Grazie a questo Esperto universitario 100% online, potrai utilizzare le tecniche più innovative dell'Intelligenza Artificiale per aumentare la rigorosità dei risultati delle immagini e ottimizzare le diagnosi cliniche”

Un recente rapporto dell'Organizzazione Mondiale della Sanità sottolinea che l'uso dell'Intelligenza Artificiale nel campo sanitario ha permesso di ottimizzare il tasso di rilevamento precoce dei tumori al seno del 95%. Questo dimostra il potenziale di queste tecnologie emergenti per rilevare precocemente un'ampia gamma di patologie. Per questo è importante che i professionisti aggiornino le loro conoscenze con assiduità per incorporare nella loro pratica clinica gli ultimi progressi in tecniche come l'Apprendimento Automatico o Machine Learning. Solo così gli esperti saranno in grado di aumentare la precisione delle loro diagnosi cliniche e progettare trattamenti personalizzati più opportuni per garantire un recupero ottimale dei pazienti.

Per facilitare questo lavoro, TECH ha creato un programma pionieristico di Analisi delle Immagini con Intelligenza Artificiale per la Diagnosi Medica . Concepito da riferimenti in questo campo, il percorso accademico si concentrerà su aspetti che vanno dall'uso del Deep Learning  in radiologia o lo sviluppo di interfacce grafiche per l'esplorazione di immagini 3D fino al Natural Language Processing con Nuance PowerScribe 360. In questo modo, gli studenti svilupperanno competenze cliniche avanzate per utilizzare algoritmi di immagini biomediche per rilevare caratteristiche sottili. Inoltre, i materiali didattici analizzeranno le tecniche di simulazione e modellazione computazionale più efficaci per pianificare interventi chirurgici complessi.

Per quanto riguarda la metodologia, TECH offre un ambiente 100% online che si adatta alle esigenze dei medici impegnati che cercano di sperimentare un salto di qualità nei loro percorsi professionali. Inoltre, utilizza il sistema dirompente Relearning, basato sulla ripetizione di concetti chiave per facilitare l'aggiornamento delle conoscenze. In questo senso, l'unica cosa di cui gli studenti avranno bisogno è di avere un dispositivo elettronico con connessione internet per accedere al Campus Virtuale. Troveranno una libreria di risorse multimediali come video esplicativi, letture specializzate o riassunti interattivi.

Questo programma ti offre l'opportunità di aggiornare le tue conoscenze in un contesto reale, con il massimo rigore scientifico di un'istituzione all'avanguardia tecnologica"

Questo Esperto universitario in Analisi delle Immagini con Intelligenza Artificiale per la Diagnosi Medica  possiede il programma scientifico 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

Profundizarás en el proceso de Minería de Datos con Radiomics, lo que te permitirá identificar factores de riesgo que manifiesten la probabilidad de desarrollar patologías como la Diabetes”

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 incorporare nella tua pratica clinica quotidiana i metodi più all'avanguardia per ridurre il rumore nei test di imaging? Ottieni tale obiettivo attraverso questo titolo universitario"

Con la rivoluzionaria metodologia Relearning di TECH, integrerai tutte le conoscenze in modo ottimale senza dover ricorrere a tecniche tradizionali come la memorizzazione"

Questo programma è stato progettato da referenti nel campo dell'Analisi delle Immagini con Intelligenza Artificiale per la Diagnosi Medica. Il percorso accademico approfondirà la gestione di strumenti sofisticati come Deep Learning, Reti Neurali Convoluzionali o software specializzato nell'elaborazione delle immagini biomediche. In questo modo, gli studenti svilupperanno competenze avanzate per ottimizzare le loro diagnosi cliniche e offrire trattamenti più personalizzati ai pazienti. Inoltre, il programma approfondirà i vantaggi dell'intelligenza artificiale per accelerare il processo di vaccinazione e ridurre i tempi di risposta alle emergenze per garantire la ripresa degli utenti.

Realizzerai le diagnosi cliniche più precoci e precise grazie alle capacità predittive dell'Intelligenza Artificiale”

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 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 IA 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

3.1.1. Tecniche di intelligenza artificiale per l'integrazione dei dati genomici e di imaging
3.1.2. Modelli predittivi per la correlazione di varianti genetiche con patologie visibili nelle immagini
3.1.3. Sviluppo di algoritmi per l'analisi automatica di sequenze e la loro rappresentazione in immagini
3.1.4. 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

Un programma che ti renderà un professionista di spicco grazie ai contenuti specifici del settore”