Attraverso questo Corso universitario basato sul Relearning, implementerai soluzioni di automazione nel flusso di lavoro clinico per ottimizzare l'accuratezza delle Diagnosi Mediche”

L'Organizzazione Mondiale della Sanità spiega, in un recente rapporto, che l'integrazione dell'Intelligenza Artificiale nella Diagnosi Medica può ridurre fino al 30% gli errori diagnostici in patologie complesse, migliorare la precisione e la velocità nell'assistenza sanitaria. Inoltre, algoritmi avanzati analizzano grandi volumi di dati clinici e immagini mediche per fornire diagnosi personalizzate e raccomandazioni terapeutiche adattate alle caratteristiche individuali di ogni paziente. In questo contesto, gli specialisti devono integrare queste tecnologie emergenti nella loro pratica per rilevare precocemente un'ampia gamma di malattie e ottimizzare così le previsioni degli utenti.

Per facilitare questo lavoro, TECH progetta un programma all'avanguardia in Personalizzazione e Automazione nella Diagnosi Medica tramite Intelligenza Artificiale. Concepito da referenti in questo campo, il percorso accademico approfondirà le più recenti innovazioni nelle tecniche di elaborazione e analisi delle immagini a livello cellulare. Il piano di studi, inoltre, analizzerà la gestione di strumenti come i modelli predittivi per effettuare una gestione efficiente di grandi volumi di dati di immagine. A questo proposito, i materiali didattici forniranno agli esperti le strategie più efficaci per garantire la qualità e l'integrità dei dati negli studi multicentrici. In questo modo, gli studenti acquisiranno competenze avanzate per sviluppare modelli predittivi che identificano i rischi di malattia e raccomandano trattamenti personalizzati basati su dati storici e clinici del paziente.

Per quanto riguarda la metodologia del programma universitario, si basa sul metodo dirompente Relearning di TECH, che garantisce l'assimilazione completa di concetti complessi. Va notato che l'unica cosa che i medici richiedono per accedere a questo Campus Virtuale è un dispositivo con accesso a Internet e in esso troveranno risorse multimediali diverse (come video esplicativi, letture specializzate o riassunti interattivi). Senza dubbio, un'esperienza ad alta intensità che contribuirà a far sì che gli studenti ottimizzino considerevolmente la loro pratica clinica quotidiana.

Avrai tutto il supporto della più grande istituzione accademica online del mondo, TECH con la più recente tecnologia educativa a tua disposizione”

Questo Corso universitario in Personalizzazione e Automazione nella Diagnosi Medica tramite Intelligenza Artificiale 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 di automazione che diano priorità a casi critici e di gestire allarmi clinici in tempo reale? Ottieni tale obiettivo con questa qualifica universitaria”

Il personale docente del programma comprende rinomati professionisti e riconosciuti specialisti appartenenti a prestigiose società e università, 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.

Approfondirai i più recenti progressi nella personalizzazione dei trattamenti immunologici attraverso l'uso dell'Intelligenza Artificiale"

La metodologia 100% online di TECH ti permetterà di aggiornare le tue conoscenze senza interrompere il tuo lavoro professionale"

Il presente titolo universitario ha progettato autentici riferimenti in Personalizzazione e Automazione nella Diagnosi Medica tramite Intelligenza Artificiale. Il piano di studi approfondirà questioni quali lo sviluppo di algoritmi per l'analisi automatica delle sequenze o modelli predittivi per correlare varianti genetiche con patologie visibili in immagini fino ad algoritmi di Deep Learning specializzati nel rilevamento di modelli submicroscopici. In sintonia con questo, il programma fornirà agli studenti le strategie più sofisticate per l'integrazione dei dati clinici e di imaging nella pianificazione terapeutica.

Utilizzerai modelli di Intelligenza Artificiale che integrano dati clinici, genomici e relativi allo stile di vita per sviluppare trattamenti personalizzati che ottimizzino i risultati sanitari per ogni paziente”

Modulo 1. Personalizzazione e automazione nella diagnostica medica tramite intelligenza artificiale

1.1. Applicazione dell'intelligenza artificiale nel sequenziamento genomico e correlazione con i risultati di imaging con Fabric Genomics

1.1.2. Tecniche di intelligenza artificiale per l'integrazione dei dati genomici e di imaging
1.1.3. Modelli predittivi per la correlazione di varianti genetiche con patologie visibili nelle immagini
1.1.4. Sviluppo di algoritmi per l'analisi automatica di sequenze e la loro rappresentazione in immagini
1.1.5. Casi di studio sull'impatto clinico della fusione genomica-immagini

