El mejor programa del mercado académico para ponerte al día sobre las técnicas de reconocimiento e intervención a través de imágenes biomédicas lo tiene TECH y estás a tan solo 1 clic de poder acceder a él” 

El desarrollo de las ciencias biomédicas y la aplicación de las estrategias del Big Data para el análisis y el procesamiento de la información han favorecido la evolución del diagnóstico por imágenes. Y es que hoy en día es posible obtener resultados de alta resolución, claros y concisos, gracias a los cuales profesionales como los de la Fisioterapia pueden trabajar de manera más específica, segura y personalizada en función a las características físicas del paciente, así como a las especificaciones de su dolencia: una contractura, una rotura muscular, un desplazamiento óseo, una sobrecarga, etc. 

Gracias a esto, la efectividad de los tratamientos aumenta, reduciendo los tiempos de recuperación y, por ende, garantizando una mejora considerable y más rápida de su calidad de vida. En base a ello y a la necesidad por parte de estos especialistas de contar con un programa que les permita estar al día sobre las novedades de este ámbito, TECH y su equipo de expertos en Bioinformática e Ingeniería Biomédica han desarrollado esta Especialización. Se trata de una experiencia académica de 450 horas a través de la cual el egresado podrá ahondar en los avances científicos en relación a las técnicas de reconocimiento e intervención mediante imágenes biomédicas. También podrá actualizar sus conocimientos sobre el procesamiento masivo de datos clínicos a través de las técnicas de Big Data más innovadoras. Para concluir, hará un breve, pero intensivo repaso por las aplicaciones de la Inteligencia Artificial y el Internet de las Cosas (IoT) a la Telemedicina.

Todo ello a lo largo de 6 meses de la mejor y más exhaustiva experiencia académica, en la cual ha sido incluido multitud de material adicional para que el egresado pueda profundizar de manera personalizada en los diferentes apartados del temario: artículos de investigación, lecturas complementarias, resúmenes dinámicos, noticias, ejercicios de autoconocimiento y casos clínicos. Es, por lo tanto, una oportunidad única para ponerse al día y renovar su práctica clínica a través de una titulación 100% online perfectamente compaginable con su actividad laboral.

Una oportunidad académica única para ahondar en las ventajas y desventajas del intervencionismo guiado por imagen a través de una experiencia académica 100% online” 

Esta Especialización en Análisis de Imágenes Biomédicas y Big Data en E-Health contiene el programa científico 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

El equipo de expertos de TECH ha incluido en este programa cientos de horas de material diverso para que puedas profundizar de manera personalizada en los diferentes apartados del temario” 

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 vídeos interactivos realizados por reconocidos expertos.    

Un programa perfecto para ponerte al día sobre los aspectos a tener en cuenta en relación a la protección radiológica tanto tuya como del paciente"

Podrás acceder al Campus Virtual desde cualquier lugar gracias a compatibilidad de la plataforma con cualquier dispositivo con conexión a internet, ya sea tablet, pc o móvil"

El éxito de TECH reside en la oferta de experiencias académicas en las que se ha reducido considerablemente la carga lectiva sin renunciar ni a un ápice de calidad y exhaustividad. Esto es posible gracias al empleo de la metodología pedagógica más vanguardista, así como a la inclusión en todos sus programas de horas de material adicional variado. En base a ello, el egresado no tiene que invertir horas de más en memorizar, sino que asiste a una actualización de su conocimiento natural, progresiva, multidisciplinar e intensiva, favoreciendo, además, la perdurabilidad de la información en su mente durante mucho más tiempo. 

Gracias al empleo de la metodología Relearning en el desarrollo de este programa, no tendrás que invertir largas y tediosas horas de memorización”  

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

3.3.1. Análisis remoto de los resultados
3.3.2. Chatbox
3.3.3. Prevención y monitorización en tiempo real
3.3.4. 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 reducida
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

Si lo que buscas es una renovación de tu práctica clínica no debes pensarlo más. ¿Te unes al progreso fisioterapéutico?”