Nuance PowerScribe 360. De cette manière, les diplômés développeront des compétences cliniques avancées pour utiliser des algorithmes d'Imagerie Biomédicale afin de détecter des caractéristiques subtiles. En outre, le matériel pédagogique analysera les techniques de simulation et de modélisation informatique les plus efficaces pour planifier des interventions chirurgicales complexes.

En termes de méthodologie, TECH offre un environnement 100 % en ligne qui s'adapte aux besoins des médecins très occupés qui souhaitent faire l'expérience d'un saut de qualité dans leur carrière professionnelle. En outre, il utilise son système disruptif du Relearning, basé sur la réitération de concepts clés pour faciliter la mise à jour des connaissances. En ce sens, les diplômés n'auront besoin que d'un appareil électronique doté d'une connexion Internet pour accéder au Campus Virtuel. Ils y trouveront une bibliothèque de différentes ressources multimédias telles que des vidéos explicatives, des lectures spécialisées ou des résumés interactifs.

Ce programme vous donne l'occasion d'actualiser vos connaissances dans un scénario réel, avec la rigueur scientifique maximale d'une institution à la pointe de la technologie"

Ce Certificat avancé en Analyse d'Images avec Intelligence Artificielle pour le Diagnostic Médical contient le programme scientifique 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 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 approfondirez le processus d'Exploration de Données avec Radiomics, ce qui vous permettra d'identifier les facteurs de risque qui manifestent la probabilité de développer des pathologies telles que le Diabète"

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, 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 souhaitez intégrer dans votre pratique clinique quotidienne les méthodes les plus modernes de réduction du bruit dans les examens d'imagerie? Parvenez-y avec cette qualification universitaire"

Grâce à la méthodologie révolutionnaire Relearning de TECH, vous intégrerez toutes les connaissances de manière optimale sans avoir besoin de recourir à des techniques traditionnelles telles que la mémorisation"

Ce programme a été conçu par des références dans le domaine de l'Analyse d'Images avec Intelligence Artificielle pour le Diagnostic Médical. L'itinéraire académique sera approfondi dans l'utilisation d'outils sophistiqués tels que le Deep Learning, les Réseaux Neuronaux Convolutifs ou les logiciels spécialisés dans le traitement des Images Biomédicales. Ainsi, les diplômés développeront des compétences avancées pour optimiser leurs diagnostics cliniques et offrir des traitements plus personnalisés aux patients. En outre, le programme d'études se penchera sur les avantages de l'Intelligence Artificielle pour accélérer le processus de vaccination et réduire le temps de réponse aux urgences afin d'assurer le rétablissement des utilisateurs.

Vous poserez les diagnostics cliniques les plus précoces et les plus précis grâce aux capacités prédictives de l'Intelligence Artificielle"

Module 1. Innovations de l’Intelligence Artificielle dans l’Imagerie Diagnostique

1.1. Technologies et outils d'Intelligence Artificielle dans l'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. Conception d'expériences et analyse des résultats en Imagerie Diagnostique avec Google Cloud Healthcare API

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

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'imagerie

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 dans les 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 un diagnostic complet
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 provenant de sources multiples

1.9. Applications des Réseaux Neuronaux dans l'interprétation d'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 Deep Learning pour l'analyse des séries temporelles en imagerie fonctionnelle
1.9.4. Adaptation de modèles pré-entraînés dans des datasets spécifiques d'imagerie médicale

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

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

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

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

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

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

Module 3. Personnalisation et Automatisation du Diagnostic Médical par l'Intelligence Artificielle

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

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

3.2. Avancées 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 des images de microscopie
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 le diagnostic clinique

3.3. Automatisation de l'acquisition et du traitement des images médicales avec 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. Exemples 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'images
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 diagnostic assisté par 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 dans les algorithmes d'Intelligence Artificielle pour l'interprétation de pathologies complexes
3.5.3. Intégration des diagnostics assistés par l'IA dans la pratique clinique de routine
3.5.4. Évaluation de l'efficacité et de l'acceptabilité des diagnostics assistés par l'Intelligence Artificielle par les professionnels de la 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 entre les données d'imagerie du microbiome et les indicateurs de santé
3.6.3. Impact des résultats de l'étude du microbiome sur les décisions thérapeutiques
3.6.4. Défis en matière de normalisation et de validation de l'imagerie du microbiome

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

3.7.1. Intégration des données des 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 le domaine des 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 aux diagnostics par imagerie 

3.8. Gestion des données d'imagerie diagnostique dans les essais cliniques grâce à l'Intelligence Artificielle

3.8.1. Outils d'IA pour la gestion efficace de grands volumes de données d'imagerie
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 liés à la normalisation des protocoles d'imagerie dans les essais mondiaux

3.9. Mise au point de traitements et de vaccins assistée par des diagnostics avancés d'Intelligence Artificielle

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

3.10. Applications d'IA en Immunologie et aux 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. Progrès dans la personnalisation des traitements immunologiques grâce à l'utilisation de l'Intelligence Artificielle

Profitez de cette opportunité pour vous entourer de professionnels experts et apprendre de leur méthodologie de travail"