1.2. Progressi nell'intelligenza artificiale per l'analisi dettagliata delle immagini biomediche con PathAI

1.2.1. Innovazioni nell'elaborazione delle immagini e nelle tecniche di analisi a livello cellulare
1.2.2. Applicazione dell'intelligenza artificiale per il miglioramento della risoluzione nelle immagini di microscopia
1.2.3. Algoritmi di Deep Learning specializzati nel rilevamento di pattern submicroscopici
1.2.4. Impatto dei progressi dell'intelligenza artificiale sulla ricerca biomedica e sulla diagnostica clinica

1.3. Automazione nell'acquisizione e nell'elaborazione di immagini mediche con Butterfly Network

1.3.1. Sistemi automatizzati per l'ottimizzazione dei parametri di acquisizione delle immagini
1.3.2. Intelligenza artificiale per la gestione e la manutenzione delle apparecchiature di imaging
1.3.3. Algoritmi per l'elaborazione in tempo reale delle immagini durante le procedure mediche
1.3.4. Storie di successo nell'implementazione di sistemi automatizzati in ospedali e cliniche

1.4. Personalizzazione della diagnostica attraverso l'intelligenza artificiale e la medicina di precisione con Tempus AI

1.4.1. Modelli di intelligenza artificiale per una diagnostica personalizzata basata su profili genetici e immagini
1.4.2. Strategie per l'integrazione dei dati clinici e di imaging nella pianificazione terapeutica
1.4.3. Impatto della medicina di precisione sui risultati clinici attraverso l'IA
1.4.4. Sfide etiche e pratiche nell'implementazione della medicina personalizzata

1.5. Innovazioni nella diagnostica assistita dall'intelligenza artificiale con Caption Health

1.5.1. Sviluppo di nuovi strumenti di intelligenza artificiale per la diagnosi precoce delle malattie
1.5.2. Progressi negli algoritmi di intelligenza artificiale per l'interpretazione di patologie complesse
1.5.3. Integrazione della diagnostica assistita da intelligenza artificiale nella pratica clinica di routine
1.5.4. Valutazione dell'efficacia e dell'accettabilità della diagnostica AI da parte degli operatori sanitari

1.6. Applicazioni dell'Intelligenza Artificiale nell'analisi delle immagini del microbioma con DayTwo AI

1.6.1. Tecniche di intelligenza artificiale per l'analisi delle immagini negli studi sul microbioma
1.6.2. Correlazione dei dati di imaging del microbioma con gli indicatori di salute
1.6.3. Impatto dei risultati del microbioma sulle decisioni terapeutiche
1.6.4. Sfide nella standardizzazione e nella validazione delle immagini del microbioma

1.7. Uso di wearable per migliorare l'interpretazione delle immagini diagnostiche con AliveCor

1.7.1. Integrazione dei dati wearable con le immagini mediche per una diagnosi completa
1.7.2. Algoritmi di IA per l'analisi dati continui e la loro rappresentazione in immagini
1.7.3. Innovazioni tecnologiche in wearable per il monitoraggio della salute
1.7.4. Casi di studio sul miglioramento della qualità della vita attraverso wearable e diagnostica per immagini

1.8. Gestione dei dati di diagnostica per immagini negli studi clinici con l'ausilio dell'intelligenza artificiale

1.8.1. Strumenti di intelligenza artificiale per la gestione efficiente di grandi volumi di dati di immagini
1.8.2. Strategie per garantire la qualità e l'integrità dei dati negli studi multicentrici
1.8.3. Applicazioni di IA per l'analisi predittiva negli studi clinici
1.8.4. Sfide e opportunità nella standardizzazione dei protocolli di imaging negli studi globali

1.9. Sviluppo di trattamenti e vaccini assistiti da diagnostica avanzata con intelligenza artificiale

1.9.1. Uso dell'intelligenza artificiale per la progettazione di trattamenti personalizzati basati su dati di imaging e clinici
1.9.2. Modelli di intelligenza artificiale per lo sviluppo accelerato di vaccini supportati dalla diagnostica per immagini
1.9.3. Valutazione dell'efficacia del trattamento mediante il monitoraggio delle immagini
1.9.4. Impatto dell'intelligenza artificiale nella riduzione di tempi e costi nello sviluppo di nuove terapie

1.10. Applicazioni dell'intelligenza artificiale in immunologia e studi sulla risposta immunitaria con ImmunoMind

1.10.1. Modelli di intelligenza artificiale per l'interpretazione di immagini relative alla risposta immunitaria
1.10.2. Integrazione dei dati di imaging e dell'analisi immunologica per una diagnosi accurata
1.10.3. Sviluppo di biomarcatori di imaging per le malattie autoimmuni
1.10.4. Progressi nella personalizzazione dei trattamenti immunologici attraverso l'uso dell'intelligenza artificiale

Nell'Aula Virtuale è possibile trovare ulteriore materiale di alta qualità da scaricare, in modo da poter approfondire gli aspetti del programma che si ritengono più importanti"