La Santé est un secteur qui suscite de grandes attentes pour l'avenir. Optez pour ce diplôme et formez-vous à la gestion de projets d'entreprise liés à l'Analyse des Images Biomédicales et Big Data dans l'E-Health”

Pourquoi étudier à TECH?

TECH est la plus grande école de commerce 100% en ligne au monde. Il s'agit d'une École de Commerce d'élite, avec un modèle de normes académiques des plus élevées. Un centre international performant pour la formation intensive aux techniques de gestion.   

TECH est une université à la pointe de la technologie, qui met toutes ses ressources à la disposition de l'étudiant pour l'aider à réussir dans son entreprise"

À TECH Université Technologique

Innovation

L'université propose un modèle d'apprentissage en ligne qui associe les dernières technologies éducatives à la plus grande rigueur pédagogique. Une méthode unique, bénéficiant de la plus haute reconnaissance internationale, qui fournira aux étudiants les clés pour évoluer dans un monde en constante évolution, où l'innovation doit être l'engagement essentiel de tout entrepreneur.

« Histoire de Succès Microsoft Europe » pour avoir incorporé un système multi-vidéo interactif innovant dans les programmes. 

Exigence maximale

Le critère d'admission de TECH n'est pas économique. Vous n'avez pas besoin de faire un gros investissement pour étudier avec nous. Cependant, pour obtenir un diplôme de TECH, les limites de l'intelligence et des capacités de l'étudiant seront testées. Les normes académiques de cette institution sont très élevées...

95% des étudiants de TECH finalisent leurs études avec succès.

Networking

Chez TECH, des professionnels du monde entier participent, de sorte que les étudiants pourront créer un vaste réseau de contacts qui leur sera utile pour leur avenir.

+100.000 dirigeants formés chaque année +200 nationalités différentes.

Empowerment

L'étudiant évoluera main dans la main avec les meilleures entreprises et des professionnels de grand prestige et de grande influence. TECH a développé des alliances stratégiques et un précieux réseau de contacts avec les principaux acteurs économiques des 7 continents.

+500 accords de collaboration avec les meilleures entreprises.

Talent

Ce programme est une proposition unique visant à faire ressortir le talent de l'étudiant dans le domaine des affaires. C'est l'occasion de mettre en avant leurs intérêts et leur vision de l'entreprise.

TECH aide les étudiants à montrer leur talent au monde entier à la fin de ce programme. 

Contexte Multiculturel

En étudiant à TECH, les étudiants bénéficieront d'une expérience unique. Vous étudierez dans un contexte multiculturel. Dans un programme à vision globale, grâce auquel vous apprendrez à connaître la façon de travailler dans différentes parties du monde, en recueillant les dernières informations qui conviennent le mieux à votre idée d'entreprise.

Les étudiants TECH sont issus de plus de 200 nationalités.  

Apprenez avec les meilleurs

L'équipe d'enseignants de TECH explique en classe ce qui les a conduits au succès dans leurs entreprises, en travaillant dans un contexte réel, vivant et dynamique. Des enseignants qui s'engagent pleinement à offrir une spécialisation de qualité permettant aux étudiants de progresser dans leur carrière et de se distinguer dans le monde des affaires.

Des professeurs de 20 nationalités différentes. 

TECH recherche l'excellence et, à cette fin, elle possède une série de caractéristiques qui en font une université unique:   

Analyse

TECH explore la pensée critique, le questionnement, la résolution de problèmes et les compétences interpersonnelles des étudiants.  

Excellence académique

TECH offre aux étudiants la meilleure méthodologie d'apprentissage en ligne. L'université combine la méthode Relearning (la méthode d'apprentissage de troisième cycle la plus reconnue au niveau international) avec l’Étude de Cas. Entre tradition et innovation dans un équilibre subtil et dans le cadre d'un parcours académique des plus exigeants.

Économie d’échelle

TECH est la plus grande université en ligne du monde. Elle possède un portefeuille de plus de 10 000 diplômes de troisième cycle. Et dans la nouvelle économie, volume + technologie = prix de rupture. De cette manière, elle garantit que les études ne sont pas aussi coûteuses que dans une autre université.

Chez TECH, vous aurez accès aux études de cas les plus rigoureuses et les plus récentes du monde académique" 

TECH Université Technologique utilise dans tous ses diplômes, la méthodologie innovante et efficace du Relearning, qui consiste à réitérer les concepts les plus importants le développement du contenu théorique de tout au long du programme d'études. De plus, cette stratégie pédagogique est basée sur la résolution de cas pratiques, simulés et réels. Ces deux aspects favorisent une acquisition progressive et naturelle des connaissances, sans qu'il soit nécessaire d'investir de longues et fastidieuses heures d'étude avec les techniques traditionnelles de mémorisation. 

