Un programma 100% online, progettato con le ultime novità in preparazione accademica, che ti permetterà di aggiornare le tue conoscenze con particolare attenzione sulla Diagnosi Medica mediante Intelligenza Artificiale"

Oggi, le tecnologie dei sistemi di diagnosi assistita da Intelligenza Artificiale stanno personalizzando i trattamenti, identificando modelli unici in ogni paziente, migliorando la previsione di malattie come il Cancro o patologie cardiache. Questo progresso sta trasformando la Medicina di Precisione e continua a evolversi man mano che vengono integrati sempre più dati genomici e biometrici negli algoritmi.

Il presente programma cerca rivedere gli strumenti più aggiornati nella diagnostica medica, come Viz.ai, che utilizza algoritmi avanzati per analizzare rapidamente le immagini di tomografia di pazienti con sospetta di Ictus, permettendo di dare priorità automatica ai casi più gravi. Questa tecnologia velocizza il processo decisionale in tempo reale, fondamentale per le situazioni in cui ogni minuto conta.

Ecco perché il programma accademico inizia con una solida base teorica dell'Intelligenza Artificiale, dove gli studenti analizzeranno i diversi tipi di dati e il ciclo di vita dei dati. Inoltre, si analizzerà il ruolo critico che i dati svolgono nello sviluppo e nell'implementazione di soluzioni di IA, offrendo una visione integrale del processo. Saranno inoltre affrontate le basi teoriche delle reti neurali e la loro applicazione nel Deep Learning, una tecnica chiave nell'evoluzione del IA moderna , così come l'informatica bioispirata, che imita i processi naturali per sviluppare sistemi intelligenti.

Il percorso accademico si concentrerà sull'implementazione di soluzioni per automatizzare i processi e personalizzare le diagnosi mediche, così come sull'applicazione delle tecniche di estrazione di dati e dell'analisi predittiva. Di conseguenza, questo sarà un programma esaustivo 100% online, che fornirà la facilità di poterlo seguire comodamente, dove e quando vuole lo studente, poichè avrà bisogno solo di un dispositivo elettronico con connessione a Internet. Inoltre, si baserà sulla rivoluzionaria metodologia Relearning, focalizzata sulla ripetizione di concetti essenziali per assicurare una corretta comprensione dei contenuti.

Padroneggia le tecniche di automazione nella diagnosi medica tramite l'Intelligenza Artificiale grazie a strumenti come Viz.ai, che è in grado di rilevare malattie tramite algoritmi"

Questo Corso universitario in Personalizzazione e Automazione nella Diagnosi Medica tramite Intelligenza Artificiale 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

Migliora le tue abilità in un ambiente flessibile e aggiornato, in cui padroneggerai tecniche avanzate di elaborazione e di estrazione di dati clinici, integrando tecnologie come l'Elaborazione del Linguaggio Naturale"

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 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.

Diventa un esperto nell'uso di algoritmi di apprendimento automatico e reti neurali per l'analisi dei dati medici, come le immagini radiologiche, grazie a una vasta libreria di risorse multimediali"

Iscriviti a questo programma e approfitta della rivoluzionaria metodologia Relearning, che ti permetterà di padroneggiare in modo pratico ed efficiente l'applicazione dell'Intelligenza Artificiale nella diagnosi medica"

Questo Corso universitario, di 6 settimane, approfondirà la Personalizzazione e Automazione nella Diagnosi Medica tramite Intelligenza Artificiale. Quindi, durante questa formazione, i medici esamineranno varie tecniche di rilevamento della malattia tramite IA, così come l'elaborazione delle immagini mediche utilizzando Butterfly Network. Inoltre, aggiorneranno le loro conoscenze sugli algoritmi per l'elaborazione di immagini in tempo reale durante le procedure mediche. Tutto questo sarà facilitato dal sistema Relearning, implementato da TECH in tutti i suoi titoli, consentendo un'assimilazione dei contenuti senza bisogno di lunghe ore di studio.

