Attraverso questo Corso universitario basato sul Relearning, progetterai modelli di Deep Learning che analizzano le immagini mediche e predicono l'insorgenza di malattie come il cancro”

L'uso di Big Data e Analisi Predittiva in Diagnostica per Immagini Mediche sta trasformando il modo in cui i professionisti della salute affrontano la diagnosi e il trattamento delle malattie. Tanto che l'Organizzazione Mondiale della Sanità rivela in un recente rapporto che il 70% delle decisioni cliniche si basano su informazioni ottenute da studi di immagine, il che sottolinea l'importanza di migliorare la precisione e l'efficienza nella loro interpretazione. Di fronte a questa situazione, i medici hanno bisogno di combinare dati di immagine con algoritmi di Intelligenza Artificiale per prevedere l'evoluzione delle malattie cardiache e oncologiche, riducendo i tempi di diagnosi.

In questo Contesti, TECH lanciando un rivoluzionario programma sui Big Data e l’Analisi Predittiva in Diagnostica per Immagini Mediche Progettato da riferimenti in questo settore, il percorso accademico approfondirà aree che vanno dal Data Mining in record di immagini biomediche con IBM Watson Imaging o applicazioni di clustering e tecniche di classificazione in record di immagini fino a modelli computazionali per simulare reti biologiche visibili nelle immagini. Il programma si concentrerà anche sui metodi di visualizzazione più sofisticati per la rappresentazione multidimensionale dei dati delle immagini. In questo modo, gli studenti svilupperanno competenze cliniche avanzate per implementare algoritmi che automatizzano la segmentazione delle immagini, il rilevamento di anomalie e la classificazione delle patologie in diverse modalità di imaging.

Inoltre, per quanto riguarda la metodologia di certificazione, TECH si basa sul suo rivoluzionario sistema di insegnamento Relearning. Questo metodo consiste nella ripetizione progressiva di concetti chiave per garantire che i medici raggiungano una comprensione completa del contenuto. Inoltre, per accedere a tutte le risorse didattiche, tutto ciò di cui gli studenti avranno bisogno è un dispositivo elettronico con connessione internet (come un cellulare, Tablet o computer). Gli specialisti entreranno nel Campus Virtuale e potranno usufruire di una varietà di risorse multimediali presenti in formati come video esplicativi.

Il Campus Virtuale sarà disponibile 24 su 24, permettendoti di accedere nell’orario che preferisci”

Questo Corso universitario in Big Data e Analisi Predittiva in Diagnostica per 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 con cui è possibile valutare sé stessi per migliorare l'apprendimento
• Speciale enfasi 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

Stai cercando di utilizzare strumenti avanzati di visualizzazione dei dati per rappresentare i risultati in modo comprensibile per la pratica clinica? Raggiungi questo obiettivo con questo programma”

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.

La caratteristica metodologia 100% online di questa qualifica ti permetterà di godere di un aggiornamento eccellente senza dipendere da rigidi orari prestabiliti"

Approfondirai i più recenti progressi nella generazione di report di prognosi automatizzati"

Questo programma universitario è stato creato da esperti riconosciuti in Big Data e Analisi Predittiva in Diagnostica per Immagini Mediche, rispondendo alle esigenze del mercato del lavoro attuale. Il piano di studi approfondirà le più sofisticate tecniche di data mining per identificare i modelli nelle immagini mediche, consentendo ai professionisti di individuare i primi indicatori di patologie come Malattie Neurodegenerative o Disturbi Cardiovascolari. Inoltre, lil programma approfondirà l'uso di modelli predittivi per l'identificazione precoce delle malattie a partire dalle immagini, che contribuirà a far sì che gli studenti ottimizzino significativamente le loro diagnosi.

