Mejora en tu capacidad diagnóstica profundizando en nuevas técnicas propias de la Biomedicina. Te convertirás en un profesional mucho más efectivo y preparado” 

La Biomédica está revolucionando los procesos clínicos. Ahora, es mucho más sencillo y eficiente realizar diagnósticos por medio de pruebas propias de la más alta tecnología. Por eso, para el médico es crucial mantenerse al día en estos avances, pues solo así podrá dar una respuesta eficiente a pacientes y patologías complejas. En este sentido, este programa es único porque ofrece al especialista un conocimiento totalmente actualizado y completo en este ámbito, preparándole para usar pruebas de alto nivel en la elaboración de sus diagnósticos clínicos.  

Durante el recorrido del programa, el médico profundizará en aspectos como la medicina nuclear, la imagen médica por ultrasonidos, el procesamiento de las imágenes obtenidas, las cirugías guiadas por imagen, la visión robótica, el Deep Learning y el Machine Learning aplicados a la imagen médica, las aplicaciones del hardware y software médico o los biosensores, entre muchos otros aspectos. Gracias a todo esto, adquirirá una visión mucho más completa del campo de la biomedicina, pudiendo mejorar de forma exponencial en su práctica clínica diaria. 

Y todo esto, gracias al sistema de aprendizaje 100% online de TECH, que permitirá al médico compaginar los estudios con su carrera profesional. Además, disfrutará de numerosos recursos didácticos multimedia como vídeos de procedimientos, resúmenes interactivos, estudios de caso o clases magistrales, siempre supervisados por un cuadro docente especialista en esta área de la medicina.

El futuro de la medicina pasa por la incorporación de nuevas tecnologías para el diagnóstico y seguimiento de numerosos pacientes. No te quedes atrás y especialízate con este programa 100% online”  

Esta Especialización en Ingeniería del Diagnóstico y Seguimiento Clínico contiene el programa educativo más completo y actualizado del mercado. Sus características más destacadas son:

• El desarrollo de casos prácticos presentados por expertos en Biomédica 
• 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

Estudia a partir de la experiencia de un cuadro docente experto y ponte al día para incorporar a tu práctica diaria los últimos avances en Biomedicina del diagnóstico”

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.

Estudiarás con los contenidos más novedosos del panorama académico actual y con los recursos pedagógicos más efectivos a la hora de afianzar el aprendizaje"

Profundiza en la nanotecnología y en los dispositivos médicos y conviértete en un especialista solicitado por hospitales de gran prestigio internacional"

Esta Especialización en Ingeniería del Diagnóstico y Seguimiento Clínico está estructurado en 3 módulos especializados, mediante los que el médico podrá conocer los últimos avances en sistemas de almacenamiento y transmisión de imágenes médicas, la generación y detección de imagen en medicina nuclear, el análisis y segmentación de imágenes, las cirugías guiadas por imagen y la fabricación de prototipos de biosensores, entre otros.  

La ingeniería aplicada al diagnóstico es clave en el desarrollo de la medicina. En este programa encontrarás los contenidos más novedosos en la materia para que puedas ponerte al día de la mejor manera posible”  

Módulo 1. Imágenes biomédicas 

1.1. Las imágenes médicas 

1.1.1. Imagen médica 
1.1.2. Objetivos de los sistemas de imagen en la medicina 
1.1.3. Tipos de imagen 

1.2. Radiología 

1.2.1. Radiología 
1.2.2. Radiología convencional 
1.2.3. Radiología digital 

1.3. Ultrasonidos 

1.3.1. Imagen médica por ultrasonidos 
1.3.2. Formación y calidad de imagen 
1.3.3. Ecografía Doppler 
1.3.4. Implementación y nuevas tecnologías 

1.4. Tomografía computarizada 

1.4.1. Sistemas de imagen TC 
1.4.2. Reconstrucción y calidad de imagen TC 
1.4.3. Aplicaciones clínicas 

1.5. Resonancia magnética 

1.5.1. Imágenes por resonancia magnética (IRM) 
1.5.2. Resonancia y resonancia magnética nuclear 
1.5.3. Relajación nuclear 
1.5.4. Contraste de tejidos y aplicaciones clínicas 

1.6. Medicina nuclear 

1.6.1. Generación y detección de imagen 
1.6.2. Calidad de imagen 
1.6.3. Aplicaciones clínicas 

1.7. Procesamiento de imágenes 

1.7.1. Ruido 
1.7.2. Intensificación 
1.7.3. Histogramas 
1.7.4. Magnificación 
1.7.5. Procesado 

1.8. Análisis y segmentación de imágenes 

1.8.1. Segmentación 
1.8.2. Segmentación por regiones 
1.8.3. Segmentación por detección de bordes 
1.8.4. Generación de biomodelos desde imagen 

