El mejor programa para especializarse en Big Data y sus herramientas aplicado al sector de la Telemedicina y de manera 100% online”

Los avances que se han realizado en el área de la Telemedicina han permitido implementar a la práctica clínica estrategias de diagnóstico y tratamiento cada vez más especializadas y efectivas, optimizando los procesos y generando nuevas técnicas de intervención. Esto ha sido posible gracias al desarrollo del Big Data, que ha favorecido el procesamiento masivo de datos y su almacenamiento, creando, además, algoritmos a través de los cuales los sistemas informáticos analizan la información y automatizan una serie de procesos. Esto no solo permite ahorrar tiempo y costes, sino que ha favorecido el surgimiento de métodos vanguardistas relacionados, por ejemplo, con el análisis de imágenes biomédicas.

La aceptación que ha tenido esta área dentro de la E-Health ha creado una demanda laboral muy grande de profesionales de la informática, no solo para continuar con las labores de investigación y de desarrollo, sino para garantizar un mantenimiento óptimo y garantizado de las ya existentes. Sin embargo, para llevar a cabo estas tareas, el profesional debe conocer al detalle el campo en cuestión, razón por la que esta Experto universitario llega en el mejor momento. Se trata de una titulación exhaustiva y vanguardista basada en las novedades de la Telemedicina. A través de 450 horas de capacitación, el egresado podrá ahondar en las técnicas de reconocimiento e intervención a través de imágenes biomédicas, en la aplicación del Big Data en la Medicina y en la adaptación de la inteligencia artificial y el IoT a este sector.

Todo ello a lo largo de 6 meses y a través de un programa 100% online, el cual, además de recoger la información más novedosa, incluye material adicional de gran calidad: vídeos al detalle, artículos de investigación, ejercicios de autoconocimiento, lecturas complementarias, resúmenes dinámicos ¡y mucho más! De esta manera, el informático podrá acceder al curso de una titulación adaptada a sus necesidades y a las del mercado actual, y con la cual alcanzará el cénit de su carrera profesional en un área en auge como es la e-Salud.

¿Te gustaría conocer al detalle las estrategias de procesamiento masivo de datos médicos más vanguardistas y especializadas? Matricúlate en este programa y conviértete en una Experto universitario en 6 meses” 

Esta Experto universitario en Análisis de Imágenes Biomédicas y Big Data en E-Health contiene el programa educativo más completo y actualizado del mercado. Sus características más destacadas son:

• El desarrollo de casos prácticos presentados por expertos en imágenes biomédicas y bases de datos
• Los contenidos gráficos, esquemáticos y eminentemente prácticos con los que está concebido recogen una información 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

Contarás con material adicional diverso para profundizar en áreas como la resonancia magnética, sus aplicaciones clínicas y sus fundamentos físicos para que las conozcas desde dentro y en su totalidad"

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.

Gracias a la especificidad del programa, podrás ahondar en las aplicaciones actuales y futuras de la inteligencia artificial y el IoT a la Telemedicina"

Esta Experto universitario se define en tres palabras: flexibilidad, exhaustividad y vanguardismo. ¿Te animas a comprobarlo?

Con el fin de ofrecer una experiencia académica ampliamente beneficiosa para el desarrollo profesional de sus egresados, TECH ha incluido en esta Experto universitario las últimas novedades del sector de la Telemedicina. Gracias a ello, el informático podrá implementar a sus conocimientos las aplicaciones más innovadoras de la inteligencia artificial, el Big Data y el IoT a su práctica diaria: algoritmos para el procesamiento de imágenes biomédicas, herramientas de aceleración mediante GPU, tecnologías Cloud, genómica estructural ¡y mucho más! Todo ello de manera 100% online, sin horarios, clases presenciales ni límites de acceso.