Sarai in grado di addestrare modelli di Apprendimento Profondo per analizzare immagini mediche e prevedere l'evoluzione di malattie complesse come il Cancro”

Modulo 1. Big Data e Analisi Predittiva in Diagnostica per Immagini Medica

1.1. Big Data nella diagnostica per immagini: concetti e strumenti con GE Healthcare Edison

1.1.1. Fondamenti di Big Data applicati alla Diagnostica per Immagini
1.1.2. Strumenti e piattaforme tecnologiche per la gestione di grandi volumi di dati di immagine
1.1.3. Sfide nell'integrazione e nell'analisi dei Big Data nell'Imaging
1.1.4. Casi d'uso dei Big Data nella diagnostica per immagini

1.2. Data Mining nei registri di immagine biomedici con IBM Watson Imaging

1.2.1. Tecniche avanzate di Data Mining per identificare modelli nelle immagini mediche
1.2.2. Strategie per l'estrazione di caratteristiche rilevanti in grandi database di immagini
1.2.3. Applicazioni di tecniche di clustering e classificazione in archivi di immagini
1.2.4. Impatto del Data Mining sul miglioramento della diagnostica e dei trattamenti

1.3. Algoritmi di apprendimento automatico nell'analisi delle immagini con Google DeepMind Health

1.3.1. Sviluppo di algoritmi supervisionati e non supervisionati per le immagini mediche
1.3.2. Innovazioni nelle tecniche di apprendimento automatico per il riconoscimento dei pattern delle malattie
1.3.3. Applicazioni del Deep Learning nella segmentazione e classificazione delle immagini
1.3.4. Valutazione dell'efficacia e dell'accuratezza degli algoritmi di apprendimento automatico negli studi clinici

1.4. Tecniche analitiche predittive applicate alla diagnostica per immagini con Predictive Oncology

1.4.1. Modelli predittivi per l'identificazione precoce delle malattie dalle immagini
1.4.2. Uso dell'analitica predittiva per il monitoraggio e la valutazione del trattamento
1.4.3. Integrazione di dati clinici e di imaging per arricchire i modelli predittivi
1.4.4. Sfide nell'implementazione delle tecniche predittive nella pratica clinica

1.5. Modelli di intelligenza artificiale basati sulle immagini per l'epidemiologia con BlueDot

1.5.1. Applicazione dell'Intelligenza Artificiale nell'analisi dei focolai epidemici mediante immagini
1.5.2. Modelli di diffusione delle malattie visualizzati con tecniche di imaging
1.5.3. Correlazione tra dati epidemiologici e risultati di imaging
1.5.4. Contributo dell'intelligenza artificiale allo studio e al controllo delle pandemie

1.6. Analisi delle reti biologiche e dei modelli di malattia dalle immagini

1.6.1. Applicazione della teoria delle reti nell'analisi delle immagini per la comprensione delle patologie
1.6.2. Modelli computazionali per simulare le reti biologiche visibili nelle immagini
1.6.3. Integrazione dell'analisi delle immagini e dei dati molecolari per la mappatura delle malattie
1.6.4. Impatto di queste analisi sullo sviluppo di terapie personalizzate

1.7. Sviluppo di strumenti di prognosi clinica basati sulle immagini

1.7.1. Strumenti di intelligenza artificiale per la previsione dell'esito clinico da immagini diagnostiche
1.7.2. Progressi nella generazione di referti prognostici automatizzati
1.7.3. Integrazione di modelli prognostici nei sistemi clinici
1.7.4. Convalida e accettazione clinica di strumenti prognostici basati sull'intelligenza artificiale

1.8. Visualizzazione e comunicazione avanzata di dati complessi con Tableau

1.8.1. Tecniche di visualizzazione per la rappresentazione multidimensionale dei dati delle immagini
1.8.2. Strumenti interattivi per l'esplorazione di grandi dataset di immagini
1.8.3. Strategie per la comunicazione efficace di risultati complessi attraverso le visualizzazioni
1.8.4. Impatto della visualizzazione avanzata sulla formazione medica e sul processo decisionale

1.9. Sfide per la sicurezza e la gestione dei Big Data

1.9.1. Misure di sicurezza per la protezione di grandi volumi di dati di immagini mediche
1.9.2. Privacy e sfide etiche nella gestione dei dati di imaging su larga scala
1.9.3. Soluzioni tecnologiche per la gestione sicura dei Big Data in sanità
1.9.4. Casi di studio sulle violazioni della sicurezza e sul modo in cui sono state affrontate

1.10. Applicazioni pratiche e casi di studio in Big Data biomedico

1.10.1. Esempi di applicazioni di successo dei Big Data nella diagnosi e nel trattamento delle malattie
1.10.2. Casi di studio sull'integrazione dei Big Data nei sistemi sanitari
1.10.3. Lezioni apprese da progetti di Big Data in campo biomedico
1.10.4. Direzioni future e potenzialità dei Big Data in medicina

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