1.9. Intervenciones guiadas por imagen 

1.9.1. Métodos de visualización 
1.9.2. Cirugías guiadas por imágenes 

1.9.2.1. Planificación y simulación 
1.9.2.2. Visualización quirúrgica 
1.9.2.3. Realidad virtual 

1.9.3. Visión robótica 

1.10. Deep Learning y Machine Learning en imagen médica 

1.10.1. Tipos de reconocimiento 
1.10.2. Técnicas supervisadas 
1.10.3. Técnicas no supervisadas 

Módulo 2. Tecnologías biomédicas: biodispositivos y biosensores 

2.1. Dispositivos médicos 

2.1.1. Metodología de desarrollo del producto 
2.1.2. Innovación y creatividad 
2.1.3. Tecnologías CAD 

2.2. Nanotecnología 

2.2.1. Nanotecnología médica 
2.2.2. Materiales nano-estructurados 
2.2.3. Ingeniería nano-biomédica 

2.3. Micro y nanofabricación 

2.3.1. Diseño de micro y nano productos 
2.3.2. Técnicas 
2.3.3. Herramientas para la fabricación 

2.4. Prototipos 

2.4.1. Fabricación aditiva 
2.4.2. Prototipado rápido 
2.4.3. Clasificación 
2.4.4. Aplicaciones 
2.4.5. Casos de estudio 
2.4.6. Conclusiones 

2.5. Dispositivos diagnósticos y quirúrgicos 

2.5.1. Desarrollo de métodos diagnósticos 
2.5.2. Planificación quirúrgica 
2.5.3. Biomodelos e instrumental fabricados mediante impresión 3D 
2.5.4. Cirugía asistida mediante dispositivos 

2.6. Dispositivos biomecánicos 

2.6.1. Protésicos 
2.6.2. Materiales inteligentes 
2.6.3. Ortésicos 

2.7. Biosensores 

2.7.1. El biosensor 
2.7.2. Sensado y transducción 
2.7.3. Instrumentación médica para biosensores 

2.8. Tipología de los bio-sensores (I): sensores ópticos 

2.8.1. Reflectometría 
2.8.2. Interferometría y polarimetría 
2.8.3. Campo Evanescente
2.8.4. Sondas y guías de fibra óptica

2.9. Tipología de los bio-sensores (II): sensores físicos, electroquímicos y acústicos 

2.9.1. Sensores físicos 
2.9.2. Sensores electroquímicos 
2.9.3. Sensores acústicos 

2.10. Sistemas integrados 

2.10.1. Lab-on-a-chip 
2.10.2. Microfluídica 
2.10.3. Aplicaciones médicas 

Módulo 3. Aplicaciones en salud digital en ingeniería biomédica 

3.1. Aplicaciones en salud digital 

3.1.1. Las aplicaciones de hardware y software médico 
3.1.2. Aplicaciones de software: sistemas de salud digital 
3.1.3. Usabilidad de sistemas de salud digital 

3.2. Sistemas de almacenamiento y transmisión de imágenes médicas 

3.2.1. Protocolo de transmisión de imágenes: DICOM 
3.2.2. Instalación de servidor de almacenamiento y transmisión de imágenes médicas: sistema PAC 

3.3. Gestión de bases de datos relacionales para aplicaciones en salud digital 

3.3.1. Base de datos relacionales, concepto y ejemplos 
3.3.2. Lenguaje de bases de datos 
3.3.3. Base de datos con MySQL y PostgreSQL 
3.3.4. Aplicaciones: conexión y usos en lenguaje de programación web 

3.4. Aplicaciones en salud digital basados en desarrollo web 

3.4.1. Desarrollo de aplicaciones web 
3.4.2. Modelo, infraestructura, lenguajes de programación y entornos de trabajo de desarrollo web 
3.4.3. Ejemplos de aplicaciones web con los lenguajes: PHP, HTML, AJAX, CSS, Javascript, AngularJS, nodeJS 
3.4.4. Desarrollo de aplicaciones en frameworks web: Symfony y Laravel 
3.4.5. Desarrollo de aplicaciones en Sistemas de gestión de contenidos, CMS: Joomla y WordPress 

3.5. Aplicaciones Web en un entorno hospitalario o centro clínico 

3.5.1. Aplicaciones para la gestión de pacientes: recepción, agendamientos y cobros 
3.5.2. Aplicaciones para los profesionales médicos: consultas o atenciones médicas, historia clínica, informes 
3.5.3. Aplicaciones web y móvil para Pacientes: solicitudes de agenda, monitorización 

3.6. Aplicaciones de telemedicina 

3.6.1. Modelos de arquitectura de servicios 
3.6.2. Aplicaciones de telemedicina: telerradiología, telecardiología y teledermatología 
3.6.3. Telemedicina rural 

3.7. Aplicaciones con el Internet de las cosas médicas, IoMT 

3.7.1. Modelos y arquitecturas 
3.7.2. Equipos y protocolos de adquisición de datos médicos 
3.7.3. Aplicaciones: monitorización de pacientes 

3.8. Aplicaciones en salud digital con técnicas de inteligencia artificial 

3.8.1. Aprendizaje automático o Machine Learning 
3.8.2. Plataformas computacionales y entornos de desarrollo 
3.8.3. Ejemplos 

3.9. Aplicaciones en salud digital con Big Data  

3.9.1. Aplicaciones en salud digital con Big Data 
3.9.2. Tecnologías utilizadas en Big Data  
3.9.3. Casos de uso de Big Data en salud digital 

3.10. Factores asociados a las aplicaciones en salud digital sostenible y tendencias de futuro 

3.10.1. Marco legal y regulatorio 
3.10.2. Buenas prácticas en desarrollo de proyectos de aplicaciones en salud digital 
3.10.3. Tendencias de futuro en aplicaciones en salud digital

Estás ante una ocasión única de convertirte en un médico más capacitado por tus habilidades en el uso de la más novedosa tecnología en el diagnóstico clínico. No dejes escapar esta oportunidad”