Vous souhaitez maîtriser les aspects techniques de l'IRM, de l'échographie ou de la tomodensitométrie pour créer des projets d'entreprise? Dans ce cas, inscrivez-vous dès maintenant" 

Plan d’études

Le Certificat avancé en Analyse des Images Biomédicales et Big Data dans l'E-Health, proposé par TECH Université Technologique est un programme intensif et multidisciplinaire, qui prépare les étudiants à affronter le marché du travail et les projets les plus ambitieux et les plus complexes du secteur de la Bio-informatique et la Télémédecine, avec la garantie de disposer des connaissances les plus récentes et les plus complètes. 

Le contenu du programme est conçu pour élargir les compétences professionnelles de l'étudiant, grâce à la maîtrise des outils actuellement utilisés à la fois pour la recherche en Sciences de la Santé, comme pour la gestion des données. 

Cette qualification vous permettra d'acquérir 450 h de la meilleure matière théorique, pratique et complémentaire, ce qui vous permettra d'approfondir les applications de ce domaine et d'adapter votre profil à la demande de professionnelle actuelle dans ce domaine. 

Ce Certificat avancé se déroule sur 6 mois et est divisé en 3 modules: 

Module 1. Techniques, reconnaissance et intervention par l'imagerie Biomédicale
Module 2. Big Data en Médecine: traitement massif de données médicales
Module 3. Applications de l'intelligence artificielle et de l'Internet des Objets (IoT) à la Télémédecine

Où, quand et comment cela se déroule?

TECH offre la possibilité de développer ce Certificat avancé en Analyse des Images Biomédicales et Big Data dans l'E-Health entièrement en ligne. Pendant les 6 mois de spécialisation, l’étudiant pourra accéder à tout moment à l’ensemble des contenus de ce programme, ce qui vous permettra de gérer vous-même votre temps d’étude. 

Module 1. Techniques, reconnaissance et intervention par l'imagerie Biomédicale

1.1. Imagerie médicale

1.1.1. Modalités de l'imagerie médicale
1.1.2. Objectifs des systèmes d'imagerie médicale
1.1.3. Systèmes de stockage d'images médicales

1.2. Radiologie

1.2.1. Méthode d'imagerie
1.2.2. Interprétation radiologique
1.2.3. Applications cliniques

1.3. Tomographie numérique

1.3.1. Principe de fonctionnement
1.3.2. Génération et acquisition d'images
1.3.3. Tomographie assistée par ordinateur Typologie
1.3.4. Applications cliniques

1.4. Imagerie par Résonance Magnétique (IRM)

1.4.1. Principe de fonctionnement
1.4.2. Génération et acquisition d'images
1.4.3. Applications cliniques

1.5. Échographie: échographie et sonographie Doppler

1.5.1. Principe de fonctionnement
1.5.2. Génération et acquisition d'images
1.5.3. Typologie
1.5.4. Applications cliniques

1.6. Médecine Nucléaire

1.6.1. Base physiologique des études nucléaires Radiopharmaceutiques et Médecine Nucléaire
1.6.2. Génération et acquisition d'images
1.6.3. Types de tests

1.6.3.1. Gammagraphie
1.6.3.2. SPECT
1.6.3.3. PET
1.6.3.4. Applications cliniques

1.7. Interventions guidées par imagerie

1.7.1. Radiologie interventionnelle
1.7.2. Objectifs de radiologie interventionnelle
1.7.3. Procédures
1.7.4. Avantages et inconvénients

1.8. Qualité de l'image

1.8.1. Technique
1.8.2. Contraste
1.8.3. Résolution
1.8.4. Bruit
1.8.5. Distorsion et artefacts

1.9. Tests d'imagerie médicale Biomédecine

1.9.1. Création d'images 3D
1.9.2. Biomodèles
1.9.2.1. Norme DICOM
1.9.2.2. Applications cliniques

1.10. Protection contre les radiations

1.10.1. Législation Européenne applicable aux services de radiologie
1.10.2. Sécurité et protocoles d'action
1.10.3. Gestion des déchets radiologie
1.10.4. Protection contre les radiations
1.10.5. Soins et caractéristiques des salles

Module 2. Big Data en Medecine: traitement massif de données médicales

2.1. Big Data dans la recherche biomédicale

2.1.1. Génération de données en biomédecine
2.1.2. Technologie à haut débit (Technologie High-throughput)
2.1.3. Utilité des données à haut débit Hypothèses à l'ère du Big Data

2.2. Prétraitement des données du Big Data

2.2.1. Prétraitement des données
2.2.2. Méthodes et approches
2.2.3. Problèmes de prétraitement des données dans le Big Data

2.3. Génomique structurelle

2.3.1. Le séquençage du génome humain
2.3.2. Séquençage vs. Chips
2.3.3. Découverte d'une variante

2.4. Génomique fonctionnelle

2.4.1. Annotation fonctionnelle
2.4.2. Prédicteurs de risque dans les mutations
2.4.3. Études d'association à l'échelle du génome

