Gracias a este Diplomado, 100% online, aplicarás las técnicas de procesamiento de Imágenes Médicas más innovadoras para detectar tempranamente una variedad de patologías como el Cáncer de Pulmón” 

Según un nuevo estudio elaborado por la Organización Mundial de la Salud señala que el uso de la Inteligencia Artificial en la interpretación de Imágenes Médicas puede reducir en un 30% los errores diagnósticos en patologías complejas, entre las que destacan el Cáncer y las Enfermedades Neurológicas. Ante esto, la entidad insta a los médicos a desarrollar algoritmos que faciliten la detección temprana de enfermedades, el seguimiento de tratamientos y la personalización de intervenciones clínicas. 

En este contexto, TECH desarrolla un pionero Diplomado en Aplicaciones Avanzadas de Inteligencia Artificial en Estudios y Análisis de Imágenes Médicas. El itinerario académico profundizará en materias que abarcan desde el diseño de interfaces de usuario para la visualización integrada de datos multidisciplinarios o sistemas de alerta temprana en la detección de anomalías hasta las herramientas de visualización más sofisticadas para la planificación terapéutica. En sintonía con esto, el temario analizará cómo la técnica de la Minería de Datos sirve para identificar biomarcadores relevantes como cambios en la densidad pulmonar para identificar enfermedades como la Fibrosis Pulmonar. De este modo, los egresados desarrollarán competencias avanzadas para manejar herramientas emergentes como el Deep Learning para optimizar el procesamiento de Imágenes Médicas. 

Por otro lado, el programa universitario se basa en el método Relearning, del cual TECH es pionera, y que garantiza la asimilación exhaustiva de conceptos complejos. En este sentido, cabe destacar que lo único que requieren los médicos para acceder a este Campus Virtual es un dispositivo con acceso a Internet (como móviles, tablets u ordenadores). De esta forma, los egresados él dispondrán de disímiles recursos multimedia como vídeos explicativos, casos de estudio y resúmenes interactivos. 

Extraerás lecciones provechosas a partir de casos reales en entornos simulados de aprendizaje”

Este Diplomado en Aplicaciones Avanzadas de Inteligencia Artificial en Estudios y Análisis de Imágenes Médicas contiene el programa educativo más completo y actualizado del mercado. Sus características más destacadas son:

• El desarrollo de casos prácticos presentados por expertos en Inteligencia Artificial 
• 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 

Profundizarás en cómo la Realidad Aumentada puede emplearse en procedimientos quirúrgicos guiados por imagen para facilitar la localización precisa de estructuras delicadas como nervios o arterias”

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.

¿Buscas manejar las técnicas de validación clínica de biomarcadores de imagen más innovadoras para el uso diagnóstico? Consíguelo mediante este programa universitario en solamente 6 semanas"

Con el disruptivo sistema Relearning que emplea TECH reducirás las largas horas de estudio y memorización. ¡Actualizarás tus conocimientos de forma progresiva!"

Los materiales didácticos que conforman este programa universitario han sido elaborados por reconocidos expertos en Aplicaciones Avanzadas de Inteligencia Artificial en Estudios y Análisis de Imágenes Médicas. El plan de estudios ahondará en cuestiones como los métodos de integración de datos de imágenes con otras fuentes biomédicas o  desarrollo de arquitecturas de Redes Neuronales para imágenes específicas hasta los sistemas de alerta temprana en la detección de anomalías. Asimismo, el temario produndizará en las técnicas más innovadoras de simulaciones para la planificación de cirugías, lo que permitirá a los profesionales visualizar la anatomía individual de los pacientes para anticipar complicaciones.

Implementarás modelos de Inteligencia Artificial para identificar patologías en diferentes modalidades de Imagen Médica como Resonancias Magnéticas, Tomografías Computarizadas o Ecografías” 

Módulo 1. Aplicaciones Avanzadas de Inteligencia Artificial en Estudios y Análisis de Imágenes Médicas 

1.1. Diseño y ejecución de estudios observacionales usando Inteligencia Artificial en imágenes médicas con Flatiron Health 

1.1.1. Criterios para la selección de poblaciones en estudios observacionales de Inteligencia Artificial 
1.1.2. Métodos para el control de variables de confusión en estudios de imágenes 
1.1.3. Estrategias para el seguimiento a largo plazo en estudios observacionales 
1.1.4. Análisis de resultados y validación de modelos de Inteligencia Artificial en contextos clínicos reales 