Gracias a este programa podrás desarrollarte ampliamente en el desarrollo de estrategias relacionadas con la tomografía computarizada y la resonancia magnética, algo que el sector médico agradecerá”

Módulo 1. Técnicas, reconocimiento e intervención a través de imágenes biomédicas

1.1. Imágenes médicas

1.1.1. Modalidades de las imágenes médicas
1.1.2. Objetivos de los sistemas de imagen médica
1.1.3. Sistemas de almacenamiento de las Imágenes médicas

1.2. Radiología

1.2.1. Método de obtención de imágenes
1.2.2. Interpretación de la radiología
1.2.3. Aplicaciones clínicas

1.3. Tomografía computarizada (TC)

1.3.1. Principio de funcionamiento
1.3.2. Generación y obtención de la imagen
1.3.3. Tomografía computarizada. Tipología
1.3.4. Aplicaciones clínicas

1.4. Resonancia magnética (RM)

1.4.1. Principio de funcionamiento
1.4.2. Generación y obtención de la imagen
1.4.3. Aplicaciones clínicas

1.5. Ultrasonidos: ecografía y ecografía Doppler

1.5.1. Principio de funcionamiento
1.5.2. Generación y obtención de la imagen
1.5.3. Tipología
1.5.4. Aplicaciones clínicas

1.6. Medicina nuclear

1.6.1. Fundamento fisiológico de los estudios nucleares. Radiofármacos y Medicina Nuclear
1.6.2. Generación y obtención de la imagen
1.6.3. Tipos de pruebas

1.6.3.1. Gammagrafía
1.6.3.2. SPECT
1.6.3.3. PET
1.6.3.4. Aplicaciones clínicas

1.7. Intervencionismo guiado por imagen

1.7.1. La radiología Intervencionista
1.7.2. Objetivos de la radiología intervencionista
1.7.3. Procedimientos
1.7.4. Ventajas y desventajas

1.8. La calidad de la imagen

1.8.1. Técnica
1.8.2. Contraste
1.8.3. Resolución
1.8.4. Ruido
1.8.5. Distorsión y artefactos

1.9. Pruebas de imágenes médicas. Biomedicina

1.9.1. Creación de imágenes 3D
1.9.2. Los biomodelos

1.9.2.1. Estándar DICOM
1.9.2.2. Aplicaciones clínicas

1.10. Protección radiológica

1.10.1. Legislación europea aplicable a los servicios de radiología
1.10.2. Seguridad y protocolos de actuación
1.10.3. Gestión de residuos radiológicos
1.10.4. Protección radiológica
1.10.5. Cuidados y características de las salas

Módulo 2. Big Data en medicina: procesamiento masivo de datos médicos

2.1. Big Data en investigación biomédica

2.1.1. Generación de datos en biomedicina
2.1.2. Alto rendimiento (Tecnología High-throughput)
2.1.3. Utilidad de los datos de alto rendimiento. Hipótesis en la era del Big Data

2.2. Preprocesado de datos en Big Data

2.2.1. Preprocesado de datos
2.2.2. Métodos y aproximaciones
2.2.3. Problemáticas del preprocesado de datos en Big Data

2.3. Genómica estructural

2.3.1. La secuenciación del genoma humano
2.3.2. Secuenciación vs. Chips
2.3.3. Descubrimiento de variantes

2.4. Genómica funcional

2.4.1. Anotación funcional
2.4.2. Predictores de riesgo en mutaciones
2.4.3. Estudios de asociación en genómica

2.5. Transcriptómica

2.5.1. Técnicas de obtención de datos masivos en transcriptómica: RNA-seq
2.5.2. Normalización de datos en transcriptómica
2.5.3. Estudios de expresión diferencial

2.6. Interactómica y epigenómica

2.6.1. El papel de la cromatina en la expresión genética
2.6.2. Estudios de alto rendimiento en interactómica
2.6.3. Estudios de alto rendimiento en epigenética

2.7. Proteómica

2.7.1. Análisis de datos de espectometría de masas
2.7.2. Estudio de modificaciones postraduccionales
2.7.3. Proteómica cuantitativa

