Grazie a questo Corso universitario, 100% online, applicherai le tecniche di elaborazione delle Immagini Mediche più innovative per rilevare tempestivamente una varietà di patologie come il Cancro al Polmone” 

Un recente rapporto dell'Organizzazione Mondiale della Sanità mostra che l'uso dell’Intelligenza Artificiale nell'interpretazione delle immagini mediche può ridurre del 30% gli errori diagnostici in patologie complesse come il Cancro o le Malattie Cardiovascolari, migliorando così significativamente i risultati clinici. Di fronte a questo, l'ente esorta i medici a sviluppare algoritmi che facilitino la diagnosi precoce delle malattie, il monitoraggio dei trattamenti e la personalizzazione degli interventi clinici. 

In questo contesto, TECH sviluppa un pionieristico Corso universitario in Applicazioni Avanzate di Intelligenza Artificiale in Studi e Analisi di Immagini Mediche. Il percorso accademico approfondirà argomenti che vanno dalla progettazione di interfacce utente per la visualizzazione integrata dei dati multidisciplinari o sistemi di allarme rapido nel rilevamento delle anomalie fino a strumenti di visualizzazione più sofisticati per la pianificazione terapeutica. In linea con questo, il programma analizzerà come la tecnica di Data Mining serve per identificare biomarcatori rilevanti come cambiamenti nella densità polmonare per identificare malattie come la Fibrosi Polmonare. In questo modo, gli studenti svilupperanno competenze avanzate per gestire strumenti emergenti come il Deep Learning per ottimizzare l'elaborazione delle Immagini Mediche. 

Il programma universitario, d'altra parte, si basa sul metodo Relearning, di cui TECH è pioniera e che garantisce l'assimilazione completa di concetti complessi. In questo senso, va sottolineato che l'unica cosa che i medici richiedono per accedere a questo Campus Virtuale è un dispositivo con accesso a Internet (come cellulari, tablet o computer). In questo modo, gli studenti avranno a disposizione diverse risorse multimediali come video esplicativi, casi di studio e riassunti interattivi. 

Trarrai lezioni utili da casi reali in ambienti di apprendimento simulati”

Questo Corso universitario in Applicazioni Avanzate di Intelligenza Artificiale in Studi e Analisi di Immagini Mediche possiede il programma più completo e aggiornato del mercato. Le caratteristiche principali del programma sono:

• Sviluppo di casi di studio presentati da esperti di Intelligenza Artificiale 
• Contenuti grafici, schematici ed eminentemente pratici che forniscono informazioni scientifiche e pratiche riguardo alle discipline mediche essenziali per l’esercizio della professione 
• Esercizi pratici che offrono un processo di autovalutazione per migliorare l'apprendimento 
• Particolare enfasi è posta sulle metodologie innovative  
• Lezioni teoriche, domande all'esperto e/o al tutor, forum di discussione su questioni controverse e compiti di riflessione individuale 
• Disponibilità di accesso ai contenuti da qualsiasi dispositivo fisso o portatile dotato di connessione a Internet 

Approfondirai come la Realtà Aumentata può essere utilizzata nelle procedure chirurgiche guidate dall'immagine per facilitare la localizzazione precisa di strutture delicate come i nervi o le arterie”

Il personale docente del programma comprende rinomati specialisti del settore e altre aree correlate, che forniscono agli studenti le competenze necessarie a intraprendere un percorso di studio eccellente.

I contenuti multimediali, sviluppati in base alle ultime tecnologie educative, forniranno al professionista un apprendimento coinvolgente e localizzato, ovvero inserito in un contesto reale.

La creazione di questo programma è incentrata sull’Apprendimento Basato su Problemi, mediante il quale il professionista deve cercare di risolvere le diverse situazioni che gli si presentano durante il corso. Lo studente potrà usufruire di un innovativo sistema di video interattivi creati da esperti di rinomata fama.

Stai cercando di gestire le tecniche di validazione clinica più innovative per l'uso diagnostico? Ottieni tale obiettivo attraverso questo programma universitario in sole 6 settimane"

Con il dirompente sistema Relearning che impiega TECH ridurrai le lunghe ore di studio e memorizzazione. Aggiornerai le tue conoscenze in modo progressivo."

I materiali didattici che compongono questo programma universitario sono stati elaborati da esperti riconosciuti in Applicazioni Avanzate di Intelligenza Artificiale in Studi e Analisi di Immagini Mediche. Il piano di studi approfondirà questioni quali i metodi di integrazione dei dati di immagine con altre fonti biomediche o lo sviluppo di architetture di Reti Neurali per immagini specifiche fino ai sistemi di allarme rapido nel rilevamento delle anomalie. Inoltre, il programma fornirà le tecniche di simulazione più innovative per la pianificazione chirurgica, che consentirà ai professionisti di visualizzare l'anatomia individuale dei pazienti per anticipare le complicazioni.