Questo programma ti offrirà un ampio contenuto sui modelli di Intelligenza Artificiale, concentrandosi sull'implementazione di soluzioni tecnologiche avanzate in ambienti ospedalieri"

Modulo 1. Personalizzazione e Automazione nella Diagnosi Medica tramite Intelligenza Artificiale

1.1. Applicazione dell'Intelligenza Artificiale nel sequenziamento genomico e correlazione con le scoperte della diagnostica per immagini con Fabric Genomics

1.1.1. Tecniche di Intelligenza Artificiale per l'integrazione dei dati genomici e della diagnostica per immagini 
1.1.2. Modelli predittivi per correlare le varianti genetiche con patologie visibili in immagini
1.1.3. Sviluppo di algoritmi per l'analisi automatica delle sequenze e la sua rappresentazione in immagini
1.1.4. Studi di casi sull'impatto clinico della fusione genomica e la diagnostica per immagini 

1.2. Progressi nell'Intelligenza Artificiale per l'analisi dettagliata delle immagini biomediche con PathAI

1.2.1. Innovazioni nelle tecniche di elaborazione e analisi di immagini a livello cellulare
1.2.2. Applicazione di Intelligenza Artificiale per migliorare la risoluzione delle immagini di microscopia
1.2.3. Algoritmi di Deep Learningspecializzati nel rilevamento di modelli submicroscopici
1.2.4. Impatto dei progressi dell'Intelligenza Artificiale sulla ricerca biomedica e la diagnosi clinica

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

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

1.4. Personalizzazione della diagnosi tramite l'Intelligenza Artificiale e la medicina di precisione con Tempus AI

1.4.1. Modelli di Intelligenza Artificiale per la diagnosi personalizzata basata nei profili genetici e di immagine
1.4.2. Strategie per l'integrazione dei dati clinici e di diagnostica per immagini 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 diagnosi assistita da 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 diagnosi assistita da IA nella pratica clinica di routine
1.5.4. Valutazione dell'efficacia e dell'accettazione dell'Intelligenza Artificiale diagnostica da parte dei professionisti della salute

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

1.6.1. Tecniche di Intelligenza Artificiale per l'analisi di immagini negli studi del microbioma
1.6.2. Correlazione di dati di diagnostica per immagini del microbioma con indicatori sanitari
1.6.3. Impatto dei risultati del microbioma sulle decisioni terapeutiche
1.6.4. Sfide nella standardizzazione e nella convalida delle immagini del microbioma

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

1.7.1. Integrazione dei dati di wearables con immagini mediche per diagnosi complete
1.7.2. Algoritmi di IA per l'analisi continua dei dati e la loro rappresentazione in immagini
1.7.3. Innovazioni tecnologiche in wearables per il monitoraggio della salute
1.7.4. Studi di casi sul miglioramento della qualità della vita attraverso wearables e diagnostica per immagini

1.8. Gestione dei dati di diagnostica per immagini negli studi clinici tramite Intelligenza Artificiale

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

1.9. Sviluppo di trattamenti e vaccini assistiti da diagnosi Intelligenza Artificiale avanzate

1.9.1. Uso dell'Intelligenza Artificiale per la progettazione di trattamenti personalizzati basati su immagini e dati clinici
1.9.2. Modelli di Intelligenza Artificiale nello sviluppo accelerato di vaccini con supporto di Diagnostica per Immagini
1.9.3. Valutazione dell'efficacia dei trattamenti mediante monitoraggio con immagini
1.9.4. Impatto dell'Intelligenza Artificiale sulla riduzione dei tempi e dei costi nello sviluppo di nuove terapie

1.10. Applicazioni di IA in immunologia e studi sulla risposta immunitaria con ImmunoMind

1.10.1. Modelli di IA per l'interpretazione di immagini correlate con la risposta immunitaria
1.10.2. Integrazione dei dati di diagnostica per immagini e dell'analisi d'immunologia per una diagnosi accurata
1.10.3. Sviluppo di biomarcatori di immagine per Malattie Autoimmuni
1.10.4. Progressi nella personalizzazione dei trattamenti immunologici attraverso l'uso di Intelligenza Artificiale

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