2.8. Técnicas de enriquecimiento y clustering

2.8.1. Contextualización de los resultados
2.8.2. Algoritmos de clustering en técnicas ómicas
2.8.3. Repositorios para el enriquecimiento: Gene Ontology y KEGG

2.9. Aplicaciones del Big Data en salud pública

2.9.1. Descubrimiento de nuevos biomarcadores y dianas terapéuticas
2.9.2. Predictores de riesgo
2.9.3. Medicina personalizada

2.10. Big Data aplicado en medicina

2.10.1. El potencial de la ayuda al diagnóstico y la prevención
2.10.2. Uso de algoritmos de Machine Learning en salud pública
2.10.3. El problema de la privacidad

Módulo 3. Aplicaciones de la inteligencia artificial e internet de las cosas (IoT) a la telemedicina

3.1. Plataforma E-Health. Personalización del servicio sanitario

3.1.1. Plataforma E-Health
3.1.2. Recursos para una plataforma de E-Health
3.1.3. Programa “Europa Digital”. Digital Europe-4-Health y Horizonte Europa

3.2. La Inteligencia artificial en el ámbito sanitario I: nuevas soluciones en aplicaciones informáticas

3.2.1. Análisis remoto de los resultados
3.2.2. Chatbox
3.2.3. Prevención y monitorización en tiempo real
3.2.4. Medicina preventiva y personalizada en el ámbito de la oncología

3.3. La inteligencia artificial en el ámbito sanitario II: monitorización y retos éticos

3.3.1. Monitorización de pacientes con movilidad educida
3.3.2. Monitorización cardiaca, diabetes, asma
3.3.3. Apps de salud y bienestar

3.3.3.1. Pulsómetros
3.3.3.2. Pulseras de presión arterial

3.3.4. Ética para la IA en el ámbito médico. Protección de datos

3.4. Algoritmos de Inteligencia artificial para el procesamiento de imágenes

3.4.1. Algoritmos de inteligencia artificial para el tratamiento de imágenes
3.4.2. Diagnóstico y monitorización por imagen en telemedicina

3.4.2.1. Diagnóstico del melanoma

3.4.3. Limitaciones y retos del procesamiento de imagen en telemedicina

3.5. Aplicaciones de la aceleración mediante Unidad Gráfica de Procesamiento (GPU) en medicina

3.5.1. Paralelización de programas
3.5.2. Funcionamiento de la GPU
3.5.3. Aplicaciones de la aceleración por GPU en medicina

3.6. Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP) en telemedicina

3.6.1. Procesamiento de textos del ámbito médico. Metodología
3.6.2. El procesamiento de lenguaje natural en la terapia e historias clínicas
3.6.3. Limitaciones y retos del procesamiento de lenguaje natural en telemedicina

3.7. El Internet de las Cosas (IoT) en la telemedicina. Aplicaciones

3.7.1. Monitorización de los signos vitales. Weareables

3.7.1.1. Presión arterial, temperatura, ritmo cardiaco

3.7.2. IoT y tecnología Cloud

3.7.2.1. Transmisión de datos a la nube

3.7.3. Terminales de autoservicio

3.8. IoT en el seguimiento y asistencia de pacientes

3.8.1. Aplicaciones IoT para detectar urgencias
3.8.2. El internet de las cosas en rehabilitación de pacientes
3.8.3. Apoyo de la inteligencia artificial en el reconocimiento de víctimas y salvamento

3.9. Nano-Robots. Tipología

3.9.1. Nanotecnología
3.9.2. Tipos de Nano-Robots

3.9.2.1. Ensambladores. Aplicaciones
3.9.2.2. Auto-replicantes. Aplicaciones

3.10. La inteligencia artificial en el control de la COVID-19

3.10.1. COVID-19 y telemedicina
3.10.2. Gestión y comunicación de los avances y brotes
3.10.3. Predicción de brotes con la inteligencia artificial

Una titulación que te garantizará un futuro laboral exitoso dentro de un área en auge y comprometida con la ciudadanía como es la Telemedicina. ¿Te unes al progreso de la bioinformática?”