1.2. Validación y calibración de modelos de IA en interpretación de imágenes con Arterys Cardio AI 

1.2.1. Técnicas de validación cruzada aplicadas a modelos de Diagnóstico por Imagen 
1.2.2. Métodos para la calibración de probabilidades en predicciones de Inteligencia Artificial 
1.2.3. Estándares de rendimiento y métricas de precisión para evaluación de Inteligencia Artificial 
1.2.4. Implementación de pruebas de robustez en diferentes poblaciones y condiciones 

1.3. Métodos de integración de datos de imágenes con otras fuentes biomédicas 

1.3.1. Técnicas de fusión de datos para mejorar la interpretación de imágenes 
1.3.2. Análisis conjunto de imágenes y datos genómicos para diagnósticos precisos 
1.3.3. Integración de información clínica y de laboratorio en sistemas de Inteligencia Artificial 
1.3.4. Desarrollo de interfaces de usuario para la visualización integrada de datos multidisciplinarios 

1.4. Uso de datos de imágenes médicas en investigaciones multidisciplinarias con Enlitic Curie 

1.4.1. Colaboración interdisciplinaria para el análisis avanzado de imágenes 
1.4.2. Aplicación de técnicas de Inteligencia Artificial de otros campos en el Diagnóstico por Imagen 
1.4.3. Desafíos y soluciones en la gestión de datos grandes y heterogéneos 
1.4.4. Estudios de caso de aplicaciones multidisciplinarias exitosas 

1.5. Algoritmos de Aprendizaje Profundo específicos para imágenes médicas con Aidoc 

1.5.1. Desarrollo de arquitecturas de Redes Neuronales para imágenes específicas 
1.5.2. Optimización de hiperparámetros para modelos en imágenes médicas 
1.5.3. Transferencia de Aprendizaje y su aplicabilidad en Radiología 

1.6. Retos en la interpretación y visualización de características aprendidas por modelos profundos

1.6.1. Optimización de la interpretación de imágenes médicas mediante automatización con Viz.ai
1.6.2. Automatización de rutinas de diagnóstico para eficiencia operativa
1.6.3. Sistemas de alerta temprana en la detección de anomalías
1.6.4. Reducción de la carga de trabajo en radiólogos mediante herramientas de Inteligencia Artificial
1.6.5. Impacto de la automatización en la precisión y rapidez de los diagnósticos

1.7. Simulación y modelado computacional en Diagnóstico por Imagen

1.7.1. Simulaciones para el entrenamiento y validación de algoritmos de Inteligencia Artificial
1.7.2. Modelado de enfermedades y su representación en imágenes sintéticas
1.7.3. Uso de simulaciones para la planificación de tratamientos y cirugías
1.7.4. Avances en técnicas computacionales para el procesamiento de imágenes en tiempo real

1.8. Realidad Virtual y Aumentada en la visualización y análisis de imágenes médicas

1.8.1. Aplicaciones de Realidad Virtual para la educación en Diagnóstico por Imagen
1.8.2. Uso de Realidad Aumentada en procedimientos quirúrgicos guiados por imagen
1.8.3. Herramientas de visualización avanzada para la planificación terapéutica
1.8.4. Desarrollo de interfaces inmersivas para la revisión de estudios radiológicos

1.9. Herramientas de minería de datos aplicadas al diagnóstico por Imagen con Radiomics

1.9.1. Técnicas de extracción de datos de grandes repositorios de imágenes médicas
1.9.2. Aplicaciones de análisis de patrones en colecciones de datos de imagen
1.9.3. Identificación de biomarcadores a través de la Minería de Datos de imágenes
1.9.4. Integración de Minería de Datos y Aprendizaje Automático para descubrimientos clínicos

1.10. Desarrollo y validación de biomarcadores utilizando análisis de imágenes con Oncimmune 

1.10.1. Estrategias para identificar biomarcadores de imagen en diversas enfermedades 
1.10.2. Validación clínica de biomarcadores de imagen para uso diagnóstico 
1.10.3. Impacto de los biomarcadores de imagen en la personalización de tratamientos 
1.10.4. Tecnologías emergentes en la detección y análisis de biomarcadores mediante Inteligencia Artificial  

Con los medios de estudio mejor valorados de la docencia online, este Diplomado te permitirá avanzar de forma imparable en tu crecimiento profesional como Médico. ¿A qué esperas para matricularte?”