Attraverso questo Corso universitario basato sul Relearning, padroneggerai le tecniche più innovative dell'Intelligenza Artificiale per identificare precocemente le Malattie Neurologiche a partire da immagini mediche"

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. In questo scenario, i professionisti devono rimanere all'avanguardia dei più recenti progressi in questo campo per ottimizzare notevolmente la cura dei pazienti e identificare una vasta gamma di malattie in anticipo.

In questo contesto, TECH progetta un programma esclusivo in Innovazioni di Intelligenza Artificiale in Diagnostica per Immagini. Concepito da riferimenti in questo settore, il percorso accademico approfondirà fattori che vanno dagli algoritmi di segmentazione delle immagini o applicazioni dell'Intelligenza Artificiale in Cardiologia Interventistica all'estrazione di caratteristiche cliniche da immagini a ultrasuoni. In linea con questo, il programma analizzerà le ultime tendenze nell'elaborazione del linguaggio naturale nella documentazione e nei report di immagini mediche con Nuance PowerScribe 360. Inoltre, i materiali didattici offriranno le tecniche più avanzate per il monitoraggio delle malattie croniche. In questo modo, gli studenti acquisiranno competenze cliniche per applicare strumenti come l'Apprendimento Profondo, le Reti Neurali Convoluzionali o il Deep Learning per la diagnosi delle condizioni.

Inoltre, il programma universitario si baserà sul rivoluzionario sistema Relearning guidato da TECH e sarà accompagnato da diverse risorse multimediali, letture complementari e video dettagliati. Tutto questo da una metodologia flessibile, che non segue orari rigidi, in modo che i medici possano adattare l'aggiornamento accademico alle loro altre responsabilità professionali. In questa stessa linea, l'unica cosa che gli studenti avranno bisogno è di avere un dispositivo elettronico con accesso a internet per immergersi nel Campus Virtuale e godere dei materiali didattici più aggiornati del mercato pedagogico.

Una qualifica che ti offre l'opportunità di aggiornare le tue conoscenze in un ambiente reale, con il massimo rigore scientifico di un'istituzione all'avanguardia tecnologica”

Questo Corso universitario in Innovazioni di Intelligenza Artificiale in Diagnostica per Immagini 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

Stai cercando di sviluppare algoritmi personalizzati per la diagnosi automatica e la previsione delle malattie utilizzando l'imaging medico? Raggiungi tale obiettivo con questa qualifica in soli 6 settimane”

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.

Raggiungerai i tuoi obiettivi accademici con comodità, senza effettuare spostamenti inutili a un centro di studi grazie alla metodologia 100% online di TECH"

Approfondirai la generazione automatica di rapporti radiologici, che ti permetterà di migliorare l'accuratezza delle tue valutazioni cliniche"

Questo programma universitario è stato sviluppato da autentici esperti di Innovazioni di Intelligenza Artificiale in Diagnostica per Immagini. Il piano di studi sarà approfondito dai più recenti progressi in aree come gli algoritmi per l'interpretazione di immagini mediche, l'uso delle Reti Neurali Convoluzionali in Radiologia o i metodi di riduzione del rumore per migliorare la qualità delle immagini. Inoltre, l'argomento approfondirà come l'Intelligenza Artificiale può essere utilizzata per effettuare diagnosi precoci di Malattie Neurodegenerative come l'Alzheimer. In questo modo, gli studenti acquisiranno competenze cliniche avanzate per padroneggiare tecniche di elaborazione delle immagini dirompenti come l'Apprendimento Profondo.

