Grazie a questo Esperto universitario basato sul Relearning, creerai modelli di Intelligenza Artificiale che permetteranno l'identificazione precoce delle malattie dall'analisi di Immagini Mediche”

Il campo della Medicina si trova di fronte alla sfida di gestire e analizzare un volume crescente di dati provenienti da varie modalità di Imaging come risonanze magnetiche, tomografie computerizzate ed ecografie. Di fronte a questa situazione, le tecnologie di Intelligenza Artificiale e Big Data stanno emergendo come strumenti chiave per affrontare queste sfide, offrendo soluzioni avanzate per l'elaborazione e l'analisi delle immagini mediche. Per questo motivo, gli specialisti devono utilizzare questi strumenti per ottimizzare l'interpretazione di immagini complesse, facilitando il rilevamento preciso delle malattie e la presa di decisioni cliniche informate.

In questo contesto, TECH sviluppa un programma innovativo sulle Tecnologie di Intelligenza Artificiale e Big Data per l'Elaborazione di Immagini Mediche . Il percorso accademico approfondirà i fattori che vanno dall'analisi di grandi set di dati di immagini all'addestramento di algoritmi di Apprendimento Automatico. In questa stessa linea, i materiali didattici affronteranno in dettaglio gli aspetti legali ed etici relativi all'uso dell'Intelligenza Artificiale nella Diagnostica per Immagini. In questo modo, gli studenti acquisiranno competenze avanzate per implementare soluzioni basate sull'Intelligenza Artificiale che aumentano la precisione delle diagnosi cliniche.

Per padroneggiare tutti i contenuti di questo itinerario, i medici hanno una metodologia dirompente: il Relearning. Questo sistema guidato da TECH promuove l'assimilazione graduale dei concetti più complessi attraverso la ripetizione. Inoltre, il programma si sviluppa in modo 100% online, un altro significativo vantaggio che fornisce autonomia agli studenti, permettendo loro di organizzare il loro ritmo di apprendimento in dipendenza dei loro altri impegni. Inoltre, la titolazione è supportata da vari materiali complementari come articoli scientifici aggiornati e infografiche. Tutto questo con l'accompagnamento di video esplicativi, riassunti interattivi e test di autovalutazione che potenziano la formazione integrale degli specialisti rendendo questa opzione accademica una vera opportunità senza pari.

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

Questo Esperto universitario in Tecnologie di Intelligenza Artificiale e Big Data per l'Elaborazione 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 con una connessione internet

Utilizzerai l'Intelligenza Artificiale per identificare modelli sottili nelle Immagini che permettono la diagnosi precoce delle Malattie Neurodegenerative”

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 implementare tecniche di classificazione e rilevamento per categorizzare diverse patologie in immagini mediche? Ottieni tale obiettivo con questo programma in soli 6 mesi”

Studia al tuo ritmo, con la comodità che ti offre la modalità online di TECH"

Questo programma è stato creato da veri esperti in Tecnologie di Intelligenza Artificiale e Big Data per l'Elaborazione di Immagini Mediche  Il piano di studi approfondirà questioni che vanno dall'analisi di grandi volumi di dati di immagini o algoritmi di apprendimento automatico all'applicazione dell'Apprendimento Automatico per analizzare i focolai di epidemie. Inoltre, l'argomento approfondirà le considerazioni legali ed etiche relative all'impiego dell'Intelligenza Artificiale applicata alla Diagnostica per Immagini. In questo modo, gli studenti svilupperanno competenze avanzate per implementare soluzioni di Intelligenza Artificiale che migliorano la precisione delle diagnosi mediche.

Implementerai gli algoritmi più innovativi per migliorare la precisione diagnostica e l'efficienza nell'elaborazione delle 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 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. Big Data e Analisi Predittiva in Diagnostica per Immagini Medica

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

2.1.1. Fondamenti di Big Data applicati all'imaging
2.1.2. Strumenti e piattaforme tecnologiche per la gestione di grandi volumi di dati di immagine
2.1.3. Sfide nell'integrazione e nell'analisi dei Big Data nell'Imaging
2.1.4. Casi d'uso dei Big Data nella diagnostica per immagini

2.2. Data mining nei registri di immagine biomedici con IBM Watson Imaging

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

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

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

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

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

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

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

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

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

2.7. Sviluppo di strumenti di prognosi clinica basati sulle immagini

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

2.8. Visualizzazione e comunicazione avanzata di dati complessi con Tableau

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

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

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

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

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

Modulo 3. Aspetti etici e legali dell'intelligenza artificiale nella diagnostica per immagini

3.1. Etica nell'applicazione dell'intelligenza artificiale nella diagnostica per immagini con Ethics and Algorithms Toolkit

