Grazie a questo rivoluzionario programma 100% online, potrai progettare trattamenti personalizzati supportando la Diagnostica per Immagini”

Un recente rapporto pubblicato dall'Organizzazione Mondiale della Sanità mostra che l'implementazione di algoritmi di Intelligenza Artificiale nella pratica medica può migliorare la precisione diagnostica del 20%, riducendo inoltre i tempi di interpretazione del 30%. Questo miglioramento della precisione è dovuto alla capacità dell'Apprendimento Automatico di analizzare grandi volumi di dati di immagini mediche, identificare modelli sottili che potrebbero passare inosservati all'occhio umano e fornire seconde opinioni basate su prove solide. Per questo motivo, i medici devono utilizzare questo strumento per rispondere più rapidamente alle esigenze dei pazienti e migliorare la qualità delle cure. 

In questo contesto, TECH propone un programma pionieristico sulle Analisi delle Immagini con Intelligenza Artificiale per la Diagnosi Medica . Progettato da referenze in questo settore, il percorso accademico approfondirà argomenti che vanno dall'uso di piattaforme software per analizzare le immagini o algoritmi di segmentazione alle tecniche di elaborazione per migliorare l'interpretazione automatica. Il corso approfondirà anche come gli algoritmi di Deep Learning possono essere utilizzati per rilevare modelli submicroscopici. In questo modo, gli studenti svilupperanno competenze cliniche avanzate per utilizzare l'intelligenza artificiale per identificare tempestivamente una vasta gamma di patologie, tra cui le condizioni neurodegenerative. 

Inoltre, la qualifica viene impartita attraverso una modalità 100% online, facilitando ai medici che possono pianificare i propri orari di studio per sperimentare un aggiornamento completamente efficiente. Inoltre, gli specialisti potranno beneficiare di un'ampia varietà di risorse multimediali progettate per favorire un insegnamento dinamico e naturale. Per accedere al Campus Virtuale, tutto ciò di cui i professionisti avranno bisogno è un dispositivo con accesso a Internet (compreso il proprio telefono cellulare). Avranno anche il supporto di un personale docente esperto, che risolverà tutti i dubbi che possono sorgere durante il loro percorso accademico.

Il programma includerà casi clinici per avvicinare al massimo lo sviluppo del programma alla realtà dell'assistenza medica”

Questo Esperto universitario in Analisi delle Immagini con Intelligenza Artificiale per la Diagnosi Medica  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 l'Intelligenza Artificiale serve per personalizzare i trattamenti basati su profili genetici e di imaging”

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.s.

Vuoi sviluppare modelli per valutare i rischi e prevedere la progressione delle malattie oncologiche? Raggiungi tale obiettivo con questa qualifica in soli 3 mesi"

Con il sistema Relearning di TECH aggiornerai le tue conoscenze a tua misura, senza dipendere da condizionamenti esterni dell'insegnamento"

Questo programma universitario è stato realizzato da autentici riferimenti in Analisi delle Immagini con Intelligenza Artificiale per la Diagnosi Medica . Il piano di studi approfondirà la gestione di strumenti emergenti come il Deep Learning o le Reti Neurali Convoluzionali nel campo della Radiologia. Inoltre, il programma approfondirà come la piattaforma Fabric Genomics può analizzare grandi volumi di dati genomici per identificare varianti genetiche associate a varie patologie. In questo modo, gli specialisti individueranno biomarcatori che permettono di prevedere l'insorgenza o la progressione delle malattie, facilitando l'implementazione di trattamenti preventivi e personalizzati.

Implementerai sistemi di Intelligenza Artificiale nell'ambiente clinico, ottimizzando significativamente il flusso di lavoro”

 

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 sofware 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 

Modulo 2. Applicazioni avanzate di intelligenza artificiale in studi e analisi di immagini mediche 

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

2.7. Simulazione e modellazione computazionale nella diagnostica per immagini 

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

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

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

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

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

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

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

Modulo 3. Personalizzazione e automazione nella diagnostica medica tramite intelligenza artificiale 

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

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

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

3.2.1. Innovazioni nell'elaborazione delle immagini e nelle tecniche di analisi a livello cellulare 
3.2.2. Applicazione dell'Intelligenza Artificiale per il miglioramento della risoluzione nelle immagini di microscopia 
3.2.3. Algoritmi di Deep Learning specializzati nel rilevamento di pattern submicroscopici 
3.2.4. Impatto dei progressi dell'Intelligenza Artificiale sulla ricerca biomedica e sulla diagnostica clinica 

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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