Gestirai tecniche avanzate come Deep Learning o Reti Neurali Convoluzionali per individuare anomalie nelle immagini mediche”

Modulo 1. Innovazioni di intelligenza artificiale in diagnostica per immagini

1.1. Tecnologie e strumenti di intelligenza artificiale per la diagnostica per immagini con IBM Watson Imaging

1.1.1. Piattaforme software leader per l'analisi delle immagini mediche
1.1.2. Strumenti di Deep Learning specifici per la Radiologia
1.1.3. Innovazioni nell'hardware per accelerare l'elaborazione delle immagini
1.1.4. Integrazione dei sistemi di intelligenza artificiale nelle infrastrutture ospedaliere esistenti

1.2. Metodi e algoritmi statistici per l'interpretazione delle immagini mediche con DeepMind AI for Breast Cancer Analysis

1.2.1. Algoritmi di segmentazione delle immagini
1.2.2. Tecniche di classificazione e rilevamento nelle immagini mediche
1.2.3. Uso delle reti neurali convoluzionali in radiologia
1.2.4. Metodi di riduzione del rumore e di miglioramento della qualità dell'immagine

1.3. Progettazione di esperimenti e analisi dei risultati nella diagnostica per immagini con Google Cloud Healthcare API

1.3.1. Progettazione di protocolli di validazione per algoritmi di intelligenza artificiale
1.3.2. Metodi statistici per confrontare le prestazioni dell'intelligenza artificiale e del radiologo
1.3.3. Impostazione di studi multicentrici per la verifica dell'intelligenza artificiale
1.3.4. Interpretazione e presentazione dei risultati dei test di efficacia

1.4. Rilevamento di pattern sottili in immagini a bassa risoluzione

1.4.1. Intelligenza artificiale per la diagnosi precoce delle malattie neurodegenerative
1.4.2. Applicazioni dell'intelligenza artificiale in cardiologia interventistica
1.4.3. Uso dell'intelligenza artificiale per l'ottimizzazione dei protocolli di imaging

1.5. Analisi ed elaborazione delle immagini biomediche

1.5.1. Tecniche di pre-elaborazione per migliorare l'interpretazione automatica
1.5.2. Analisi di texture e pattern nelle immagini istologiche
1.5.3. Estrazione di caratteristiche cliniche da immagini ecografiche
1.5.4. Metodi per l'analisi longitudinale delle immagini negli studi clinici

1.6. Visualizzazione avanzata dei dati nella diagnostica per immagini con OsiriX MD

1.6.1. Sviluppo di interfacce grafiche per la scansione di immagini in 3D
1.6.2. Strumenti per la visualizzazione dei cambiamenti temporali nelle immagini mediche
1.6.3. Tecniche di realtà aumentata per l'insegnamento dell'anatomia
1.6.4. Sistemi di visualizzazione in tempo reale per le procedure chirurgiche

1.7. Elaborazione del linguaggio naturale nella documentazione e nella refertazione di immagini mediche con Nuance PowerScribe 360

1.7.1. Generazione automatica di referti radiologici
1.7.2. Estrazione di informazioni rilevanti dalle cartelle cliniche elettroniche
1.7.3. Analisi semantica per la correlazione dei risultati clinici e di imaging
1.7.4. Strumenti per la ricerca e il recupero di immagini basati su descrizioni testuali

1.8. Integrazione ed elaborazione di dati eterogenei nell'imaging medico

1.8.1. Fusioni di modalità di imaging per una diagnosi completa
1.8.2. Integrazione di dati di laboratorio e genetici nell'analisi delle immagini
1.8.3. Sistemi per la gestione di grandi volumi di dati di immagine
1.8.4. Strategie per la normalizzazione di dataset provenienti da più fonti

1.9. Applicazioni delle reti neurali nell'interpretazione delle immagini mediche con Zebra Medical Vision

1.9.1. Uso di reti generative per la creazione di immagini mediche sintetiche
1.9.2. Reti neurali per la classificazione automatica dei tumori
1.9.3. Deep Learning per l'analisi delle serie temporali nell'imaging funzionale
1.9.4. Adattamento di modelli pre-addestrati su specifici dataset di immagini mediche

1.10. Modellazione predittiva e suo impatto sulla diagnostica per immagini con IBM Watson Oncology

1.10.1. Modellazione predittiva per la valutazione del rischio nei pazienti oncologici
1.10.2. Strumenti predittivi per il monitoraggio delle malattie croniche
1.10.3. Analisi di sopravvivenza con dati di imaging medico
1.10.4. Previsione della progressione della malattia con tecniche di Machine Learning

Cogli l'opportunità di conoscere gli ultimi progressi in questo ambito e applicali al tuo lavoro quotidiano"