Con questo programma completo 100% online, acquisirai una solida padronanza nell'uso delle tecniche di Realtà Aumentata (AR) e dell'Intelligenza Artificiale applicate alle immagini 3D per la salute”

L'Intelligenza Artificiale si è dimostrata uno strumento chiave nell'evoluzione della diagnostica per immagini, consentendo ai medici di ottenere risultati più precisi e rapidi. Oggi, la sua applicazione va oltre la semplice interpretazione delle immagini, facilitando l'identificazione precoce delle malattie e fornendo un supporto avanzato nel processo decisionale clinico. In questo modo, si riesce a capire come l'IA può essere integrata nella pratica quotidiana, ottimizzando sia il flusso di lavoro che la precisione diagnostica.

In questo Corso universitario, i medici inizieranno esplorando le tecnologie e gli strumenti più avanzati di Intelligenza Artificiale applicati alla diagnostica per immagini, come IBM Watson Imaging Clinical Review. Saranno inoltre aggiornati sull'utilizzo di piattaforme software leader nell'analisi delle immagini mediche e strumenti di Deep Learning progettati specificamente per la radiologia. Durante il programma, i metodi statistici e gli algoritmi essenziali per l'interpretazione delle immagini mediche saranno approfonditi. Con l'aiuto di strumenti come DeepMind AI for Breast Cancer Analysis, i medici padroneggeranno algoritmi di segmentazione, tecniche di classificazione, reti neurali convoluzionali e metodi avanzati per migliorare la qualità delle immagini.

Infine, verranno esaminate tecniche avanzate, come la rilevazione di modelli sottili in immagini a bassa risoluzione, fondamentali per la diagnosi precoce delle malattie neurodegenerative e le applicazioni in Cardiologia Interventistica. Inoltre, l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) per la documentazione medica e l'uso di strumenti avanzati di visualizzazione saranno essenziali, come nel caso di OsiriX MD.

In questo modo, il Corso universitario si basa sul sistema innovativo Relearning, sviluppato da TECH, offrendo un'esperienza dirompente. Infatti, sarà disponibile un'ampia gamma di risorse multimediali, letture aggiuntive e video dettagliati. Grazie alla sua metodologia flessibile e senza orari fissi, gli studenti potranno adattare il loro spazio accademico ai loro impegni professionali, avendo solo bisogno di un dispositivo elettronico con connessione a Internet per accedere al Campus Virtuale.

Questo Corso universitario offre ai medici un aggiornamento completo sugli ultimi strumenti di Intelligenza Artificiale applicati alla diagnostica per immagini, con il supporto della rinomata metodologia Relearning”

Questo Corso universitario in Innovazioni di Intelligenza Artificiale in Diagnostica per Immagini possiede il programma scientifico più completo e aggiornato del mercato. Le caratteristiche principali del programma sono: 

• Sviluppo di casi di studio presentati da esperti in Intelligenza Artificiale Applicata alla Diagnostica Immagini
• 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

Iscriviti e acquisisci le competenze per confrontare, attraverso metodi statistici avanzati, le prestazioni dell'Intelligenza Artificiale, grazie alla migliore università digitale del mondo, secondo Forbes: TECH”

Il personale docente del programma comprende rinomati specialisti, 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.

Padroneggia l'uso di Nuance PoweScribe 360 per generare automaticamente report di immagini mediche, migliorando efficienza e precisione nel flusso di lavoro clinico"

Approfondisci le tecniche di Deep Learning per l'analisi delle serie temporali nelle immagini funzionali, migliorando la precisione nella diagnosi e nel monitoraggio di malattie complesse"

Il Corso universitario in Innovazioni di Intelligenza Artificiale in Diagnostica per Immagini è stato progettato pensando alle esigenze degli studenti, con un formato 100% online che permette loro di decidere quando e dove studiare, adattandosi alla loro disponibilità, orari e interessi. Questo programma, che si sviluppa per 6 settimane, offre un'esperienza unica e arricchente, orientata a preparare i medici al successo. In questo modo, gli studenti acquisiranno competenze cliniche avanzate, focalizzate sulla padronanza delle tecniche innovative di elaborazione di immagini, come il Deep Learning.

TECH mette a tua disposizione il Corso universitario più completo per potenziare le tue abilità nell'applicazione dell'Intelligenza Artificiale nella Diagnostica per Immagini. Cosa aspetti ad iscriverti?"

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 della radiologia
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 diagnostica per immagini

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

Un’esperienza educativa unica, cruciale e decisiva per crescere professionalmente”