Este programa 100% online te ofrecerá las últimas novedades en Big Data y Análisis Predictivo en Imagenología Médica, permitiéndote comprender sus elementos clave y su eficacia en la identificación de patologías graves”

El avance del Big Data en el campo del análisis de la imagen médica está revolucionando los diagnósticos clínicos y la atención personalizada. De hecho, la integración de grandes volúmenes de datos provenientes de imágenes médicas y otros registros clínicos permite a los médicos identificar patrones complejos relacionados con enfermedades.

Este Diplomado ha sido diseñado específicamente para profesionales de la salud que busquen actualizarse en el uso de herramientas avanzadas de procesamiento de datos y modelos de Inteligencia Artificial aplicados a la detección temprana de enfermedades. Así, abordarán los conceptos clave y las herramientas más avanzadas, como GE Healthcare Edison, para manejar grandes volúmenes de datos. Además, profundizarán en los desafíos y las estrategias para integrar el Big Data en el diagnóstico por imagen, analizando casos prácticos que demuestran la efectividad de estas tecnologías en el ámbito médico.

También se examinarán las técnicas de minería de datos en registros de imágenes biomédicas, empleando plataformas como IBM Watson Imaging para optimizar la toma de decisiones clínicas al extraer información valiosa. En este sentido, los profesionales dominarán los métodos más avanzados para identificar patrones en bases de datos de imágenes, aplicando técnicas de clasificación y clustering para mejorar los diagnósticos y tratamientos.

Por último, se abordarán algoritmos de aprendizaje automático en el análisis de imágenes, empleando las innovaciones de Google DeepMind Health, así como el desarrollo de algoritmos supervisados y no supervisados para la identificación de patrones de enfermedades. También se abarcarán aplicaciones de aprendizaje profundo en la segmentación y clasificación de imágenes médicas.

De este modo, TECH presenta un programa universitario 100% online, que ofrecerá a los egresados la flexibilidad de cursarlo desde cualquier lugar y en cualquier momento que se desee, pues solo será necesario contar con un dispositivo electrónico conectado a Internet. Adicionalmente, se contará con la revolucionaria metodología Relearning, es decir, la repetición del contenido clave para su efectiva asimilación.

¡Matricúlate ahora en esta innovadora titulación académica! Te capacitarás en el uso de herramientas avanzadas de análisis de grandes volúmenes de datos en el ámbito de la salud”

Este Diplomado en Big Data y Análisis Predictivo en Imagenología Médica contiene el programa científico más completo y actualizado del mercado. Sus características más destacadas son:

• El desarrollo de casos prácticos presentados por expertos en Medicina para el diagnóstico de patologías severas
• 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

Abordarás los modelos computacionales que simulan redes biológicas visibles en imágenes, permitiéndote comprender mejor las patologías y desarrollar terapias personalizadas. ¡Con todas las garantías de calidad de TECH!"

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. 

Utilizarás algoritmos de aprendizaje automático aplicados a imágenes médicas, con herramientas como Google DeepMind Health, a través de los mejores materiales didácticos, a la vanguardia tecnológica y educativa"

Conviértete en un profesional de la salud experto en el uso del análisis predictivo en imagenología médica, gracias a una amplia biblioteca de innovadores recursos multimedia"

Este Diplomado, diseñado por TECH y su equipo docente, incorpora las últimas novedades del sector médico en el área del Big Data aplicado a la imagenología médica. Así, a lo largo de este itinerario académico, el profesional de la salud analizará las innovaciones más recientes en técnicas de aprendizaje automático para el reconocimiento de patrones de enfermedades. Además, con la información completamente actualizada, se abordarán el control de calidad en la evaluación de la eficacia y precisión de los algoritmos de aprendizaje automático en estudios clínicos, optimizando así los resultados en la práctica médica.

