Con este completo programa 100% online, adquirirás un dominio sólido en el uso de técnicas de Realidad Aumentada (RA) e Inteligencia Artificial aplicadas a imágenes 3D para la salud”

La Inteligencia Artificial ha demostrado ser una herramienta clave en la evolución del diagnóstico por imagen, permitiendo a los médicos obtener resultados más precisos y rápidos. Actualmente, su aplicación va más allá de la simple interpretación de imágenes, facilitando la identificación temprana de enfermedades y ofreciendo un soporte avanzado en la toma de decisiones clínicas. De esta manera, se logra entender cómo la IA puede integrarse en su práctica diaria, optimizando tanto el flujo de trabajo como la precisión diagnóstica.

En este Diplomado, los médicos comenzarán explorando las tecnologías y herramientas más avanzadas de Inteligencia Artificial aplicadas al diagnóstico por imagen, como IBM Watson Imaging Clinical Review. También se actualizarán en el uso de plataformas de software líderes en el análisis de imágenes médicas, así como herramientas de Deep Learning diseñadas específicamente para la radiología. A lo largo del programa, se profundizará en los métodos estadísticos y algoritmos esenciales para la interpretación de imágenes médicas. Así, con la ayuda de herramientas como DeepMind AI for Breast Cancer Analysis, los médicos dominarán algoritmos de segmentación, técnicas de clasificación, redes neuronales convolucionales y métodos avanzados para mejorar la calidad de las imágenes.

Finalmente, se revisarán técnicas avanzadas, como la detección de patrones sutiles en imágenes de baja resolución, fundamentales para el diagnóstico temprano de enfermedades neurodegenerativas y aplicaciones en Cardiología Intervencionista. Además, el Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN) para la documentación médica y el uso de herramientas de visualización avanzada, serán esenciales, como es el caso de OsiriX MD.

De este modo, el Diplomado se apoya en el innovador sistema Relearning, desarrollado por TECH, ofreciendo a una experiencia disruptiva. De hecho, contará con una amplia variedad de recursos multimedia, lecturas adicionales y vídeos detallados. Gracias a su metodología flexible y sin horarios fijos, los egresados podrán adaptar su espacio académico a sus compromisos profesionales, solo necesitando un dispositivo electrónico con conexión a Internet para acceder al Campus Virtual.

Este Diplomado ofrece a los médicos una actualización integral en las últimas herramientas de Inteligencia Artificial aplicadas al diagnóstico por imagen, con el apoyo de la renombrada metodología Relearning”

Este Diplomado en Innovaciones de Inteligencia Artificial en Diagnóstico por Imagen contiene el programa educativo más completo y actualizado del mercado. Sus características más destacadas son: 

• El desarrollo de casos prácticos presentados por expertos en Inteligencia Artificial aplicada al Diagnóstico por Imagen
• Los contenidos gráficos, esquemáticos y eminentemente prácticos con los que está concebido recogen una información científica y práctica sobre aquellas disciplinas indispensables para el ejercicio profesional
• Los ejercicios prácticos donde realizar el proceso de autoevaluación para mejorar el aprendizaje
• Su especial hincapié en metodologías innovadoras
• Las lecciones teóricas, preguntas al experto, foros de discusión de temas controvertidos y trabajos de reflexión individual
• La disponibilidad de acceso a los contenidos desde cualquier dispositivo fijo o portátil con conexión a internet

Matricúlate y adquiere habilidades para comparar, mediante métodos estadísticos avanzados, el desempeño de la Inteligencia Artificial, de la mano de la mejor universidad digital del mundo, según Forbes: TECH”

El programa incluye en su cuadro docente a profesionales del sector que vierten en esta capacitación la experiencia de su trabajo, además de reconocidos especialistas de sociedades de referencia y universidades de prestigio. 

Su contenido multimedia, elaborado con la última tecnología educativa, permitirá al profesional un aprendizaje situado y contextual, es decir, un entorno simulado que proporcionará una capacitación inmersiva programada para entrenarse ante situaciones reales. 

El diseño de este programa se centra en el Aprendizaje Basado en Problemas, mediante el cual el profesional deberá tratar de resolver las distintas situaciones de práctica profesional que se le planteen a lo largo del curso académico. Para ello, contará con la ayuda de un novedoso sistema de vídeo interactivo realizado por reconocidos expertos.

Domina el uso de Nuance PoweScribe 360 para generar reportes de imágenes médicas de manera automática, mejorando la eficiencia y precisión en el flujo de trabajo clínico"

Profundiza en las técnicas de Deep Learning para el análisis de series temporales en imágenes funcionales, mejorando la precisión en el diagnóstico y el seguimiento de enfermedades complejas.

El Diplomado en Innovaciones de Inteligencia Artificial en Diagnóstico por Imagen ha sido diseñado pensando en las necesidades del alumnado, con un formato 100% online que le permite decidir cuándo y dónde estudiar, adaptándose a su disponibilidad, horarios e intereses. Este programa, que se desarrolla durante 6 semanas, ofrece una experiencia única y enriquecedora, orientada a preparar a médicos para el éxito. Así, los egresados adquirirán competencias clínicas avanzadas, enfocadas en el dominio de técnicas innovadoras de procesamientode imágenes, como el Deep Learning.

