Grazie a questo Corso universitario, 100% online, potrai contribuire al progresso della Medicina applicando innovative soluzioni di Intelligenza Artificiale nella diagnosi di varie patologie"

Le applicazioni avanzate di Intelligenza Artificiale in immagini mediche stanno trasformando la diagnosi e il trattamento delle patologie, dalla diagnosi precoce del Cancro con reti neurali convoluzionali, fino all'identificazione di malattie neurodegenerative attraverso l'analisi di modelli complessi in risonanze e tomografie. Inoltre, l'IA consente di dare priorità ai casi critici in Radiologia, migliorare la segmentazione del tumore, ottimizzare la qualità delle immagini e prevedere l'evoluzione di malattie.

In questo senso, il percorso accademico contiene un approccio integrale, grazie al quale i medici rafforzeranno le loro conoscenze nella progettazione e nell'esecuzione di studi osservazionali, applicando l'Intelligenza Artificiale per la selezione delle popolazioni, controllo delle variabili e monitoraggio a lungo termine. Inoltre, si approfondirà la validazione e la calibrazione dei modelli, con strumenti come Arterys Cardio AI, garantendo la precisione delle previsioni in varie condizioni cliniche.

Durante questo titolo, i professionisti padroneggeranno anche i metodi di integrazione di dati di immagini mediche con altre fonti biomediche, ottimizzando la diagnosi attraverso la fusione delle informazioni cliniche, genetiche e di laboratorio. Inoltre, si approcceranno ai casi d'uso multidisciplinari, applicando algoritmi di apprendimento profondo specifici per immagini mediche e comprendendo l'importanza della collaborazione interdisciplinare nella ricerca avanzata. Infine, il programma riguarderà le simulazioni e la modellazione computazionale per la diagnosi per immagini, con particolare attenzione all'uso della Realtà Virtuale e Aumentata per procedure chirurgiche guidate da immagini.

In questo modo, questo Corso universitario 100% online offre allo studente la flessibilità di realizzarlo in modo comodo, nel luogo e nel momento che preferisca, avendo bisogno soltanto di un dispositivo elettronico con accesso a Internet. Si tratta di una modalità adattata alle esigenze attuali, che garantisce il posizionamento degli studenti in un settore ad alta domanda, grazie alla rivoluzionaria metodologia Relearning, consistente nella ripetizione di concetti chiave per un'assimilazione ottimale e organica dei contenuti.

Approfondirai le tecniche più avanzate nell'analisi delle immagini mediche con l'aiuto dell'Intelligenza Artificiale, grazie a una vasta libreria di innovative risorse multimediali"

Questo Corso universitario in Applicazioni Avanzate di Intelligenza Artificiale in Studi e Analisi di Immagini Mediche possiede il programma scientifico più completo e aggiornato del mercato. Le caratteristiche principali del programma sono: 

• Sviluppo di casi pratici presentati da esperti in Intelligenza Artificiale applicata alla Diagnostica per Immagini
• Contenuti grafici, schematici ed eminentemente pratici che forniscono informazioni scientifiche e pratiche sulle discipline essenziali per l’esercizio della professione
• Esercizi pratici che offrono un processo di autovalutazione per migliorare l'apprendimento
• Particolare enfasi sulle metodologie innovative 
• Lezioni teoriche, domande all'esperto, 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

Con la metodologia Relearning, i professionisti della salute combineranno lo studio di casi clinici con un sistema di apprendimento basato sulla ripetizione continua dei concetti chiave"

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 lo specialista 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.

Affronterai temi come la segmentazione e la classificazione delle immagini, il rilevamento di patologie, la generazione di modelli predittivi e lo sviluppo di strumenti assistiti da Intelligenza Artificiale"

Diventa un esperto di Intelligenza Artificiale e Analisi di Immagini Mediche, seguendo questo Corso universitario da qualsiasi parte del mondo e in qualsiasi momento della giornata. Cosa aspetti ad iscriverti"

Questo Corso universitario includerà un'introduzione ai concetti fondamentali di Intelligenza Artificiale e apprendimento automatico, con particolare attenzione alle Reti Neurali Convoluzionali (CNN) e la loro applicazione nel rilevamento, segmentazione e classificazione delle immagini mediche. Inoltre, verranno discusse le tecniche di elaborazione delle immagini, la diagnosi assistita da IA e l'uso di strumenti avanzati di Deep Learning. In questo modo, i professionisti acquisiranno competenze pratiche attraverso l'uso di software specializzato, preparandosi ad affrontare le sfide attuali nel campo dell'analisi medica automatizzata.