Este plan de estudios te preparará para tratar con modelos de Inteligencia Artificial en Epidemiología, para que puedas actualizar tu perfil profesional, de la mano de la mejor universidad digital del mundo, según Forbes: TECH”

Módulo 1. Big Data y Análisis Predictivo en Imagenología Médica 

1.1. Big Data en diagnóstico por imagen: conceptos y herramientas con GE Healthcare Edison

1.1.1. Fundamentos de Big Data aplicados a la Imagenología
1.1.2. Herramientas y plataformas tecnológicas para el manejo de grandes volúmenes de datos de imágenes
1.1.3. Desafíos en la integración y análisis de Big Data en Imagenología
1.1.4. Casos de uso de Big Data en el Diagnóstico por Imagen

1.2. Minería de Datos en registros de imágenes biomédicas con IBM Watson Imaging

1.2.1. Técnicas avanzadas de Minería de Datos para identificar patrones en imágenes médicas
1.2.2. Estrategias para la extracción de características relevantes en grandes bases de datos de imágenes
1.2.3. Aplicaciones de técnicas de clustering y clasificación en registros de imágenes
1.2.4. Impacto de la Minería de Datos en la mejora de diagnósticos y tratamientos

1.3. Algoritmos de Aprendizaje Automático en análisis de imágenes con Google DeepMind Health

1.3.1. Desarrollo de algoritmos supervisados y no supervisados para imágenes médicas
1.3.2. Innovaciones en técnicas de aprendizaje automático para el reconocimiento de patrones de enfermedad
1.3.3. Aplicaciones de Aprendizaje Profundo en la segmentación y clasificación de imágenes
1.3.4. Evaluación de la eficacia y la precisión de los algoritmos de aprendizaje automático en estudios clínicos

1.4. Técnicas de análisis predictivo aplicadas a diagnóstico por imagen con Predictive Oncology

1.4.1. Modelos predictivos para la identificación precoz de enfermedades a partir de imágenes
1.4.2. Uso de análisis predictivo para el seguimiento y evaluación de tratamientos
1.4.3. Integración de datos clínicos y de imagen para enriquecer los modelos predictivos
1.4.4. Desafíos en la implementación de técnicas predictivas en la práctica clínica

1.5. Modelos de Inteligencia Artificial para Epidemiología basados en imágenes con BlueDot

1.5.1. Aplicación de Inteligencia Artificial en el análisis de brotes epidémicos mediante imágenes
1.5.2. Modelos de propagación de enfermedades visualizadas por técnicas de Imagenología
1.5.3. Correlación entre datos epidemiológicos y hallazgos imagenológicos
1.5.4. Contribución de la Inteligencia Artificial al estudio y control de pandemias

1.6. Análisis de redes biológicas y patrones de enfermedad desde imágenes

1.6.1. Aplicación de teoría de redes en el análisis de imágenes para entender patologías
1.6.2. Modelos computacionales para simular redes biológicas visibles en imágenes
1.6.3. Integración de análisis de imagen y datos moleculares para mapear enfermedades
1.6.4. Impacto de estos análisis en el desarrollo de terapias personalizadas

1.7. Desarrollo de herramientas para pronóstico clínico basadas en imágenes

1.7.1. Herramientas de Inteligencia Artificial para la predicción de evolución clínica a partir de imágenes diagnósticas
1.7.2. Avances en la generación de reportes pronósticos automatizados
1.7.3. Integración de modelos de pronóstico en sistemas clínicos
1.7.4. Validación y aceptación clínica de herramientas pronósticas basadas en Inteligencia Artificial

1.8. Visualización avanzada y comunicación de datos complejos con Tableau

1.8.1. Técnicas de visualización para la representación multidimensional de datos de imagen
1.8.2. Herramientas interactivas para la exploración de grandes datasets de imágenes
1.8.3. Estrategias para la comunicación efectiva de hallazgos complejos a través de visualizaciones
1.8.4. Impacto de la visualización avanzada en la educación médica y la toma de decisiones

1.9. Seguridad de datos y desafíos en la gestión de Big Data

1.9.1. Medidas de seguridad para proteger los grandes volúmenes de datos de imágenes médicas
1.9.2. Desafíos en la privacidad y la ética de la gestión de datos de imagen a gran escala
1.9.3. Soluciones tecnológicas para la gestión segura de Big Data de salud
1.9.4. Casos de estudio sobre brechas de seguridad y cómo se abordaron

1.10. Aplicaciones prácticas y casos de estudio en Big Data biomédico

1.10.1. Ejemplos de aplicaciones exitosas de Big Data en el diagnóstico y tratamiento de enfermedades
1.10.2. Estudios de caso sobre la integración de Big Data en sistemas de salud
1.10.3. Lecciones aprendidas de proyectos de Big Data en el ámbito biomédico
1.10.4. Futuras direcciones y potenciales de Big Data en la medicina

Descubre cómo la integración del Big Data en los sistemas de salud puede fortalecer la eficiencia y precisión de tus diagnósticos, contando siempre con el apoyo de la revolucionaria metodología de aprendizaje Relearning”