TECH pone a tu disposición el Diplomado más completo para potenciar tus habilidades en la aplicación de la Inteligencia Artificial en el Diagnóstico por Imágenes. ¿A qué esperas para matricularte?” 

Módulo 1. Innovaciones de Inteligencia Artificial en Diagnóstico por Imagen

1.1. Tecnologías y herramientas de Inteligencia Artificial en Diagnóstico por Imagen con IBM Watson Imaging Clinical Review 

1.1.1. Plataformas de software líderes para análisis de imágenes médicas 
1.1.2. Herramientas de Deep Learning específicas para Radiología 
1.1.3. Innovaciones en hardware para acelerar el procesamiento de imágenes 
1.1.4. Integración de sistemas de Inteligencia Artificial en infraestructuvas hospitalarias existentes 

1.2. Métodos estadísticos y algoritmos para interpretación de imágenes médicas con DeepMind AI for Breast Cancer Analysis

1.2.1. Algoritmos de segmentación de imágenes 
1.2.2. Técnicas de clasificación y detección en imágenes médicas 
1.2.3. Uso de Redes Neuronales Convolucionales en Radiología 
1.2.4. Métodos de reducción de ruido y mejora de la calidad de imagen 

1.3. Diseño de experimentos y análisis de resultados en Diagnóstico por Imagen con Google Cloud Healthcare API 

1.3.1. Diseño de protocolos de validación para algoritmos de Inteligencia Artificial 
1.3.2. Métodos estadísticos para comparar desempeños de Inteligencia Artificial y radiólogos 
1.3.3. Configuración de estudios multicéntricos para pruebas de Inteligencia Artificial 
1.3.4. Interpretación y presentación de resultados de pruebas de eficacia 

1.4. Detección de patrones sutiles en imágenes de baja resolución 

1.4.1. Inteligencia Artificial para diagnóstico precoz de Enfermedades Neurodegenerativas 
1.4.2. Aplicaciones de Inteligencia Artificial en Cardiología Intervencionista 
1.4.3. Uso de Inteligencia Artificial para la optimización de protocolos de toma de imágenes 

1.5. Análisis y procesamiento de imágenes biomédicas 

1.5.1. Técnicas de procesamiento previo para mejorar la interpretación automática 
1.5.2. Análisis de texturas y patrones en imágenes histológicas 
1.5.3. Extracción de características clínicas de imágenes de ultrasonido 
1.5.4. Métodos para el análisis longitudinal de imágenes en estudios clínicos

1.6. Visualización avanzada de datos en Diagnóstico por Imagen con OsiriX MD 

1.6.1. Desarrollo de interfaces gráficas para la exploración de imágenes 3D 
1.6.2. Herramientas de visualización de cambios temporales en imágenes médicas 
1.6.3. Técnicas de realidad aumentada para la enseñanza de anatomía 
1.6.4. Sistemas de visualización en tiempo real para procedimientos quirúrgicos 

1.7. Procesamiento de lenguaje natural en la documentación y reportes de imágenes médicas con Nuance PowerScribe 360 

1.7.1. Generación automática de reportes radiológicos 
1.7.2. Extracción de información relevante de historiales médicos electrónicos 
1.7.3. Análisis semántico para la correlación de hallazgos imagenológicos y clínicos 
1.7.4. Herramientas de búsqueda y recuperación de imágenes basadas en descripciones textuales 

1.8. Integración y procesamiento de datos heterogéneos en imágenes médicas   

1.8.1. Fusiones de modalidades de imágenes para diagnósticos completos 
1.8.2. Integración de datos de laboratorio y genéticos en el análisis de imágenes 
1.8.3. Sistemas para el manejo de grandes volúmenes de datos de imágenes 
1.8.4. Estrategias para la normalización de datasets provenientes de múltiples fuentes 

1.9. Aplicaciones de Redes Neuronales en la interpretación de imágenes médicas con Zebra Medical Vision 

1.9.1. Uso de Redes Generativas para la creación de imágenes médicas sintéticas 
1.9.2. Redes Neuronales para la clasificación automática de Tumores 
1.9.3. Deep Learning para el análisis de series temporales en imágenes funcionales 
1.9.4. Adaptación de modelos preentrenados en datasets específicos de imágenes médicas 

1.10. Modelado predictivo y su impacto en el diagnóstico por imágenes con IBM Watson Oncology 

1.10.1. Modelos predictivos para la evaluación de riesgos en pacientes oncológicos 
1.10.2. Herramientas predictivas para el seguimiento de Enfermedades Crónicas 
1.10.3. Análisis de supervivencia utilizando datos de imágenes médicas 
1.10.4. Predicción de la progresión de la enfermedad mediante técnicas de Machine Learning

Una experiencia incomparable, esencial y determinante para impulsar tu crecimiento profesional y alcanzar el próximo nivel en tu carrera como médico”