Implementerai modelli di Intelligenza Artificiale per identificare patologie in diverse modalità di Imaging Medico come Risonanze Magnetiche, Tomografie Computerizzate o Ecografie” 

Modulo 1. Applicazioni avanzate di intelligenza artificiale in studi e analisi di immagini mediche 

1.1. Progettazione ed esecuzione di studi osservazionali utilizzando l'intelligenza artificiale nell'imaging medico con Flatiron Health 

1.1.1. Criteri per la selezione delle popolazioni negli studi osservazionali che utilizzano l'Intelligenza Artificiale 
1.1.2. Metodi per il controllo delle variabili confondenti negli studi di imaging 
1.1.3. Strategie per il follow-up a lungo termine negli studi osservazionali 
1.1.4. Analisi degli esiti e validazione di modelli di intelligenza artificiale in contesti clinici reali 

1.2. Validazione e calibrazione di modelli di intelligenza artificiale nell'interpretazione delle immagini con Arterys Cardio AI 

1.2.1. Tecniche di convalida incrociata applicati ai modelli di Diagnostica per Immagini 
1.2.2. Metodi per la calibrazione delle probabilità nelle predizioni dell'IA 
1.2.3. Standard di prestazione e metriche di accuratezza per la valutazione dell'Intelligenza Artificiale 
1.2.4. Implementazione di test di robustezza in popolazioni e condizioni diverse 

1.3. Metodi per l'integrazione dei dati di immagine con altre fonti biomediche 

1.3.1. Tecniche di fusione dei dati per migliorare l'interpretazione delle immagini 
1.3.2. Analisi congiunta di immagini e dati genomici per diagnosi accurate 
1.3.3. Integrazione di informazioni cliniche e di laboratorio in sistemi di intelligenza artificiale 
1.3.4. Sviluppo di interfacce utente per la visualizzazione integrata di dati multidisciplinari 

1.4. Uso dei dati di imaging medico nella ricerca multidisciplinare con Enlitic Curie 

1.4.1. Collaborazione interdisciplinare per l'analisi avanzata delle immagini 
1.4.2. Applicazione di tecniche di Intelligenza Artificiale provenienti da altri settori alla Diagnostica per Immagini 
1.4.3. Sfide e soluzioni nella gestione di dati grandi ed eterogenei 
1.4.4. Casi di studio di applicazioni multidisciplinari di successo 

1.5. Algoritmi di Deep Learning specifici per l'imaging medico con Aidoc 

1.5.1. Sviluppo di architetture di reti neurali specifiche per le immagini 
1.5.2. Ottimizzazione degli iperparametri per i modelli di imaging medico 
1.5.3. Trasferimento dell'apprendimento e sua applicabilità in radiologia 

1.6. Sfide nell'interpretazione e visualizzazione delle caratteristiche apprese dai modelli profondi

1.6.1. Ottimizzazione dell'interpretazione delle immagini mediche mediante automazione con Viz.ai
1.6.2. Automazione delle routine diagnostiche per l'efficienza operativa
1.6.3. Sistemi di allarme rapido per il rilevamento di anomalie
1.6.4. Riduzione del carico di lavoro dei radiologi grazie a strumenti di intelligenza artificiale
1.6.5. Impatto dell'automazione sull'accuratezza e la velocità delle diagnosi

1.7. Simulazione e modellazione computazionale nella diagnostica per immagini

1.7.1. Simulazioni per l'addestramento e la validazione di algoritmi di intelligenza artificiale
1.7.2. Modellazione di malattie e loro rappresentazione in immagini sintetiche
1.7.3. Uso di simulazioni per la pianificazione di trattamenti e interventi chirurgici
1.7.4. Progressi nelle tecniche computazionali per l'elaborazione delle immagini in tempo reale

1.8. Realtà virtuale e aumentata nella visualizzazione e nell'analisi delle immagini mediche

1.8.1. Applicazioni di Realtà Virtuale per la formazione in Diagnostica per Immagini
1.8.2. Uso della Realtà Aumentata nelle procedure chirurgiche guidate da immagini
1.8.3. Strumenti di visualizzazione avanzata per la pianificazione terapeutica
1.8.4. Sviluppo di interfacce immersive per la revisione degli studi radiologici

1.9. Strumenti di data mining applicati alla diagnostica per immagini con Radiomics

1.9.1. Tecniche di estrazione dei dati da grandi archivi di immagini mediche
1.9.2. Applicazioni dell'analisi dei pattern nelle raccolte di dati di immagini
1.9.3. Identificazione di biomarcatori attraverso il data mining di immagini
1.9.4. Integrazione di data mining e machine learning per la scoperta clinica

1.10. Sviluppo e validazione di biomarcatori mediante l'analisi delle immagini con Oncimmune 

1.10.1. Strategie per l'identificazione di biomarcatori di imaging in varie malattie 
1.10.2. Convalida clinica dei biomarcatori di imaging per uso diagnostico 
1.10.3. Impatto dei biomarcatori di imaging sulla personalizzazione dei trattamenti 
1.10.4. Tecnologie emergenti per il rilevamento e l'analisi dei biomarcatori con l'ausilio dell'intelligenza artificiale  

Grazie ai migliori strumenti di insegnamento online, questo Corso universitario ti permetterà di avanzare in modo inarrestabile nella tua crescita professionale come Medico. Cosa aspetti ad iscriverti?"