Un plan de estudios 100% online que te permite, a través de casos prácticos, ahondar en las funciones diagnósticas más disruptivas de las herramientas de IA”

Las tecnologías emergentes en el ámbito sanitario han abierto nuevos horizontes para el abordaje de condiciones como el Cáncer, el Alzheimer o la Diabetes. Estas herramientas de vanguardia mejoran la precisión diagnóstica mientras ayudan a identificar las opciones de tratamiento más adaptados a los pacientes, basándose en su perfil genético, historia clínica o datos demográficos. De esta forma, los especialistas centran su labor en el diseño de terapias personalizadas para lograr una mayor eficacia en los resultados y minimizar los efectos secundarios que estas puedan conllevar. No obstante, para conseguirlo los facultativos requieren una actualización constante de sus conocimientos para aplicar en su praxis clínica los procedimientos más innovadores. 

Para responder a esta necesidad, TECH ha implementado un Curso Universitario que abarca las aplicaciones de la Inteligencia Artificial (IA) en el contexto sanitario. Diseñado por auténticos expertos de la materia, el plan de estudios incluye desde la integración de datos clínicos multimodales hasta el desarrollo de datasets y manejo de las informaciones obtenidas. Asimismo, el temario ahonda en el proceso de evaluación de modelos de diagnósticos asistidos por Automatización Inteligente. Además, el facultativo puede analizar casos clínicos reales y evaluar estrategias asistenciales efectivas. De esta forma, los egresados de este programa consiguen un dominio exhaustivo de los desafíos relacionados con estas innovaciones médicas que les permite alcanzar una praxis sanitaria de excelencia.  

La experiencia educativa 100% online de este Curso Universitario brinda a los profesionales flexibilidad para realizarlo en el lugar y momento que prefiera. Y es que esta titulación universitaria no incluye horarios preestablecidos o clases presenciales, evitando también desplazamientos innecesarios a un centro de estudios. Así, para completar este itinerario académico solo se necesita un dispositivo con conexión a Internet. Por otra parte, TECH se caracteriza por una metodología de aprendizaje innovadora: el Relearning. Este método de enseñanza implica la repetición de los conceptos clave para asegurar una asimilación óptima de los contenidos de forma natural y progresiva. 

Procesarás el lenguaje natural sobre historias médicas para realizar los diagnósticos clínicos más precisos tras completar este programa de 6 semanas de duración”  

Este Curso Universitario en Diagnóstico Clínico Potenciado por Inteligencia Artificial contiene el programa científico más completo y actualizado del mercado. Sus características más destacadas son:  

• El desarrollo de casos prácticos presentados por expertos en Inteligencia Artificial en Práctica Clínica 
• Los contenidos gráficos, esquemáticos y eminentemente prácticos con los que está concebido recogen una información científica y práctica sobre aquellas disciplinas indispensables para el ejercicio profesional 
• Los ejercicios prácticos donde realizar el proceso de autoevaluación para mejorar el aprendizaje 
• Su especial hincapié en metodologías innovadoras  
• Las lecciones teóricas, preguntas al experto, foros de discusión de temas controvertidos y trabajos de reflexión individual 
• La disponibilidad de acceso a los contenidos desde cualquier dispositivo fijo o portátil con conexión a internet 

Gracias a la innovadora metodología Relearning, de la cual TECH es pionera, integrarás todos los conocimientos de forma óptima para alcanzar con éxito los resultados que buscas”   

El programa incluye en su cuadro docente a profesionales del sector que vierten en esta capacitación la experiencia de su trabajo, además de reconocidos especialistas de sociedades de referencia y universidades de prestigio.  

Su contenido multimedia, elaborado con la última tecnología educativa, permitirá al profesional un aprendizaje situado y contextual, es decir, un entorno simulado que proporcionará una capacitación inmersiva programada para entrenarse ante situaciones reales.  

El diseño de este programa se centra en el Aprendizaje Basado en Problemas, mediante el cual el profesional deberá tratar de resolver las distintas situaciones de práctica profesional que se le planteen a lo largo del curso académico. Para ello, contará con la ayuda de un novedoso sistema de vídeo interactivo realizado por reconocidos expertos.   

Crearás datasets que te servirán para descubrir factores de riesgo y desarrollar nuevos tratamientos terapéuticos mediante este programa”

¿Quieres especializarte en la interpretación de imágenes médicas por medio de la Automatización Inteligente? Lógralo a través de este exclusivo temario”

Este Curso Universitario proporcionará una visión integral sobre la aplicación de la IA en el ámbito de la salud. Para lograrlo, el temario ofrecerá las herramientas tecnológicas más modernas orientadas al diagnóstico asistido por cognición computacional. Asimismo, el plan de estudios profundizará en el reconocimiento de patrones y Machine Learning con el fin de clasificar las enfermedades adecuadamente. También se analizarán los valores, debilidades y posibles errores en la aplicación de la IA. Durante todo el programa, los contenidos pondrán de manifiesto la importancia de la colaboración multidisciplinaria para otorgar a los usuarios servicios basados en la excelencia clínica.

