Grâce à ce Certificat avancé, basé sur le Relearning, vous manipulerez les techniques les plus pointues de l'Intelligence Artificielle et du Big Data afin d'optimiser la qualité de vos diagnostics cliniques"

Une nouvelle étude de l'Organisation Mondiale de la Santé estime que 70% des erreurs de diagnostic en Imagerie Médicale peuvent être réduites grâce à l'Intelligence Artificielle. Par exemple, l'analyse des tests d'imagerie par Résonance Magnétique a permis la détection précoce de Maladies Neurodégénératives telles que la maladie d'Alzheimer de 30% par rapport aux méthodes traditionnelles. Face à cela, les médecins doivent rester à la pointe des avancées dans ce domaine afin de prendre des décisions cliniques plus éclairées et de personnaliser les thérapies pour optimiser la santé des patients de manière significative.

Dans ce contexte, TECH  présente un programme innovant sur l'Intelligence Artificielle et les technologies Big Data pour le Traitement des Images Médicales. L'itinéraire académique approfondira des questions allant de l'utilisation du Deep Learning ou des Réseaux Neuronaux Convolutifs aux techniques les plus sophistiquées de Machine Learning. Les diplômés développeront ainsi des compétences cliniques avancées qui leur permettront de poser des diagnostics plus précis à des stades plus précoces. Le programme proposera également diverses méthodes de modélisation pour prédire à la fois l'apparition et la progression des maladies, ce qui aidera les professionnels à mener des interventions préventives. En outre, le matériel pédagogique abordera les aspects éthiques et juridiques de l'utilisation de l'Intelligence Artificielle dans les soins de santé.

D'autre part, pour consolider tous ces contenus, TECH  s'appuie sur son système disruptif du Relearning. Cette méthode d'enseignement est basée sur la répétition de contenus clés, afin de garantir une mise à jour progressive et naturelle des connaissances. En outre, les diplômés n'auront besoin que d'un appareil avec accès à internet pour accéder au matériel d'étude à distance, au moment ou à l'endroit de leur choix. D'autre part, le Campus Virtuel offre une variété de ressources multimédias telles que des études de cas, des résumés interactifs et des vidéos explicatives.

Vous bénéficierez de ressources multimédias de pointe telles que des lectures spécialisées étayées par les dernières découvertes scientifiques dans le domaine du Traitement de l'Image Médicale”

Ce Certificat avancé en Technologies d'Intelligence Artificielle et de Big Data pour le Traitement des Images Medicales 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

TECH vous propose une méthodologie 100% en ligne, basée sur un accès gratuit aux contenus didactiques, que vous pourrez mettre en œuvre tout en développant votre activité professionnelle à plein temps”

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. Pour ce faire , l’étudiant 
sera assisté d'un innovant système de vidéos interactives, créé par des experts reconnus.

Vous souhaitez mettre en œuvre les techniques de Big Data les plus innovantes dans votre pratique clinique quotidienne? Avec ce programme universitaire, vous y parviendrez"

Vous vous plongerez dans la modélisation prédictive avec IBM Watson Oncology, ce qui vous permettra de réaliser un suivi exhaustif de différentes Maladies Chroniques"

Ce diplôme universitaire a été conçu par de prestigieux experts en Technologies d'Intelligence Artificielle et Big Data pour le Traitement des Images Médicales. Le programme d'études approfondira la gestion de techniques sophistiquées telles que le Deep Learning, les Réseaux Neuronaux Convolutifs ou l'Apprentissage Automatique. Ainsi, les diplômés développeront des compétences cliniques avancées pour obtenir des tests d'imagerie à haute résolution. En ce sens, le syllabus approfondira l'utilisation d'algorithmes avec Google DeepMind Health, qui aidera les spécialistes à mettre en œuvre des procédures automatisées pour détecter des modèles de maladies complexes telles que le Cancer. 

Vous maîtriserez les techniques de Big Data les plus sophistiquées pour identifier des modèles complexes dans les Images Médicales et augmenter la précision des diagnostics cliniques” 

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 des 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 Artificielleet 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 résultatscliniques
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 datasetsspécifiques d'Imagerie Médicale

1.10. Modélisation prédictive et son impact sur l'imagerie diagnostique avec IBMWatson 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. 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 dans l'intégration et 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 images biomédicales avec IBM Watson Imaging

2.2.1. Techniques avancées d'Exploration de Données pour l'identification de modèles dans l'Imagerie Médicale
2.2.2. Stratégies d'extraction des caractéristiques pertinentes dans les 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 de l'Apprentissage Automatique dans l'analyse d'images avec Google DeepMind Health

2.3.1. Développement d'algorithmes supervisés et non supervisés pour l'Imagerie Médicale
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 des 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 Predictive Oncology

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'imagerie 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 modèles de maladies à partir de l’imagerie

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

Module 3. Aspects éthiques et juridiques de l'Intelligence Artificielle dans 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 à des fins de diagnostic
3.1.2. Gestion des biais algorithmiques et de leur impact sur l'équité du diagnostic
3.1.3. Consentement éclairé à l'ère de l'Intelligence Artificielle à des fins diagnostiques
3.1.4. Défis éthiques dans la mise en œuvre internationale des technologies d'Intelligence Artificielle

3.2. Considérations juridiques et réglementaires dans l'Intelligence Artificielle appliquée à l'Imagerie Médicale avec Compliance.ai

3.2.1. Cadre réglementaire actuel pour 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 en matière de validation et de certification des algorithmes d'Intelligence Artificielle dans le domaine des soins de santé
3.2.4. Responsabilité juridique en cas d'erreurs de diagnostic dues à l'Intelligence Artificielle

3.3. Consentement éclairé et questions éthiques liées à l'utilisation des données cliniques

3.3.1. Examen 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 médicaux
3.3.3. Transparence dans l'utilisation des données cliniques pour la formation à l'Intelligence Artificielle
3.3.4. Respecter l'autonomie du patient dans les décisions fondées sur l'Intelligence Artificielle

3.4. Intelligence Artificielle et responsabilité dans la Recherche Clinique

3.4.1. Attribution des responsabilités dans l'utilisation de l'Intelligence Artificielle à des fins de diagnostic
3.4.2. Implications des erreurs 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. Évaluer 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. 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 aux ressources limitées

3.6. Vie privée et protection 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 Green 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 de l'infrastructure technologique de l'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 basées 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 les soins de santé
3.9.2. Collaboration public-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 dans le domaine de l'Intelligence Artificielle clinique

3.10. Considérations éthiques dans la collaboration internationale en matière de recherche clinique avec Global Alliance for Genomics and Health con 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 pour une inclusion équitable dans les études globales
3.10.4. Défis et solutions en matière d'échange de données

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