Tieniti aggiornato sulle ultime novità offerte dall'Intelligenza Artificiale nell'area della Medicina, grazie a questo esaustivo programma convalidato dalla migliore università digitale del mondo, secondo Forbes: TECH”

Modulo 1. Applicazioni Avanzate di Intelligenza Artificiale in Studi e Analisi di Immagini Mediche

1.1. Progettazione e esecuzione di studi osservazionali utilizzando l'Intelligenza Artificiale nelle immagini mediche con Flatiron Health

1.1.1. Criteri per la selezione delle popolazioni negli studi osservazionali di Intelligenza Artificiale
1.1.2. Metodi per il controllo delle variabili di confusione negli studi di immagini
1.1.3. Strategie per il monitoraggio a lungo termine in studi osservazionali
1.1.4. Analisi dei risultati e validazione di modelli di Intelligenza Artificiale in contesti clinici reali

1.2. Validazione e calibrazione di modelli di IA in interpretazione delle immagini con Arterys Cardio AI

1.2.1. Tecniche di convalida incrociata applicate ai modelli di Diagnostica per immagini
1.2.2. Metodi per la calibrazione delle probabilità nelle previsioni di Intelligenza Artificiale
1.2.3. Parametri di precisione e standard di prestazioni per la valutazione dell'Intelligenza Artificiale
1.2.4. Implementazione di test di robustezza in diverse popolazioni e condizioni

1.3. Metodi di integrazione di dati delle immagini con altre fonti biomediche

1.3.1. Tecniche di fusione di dati per migliorare l'interpretazione delle immagini
1.3.2. Analisi globale di immagini e dati genomici per una diagnosi precisa
1.3.3. Integrazione di informazioni cliniche e di laboratorio nei sistemi di Intelligenza Artificiale
1.3.4. Sviluppo di interfacce utente per la visualizzazione integrata di dati multidisciplinari

1.4. Uso di dati di immagini mediche in ricerche multidisciplinari con Enlitic Curie

1.4.1. Collaborazione interdisciplinare per l'analisi avanzata delle immagini
1.4.2. Applicazione di tecniche di intelligenza artificiale da altri campi nella Diagnostica per Immagini
1.4.3. Sfide e soluzioni nella gestione di dati grandi ed eterogenei
1.4.4. Studi di casi di applicazioni multidisciplinari di successo

1.5. Algoritmi di Apprendimento Profondo specifici per immagini mediche con Aidoc

1.5.1. Sviluppo di architetture di Reti Neurali per immagini specifiche
1.5.2. Ottimizzazione dei iperparametri per modelli di immagini mediche
1.5.3. Trasferimento di Apprendimento e la sua applicabilità in Radiologia

1.6. Sfide nell'interpretazione e visualizzazione delle caratteristiche apprese da modelli profondi

1.6.1. Ottimizzazione dell'interpretazione delle immagini mediche tramite l'automazione con Viz.ai
1.6.2. Automazione delle routine diagnostiche per l'efficienza operativa
1.6.3. Sistemi di allarme per la rilevazione delle anomalie
1.6.4. Riduzione del carico di lavoro nei radiologi con strumenti di Intelligenza Artificiale
1.6.5. Impatto dell'automazione sulla precisione e la velocità della diagnosi

1.7. Simulazione e modellazione computazionale in Diagnostica per Immagini

1.7.1. Simulazioni per l'allenamento e la convalida degli algoritmi di Intelligenza Artificiale
1.7.2. Modellazione delle malattie e loro rappresentazione in immagini sintetiche
1.7.3. Uso di simulazioni per la pianificazione dei trattamenti e degli interventi chirurgici
1.7.4. Progressi nelle tecniche computazionali per l'elaborazione delle immagini in tempo reale

1.8. Realtà Virtuale e Aumentata nella visualizzazione e analisi di immagini mediche

1.8.1. Applicazioni di Realtà Virtuale per l'educazione in Diagnostica per Immagini
1.8.2. Uso della Realtà Aumentata nelle procedure chirurgiche guidate da immagini
1.8.3. Strumenti di visualizzazione avanzati per la pianificazione terapeutica
1.8.4. Sviluppo di interfacce immersive per la revisione degli studi radiologici

1.9. Strumenti di estrazione di dati applicati alla Diagnostica per Immagini con Radiomics

1.9.1. Tecniche di estrazione dei dati da grandi archivi di immagini mediche
1.9.2. Applicazioni di analisi dei modelli nelle raccolte di dati di immagine
1.9.3. Identificazione dei biomarcatori attraverso L'estrazione di dati di immagine
1.9.4. Integrazione dell'estrazione di dati e l'apprendimento automatico per le scoperte cliniche

1.10. Sviluppo e validazione di biomarcatori utilizzando l'analisi delle immagini con Oncimmune

1.10.1. Strategie per identificare i biomarcatori di immagine in varie malattie
1.10.2. Validazione clinica di biomarcatori per immagini per uso diagnostico
1.10.3. Impatto dei biomarcatori di immagine sulla personalizzazione dei trattamenti
1.10.4. Tecnologie emergenti nella rilevazione e analisi dei biomarcatori tramite Intelligenza Artificiale

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