Dominarás las herramientas tecnológicas más avanzadas para el diagnóstico asistido por Inteligencia Artificial, entre los que destacan el Aprendizaje Automático y las imágenes de alta resolución”

Módulo 1. Diagnostico en la práctica clínica mediante IA

1.1. Tecnologías y herramientas para el diagnóstico asistido por IA

1.1.1. Desarrollo de software para el diagnóstico asistido por IA en diversas especialidades médicas mediante ChatGPT
1.1.2. Uso de algoritmos avanzados para el análisis rápido y preciso de síntomas y signos clínicos
1.1.3. Integración de IA en dispositivos de diagnóstico para mejorar la eficiencia
1.1.4. Herramientas de IA para asistir en la interpretación de resultados de pruebas de laboratorio mediante IBM Watson Health

1.2. Integración de datos clínicos multimodales para el diagnóstico

1.2.1. Sistemas de IA para combinar datos de imágenes, laboratorio, y registros clínicos mediante AutoML
1.2.2. Herramientas para la correlación de datos multimodales en diagnósticos más precisos mediante Enlitic Curie
1.2.3. Uso de IA para analizar patrones complejos a partir de diferentes tipos de datos clínicos mediante Flatiron Health’s OncologyCloud
1.2.4. Integración de datos genómicos y moleculares en el diagnóstico asistido por IA

1.3. Creación y análisis de datasets en salud con IA mediante Google Cloud Healthcare API

1.3.1. Desarrollo de bases de datos clínicas para el entrenamiento de modelos de IA
1.3.2. Uso de IA para el análisis y extracción de insights de grandes datasets de salud
1.3.3. Herramientas de IA para la limpieza y preparación de datos clínicos
1.3.4. Sistemas de IA para identificar tendencias y patrones en datos de salud

1.4. Visualización y manejo de datos de salud con IA

1.4.1. Herramientas de IA para la visualización interactiva y comprensible de datos de salud
1.4.2. Sistemas de IA para el manejo eficiente de grandes volúmenes de datos clínicos
1.4.3. Uso de dashboards basados en IA para la monitorización de indicadores de salud
1.4.4. Tecnologías de IA para la gestión y seguridad de datos de salud

1.5. Reconocimiento de patrones y machine learning en diagnósticos clínicos mediante PathAI

1.5.1. Aplicación de técnicas de machine learning para el reconocimiento de patrones en datos clínicos
1.5.2. Uso de IA en la identificación temprana de enfermedades a través del análisis de patrones con PathAI
1.5.3. Desarrollo de modelos predictivos para diagnósticos más precisos
1.5.4. Implementación de algoritmos de aprendizaje automático en la interpretación de datos de salud

1.6. Interpretación de imágenes médicas mediante IA mediante Aidoc

1.6.1. Sistemas de IA para la detección y clasificación de anomalías en imágenes médicas
1.6.2. Uso de aprendizaje profundo en la interpretación de radiografías, resonancias y tomografías
1.6.3. Herramientas de IA para mejorar la precisión y velocidad en el diagnóstico por imágenes
1.6.4. Implementación de IA para la asistencia en la toma de decisiones clínicas basadas en imágenes

1.7. Procesamiento del lenguaje natural sobre historias médicas para el diagnóstico clínico mediante ChatGPT y Amazon Comprehend Medical

1.7.1. Uso de PNL para la extracción de información relevante de historiales clínicos
1.7.2. Sistemas de IA para analizar notas de médicos y reportes de pacientes
1.7.3. Herramientas de IA para resumir y clasificar información de historias médicas
1.7.4. Aplicación de PNL en la identificación de síntomas y diagnósticos a partir de textos clínicos

1.8. Validación y evaluación de modelos de diagnóstico asistido por IA mediante ConcertAI

1.8.1. Métodos para la validación y prueba de modelos de IA en entornos clínicos reales
1.8.2. Evaluación del rendimiento y precisión de herramientas de diagnóstico asistido por IA
1.8.3. Uso de IA para asegurar la confiabilidad y ética en el diagnóstico clínico
1.8.4. Implementación de protocolos de evaluación continua para sistemas de IA en salud

1.9. IA en el diagnóstico de enfermedades raras mediante Face2Gene

1.9.1. Desarrollo de sistemas de IA especializados en la identificación de enfermedades raras
1.9.2. Uso de IA para analizar patrones atípicos y sintomatología compleja
1.9.3. Herramientas de IA para el diagnóstico temprano y preciso de enfermedades poco frecuentes
1.9.4. Implementación de bases de datos globales con IA para mejorar el diagnóstico de enfermedades raras

1.10. Casos de éxito y desafíos en la implementación de diagnóstico por IA

1.10.1. Análisis de estudios de caso donde la IA ha mejorado significativamente el diagnóstico clínico
1.10.2. Evaluación de los desafíos en la adopción de IA en entornos clínicos
1.10.3. Discusión sobre las barreras éticas y prácticas en la implementación de IA para diagnóstico
1.10.4. Examen de las estrategias para superar obstáculos en la integración de IA en diagnóstico médico

Un temario completo y actual configurado como una herramienta de alta capacitación de excepcional calidad. ¡No esperes más y matricúlate!”