2.5. Transcriptomique

2.5.1. Techniques d'obtention de données massives en transcriptomique: RNA-seq
2.5.2. Normalisation des données transcriptomiques
2.5.3. Études d'expression différentielle

2.6. Interactomique et épigénomique

2.6.1. Le rôle de la chromatine dans l'expression génétique
2.6.2. Études à haut débit en interactomique
2.6.3. Études à haut débit en épigénétique

2.7. Protéomique

2.7.1. Analyse des données de spectrométrie de masse
2.7.2. Étude des modifications post-traductionnelles
2.7.3. Protéomique quantitative

2.8. Techniques d'enrichissement et Clustering

2.8.1. Contextualisation des résultats
2.8.2. Algorithmes de Clustering dans les techniques omiques
2.8.3. Référentiels pour l'enrichissement: Gene Ontology et KEGG

2.9. Application du Big Data dans les soins de de santé publique

2.9.1. Découverte de nouveaux biomarqueurs et de nouvelles cibles thérapeutiques
2.9.2. Prédicteurs du risque
2.9.3. Médecine personnalisée

2.10. Big Data appliqué à la médecine

2.10.1. Le potentiel d'aide au diagnostic et à la prévention
2.10.2. Utilisation d'algorithmes de Machine Learning dans le domaine de la santé publique
2.10.3. Le problème de la confidentialité

Module 3. Applications de l'intelligence artificielle et de l'Internet des Objets (IoT) à la Télémédecine

3.1. Plateforme E-Health Personnalisation du service de santé

3.1.1. Plateforme E-Health
3.1.2. Ressources pour une plateforme de e-Health
3.1.3. Digital Europe Programme Digital Europe-4-Health et Horizon Europe

3.2. L'Intelligence Artificielle dans le domaine de la santé I: Nouvelles solutions dans les applications logicielles

3.2.1. Analyse à distance des résultats
3.2.2. Chatbox
3.2.3. Prévention et suivi en temps réel
3.2.4. Médecine préventive et personnalisée dans le domaine de l'oncologie

3.3. L'Intelligence Artificielle dans le domaine des soins de santé II: Suivi et défis éthiques

3.3.1. Monitoring des patients à mobilité réduite
3.3.2. Surveillance cardiaque, diabète, asthme
3.3.3. Applications de santé et de bien-être

3.3.3.1. Moniteurs de fréquence cardiaque
3.3.3.2. Moniteurs de pression sanguine

3.3.4. L'éthique de l'IA dans le domaine médical Protection des données

3.4. Algorithmes de l’Intelligence Artificielle pour le traitement des images

3.4.1. Algorithmes d'Intelligence Artificielle pour le traitement des images
3.4.2. Diagnostic par l'image et surveillance en télémédecine

3.4.2.1. Diagnostic du mélanome

3.4.3. Limites et défis du traitement des images en télémédecine

3.5. Applications de l'accélération des Unités de Traitement Graphique (GPU) en Médecine

3.5.1. Parallélisation des programmes
3.5.2. Fonctionnement du GPU
3.5.3. Applications de l'accélération par GPU en Médecine

3.6. Traitement du langage naturel (NLP) dans la télémédecine

3.6.1. Le traitement de texte dans le domaine médical Méthodologie
3.6.2. Traitement du langage naturel dans les thérapies et les dossiers médicaux
3.6.3. Limites et défis du traitement du langage naturel en télémédecine

3.7. Internet des objets (IoT) dans la télémédecine Applications

3.7.1. Monitoring des signes vitaux Weareables

3.7.1.1. Pression sanguine, température, rythme cardiaque

3.7.2. loT et technologie du Cloud

3.7.2.1. Transmission des données vers le cloud

3.7.3. Terminaux en libre-service

3.8. loT dans la surveillance et les soins aux patients

3.8.1. Applications loT pour la détection des situations
3.8.2. L'internet des objets dans la réadaptation des patients
3.8.3. Soutien de l'intelligence artificielle dans la reconnaissance et le sauvetage des blessés

3.9. Nano-Robots Typologie

3.9.1. Nanotechnologie
3.9.2. Types de Nano-Robots

3.9.2.1. Assembleurs Applications
3.9.2.2. Auto-réplicateurs Applications

3.10. L' Intelligence Artificielle dans le contrôle du COVID-19

3.10.1. Covid- 19 et télémédecine
3.10.2. Gestion et communication des progrès et des épidémies
3.10.3. Prévision des épidémies par l'intelligence artificielle

Dans la Classe Virtuelle, vous trouverez des articles de recherche, des lectures complémentaires, des vidéos détaillées et des résumés dynamiques pour approfondir chaque section du programme"