3.1.1. Principi etici fondamentali nell'uso dell'intelligenza artificiale per la diagnostica
3.1.2. Gestione dei bias algoritmici e del loro impatto sull'equità diagnostica
3.1.3. Consenso informato nell'era dell'intelligenza artificiale diagnostica
3.1.4. Sfide etiche nell'implementazione internazionale delle tecnologie di Intelligenza Artificiale

3.2. Considerazioni legali e normative sull'intelligenza artificiale applicata alle immagini mediche con Compliance.ai

3.2.1. Attuale quadro normativo per l'intelligenza artificiale nella diagnostica per immagini
3.2.2. Conformità alle normative sulla privacy e sulla protezione dei dati
3.2.3. Requisiti di convalida e certificazione per gli algoritmi di intelligenza artificiale in ambito sanitario
3.2.4. Responsabilità legale in caso di errori diagnostici da parte dell'intelligenza artificiale

3.3. Consenso informato e aspetti etici nell'utilizzo dei dati clinici

3.3.1. Revisione dei processi di consenso informato adattati all'intelligenza artificiale
3.3.2. Educazione dei pazienti sull'uso dell'intelligenza artificiale nelle loro cure mediche
3.3.3. Trasparenza nell'uso dei dati clinici per la formazione sull'intelligenza artificiale
3.3.4. Rispetto dell'autonomia del paziente nelle decisioni basate sull'intelligenza artificiale

3.4. Intelligenza artificiale e responsabilità nella Ricerca Clinica

3.4.1. Assegnazione di responsabilità nell'uso dell'intelligenza artificiale per la diagnosi
3.4.2. Implicazioni dei bug dell'intelligenza artificiale nella pratica clinica
3.4.3. Assicurazione e copertura dei rischi associati all'uso dell'intelligenza artificiale
3.4.4. Strategie per la gestione degli incidenti legati all'intelligenza artificiale

3.5. Impatto dell'intelligenza artificiale sull'equità e sull'accesso all'assistenza sanitaria con AI for Good

3.5.1. Valutazione dell'impatto dell'intelligenza artificiale sull'erogazione di servizi medici
3.5.2. Strategie per garantire un accesso equo alla tecnologia dell'intelligenza artificiale
3.5.3. Intelligenza artificiale come strumento per ridurre le disparità sanitarie
3.5.4. Casi di studio sull'implementazione dell'intelligenza artificiale in contesti a risorse limitate

3.6. Privacy e protezione dei dati nei progetti di ricerca con Duality SecurePlus

3.6.1. Strategie per garantire la riservatezza dei dati nei progetti di intelligenza artificiale
3.6.2. Tecniche avanzate per l'anonimizzazione dei dati dei pazienti
3.6.3. Sfide legali ed etiche nella protezione dei dati personali
3.6.4. Impatto delle violazioni della sicurezza sulla fiducia del pubblico

3.7. Intelligenza artificiale e sostenibilità nella ricerca biomedica con Green Algorithm

3.7.1. Uso dell'intelligenza artificiale per migliorare l'efficienza e la sostenibilità della ricerca
3.7.2. Valutazione del ciclo di vita delle tecnologie di intelligenza artificiale nella sanità
3.7.3. Impatto ambientale delle infrastrutture tecnologiche di intelligenza artificiale
3.7.4. Pratiche sostenibili nello sviluppo e nella diffusione dell'intelligenza artificiale

3.8. Verifica e spiegabilità dei modelli di intelligenza artificiale in ambito clinico con IBM AI Fairness 360

3.8.1. Importanza di un audit regolare degli algoritmi di IA
3.8.2. Tecniche per migliorare la spiegabilità dei modelli di IA
3.8.3. Sfide nella comunicazione delle decisioni basate sull'IA a pazienti e medici
3.8.4. Regolamenti sulla trasparenza degli algoritmi di intelligenza artificiale nell'assistenza sanitaria

3.9. Innovazione e imprenditorialità nel campo dell'intelligenza artificiale clinica con Hindsait

3.9.1. Opportunità per startup nelle tecnologie di intelligenza artificiale per la sanità
3.9.2. Collaborazione pubblico-privato nello sviluppo dell'IA
3.9.3. Sfide per gli imprenditori nel contesto normativo della sanità
3.9.4. Storie di successo e lezioni apprese nell'imprenditoria dell'intelligenza artificiale clinica

3.10. Considerazioni etiche nella collaborazione internazionale per la ricerca clinica con Global Alliance for Genomics and Health (GA4GH)

3.10.1. Coordinamento etico nei progetti internazionali di intelligenza artificiale
3.10.2. Gestione delle differenze culturali e normative nelle collaborazioni internazionali
3.10.3. Strategie per un'equa inclusione negli studi globali
3.10.4. Sfide e soluzioni nello scambio di dati

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