Gracias a este Diplomado 100% online, podrás contribuir al avance de la Medicina, aplicando innovadoras soluciones de Inteligencia Artificial en el diagnóstico de diversas patologías”

Las aplicaciones avanzadas de Inteligencia Artificial en imágenes médicas están transformando el diagnóstico y tratamiento de patologías, desde la detección temprana de Cáncer con redes neuronales convolucionales, hasta la identificación de enfermedades neurodegenerativas mediante el análisis de patrones complejos en resonancias y tomografías. Además, la IA permite priorizar casos críticos en Radiología, mejorar la segmentación de tumores, optimizar la calidad de imágenes y predecir la evolución de enfermedades.

En este sentido, el itinerario académico contiene un enfoque integral, gracias al cual los médicos fortalecerán sus conocimientos en el diseño y ejecución de estudios observacionales, aplicando la Inteligencia Artificial para la selección de poblaciones, el control de variables y el seguimiento a largo plazo. Además, se profundizará en la validación y calibración de modelos, con herramientas como Arterys Cardio AI, asegurando la precisión de las predicciones en diversas condiciones clínicas.

Durante esta titulación, los profesionales también dominarán métodos de integración de datos de imágenes médicas con otras fuentes biomédicas, optimizando diagnósticos a través de la fusión de información clínica, genética y laboratorio. Asimismo, se aproximarán a casos de uso multidisciplinarios, aplicando algoritmos de aprendizaje profundo específicos para imágenes médicas y comprendiendo la importancia de la colaboración interdisciplinaria en investigaciones avanzadas. Por último, el temario abarcará las simulaciones y el modelado computacional para el diagnóstico por imagen, destacando el uso de Realidad Virtual y Aumentada para procedimientos quirúrgicos guiados por imágenes.

De este modo, este Diplomado 100% online ofrece al egresado la flexibilidad de realizarlo de manera cómoda, en el lugar y momento que prefiera, solo precisando de un dispositivo electrónico con acceso a Internet. Se trata de una modalidad adaptada a las necesidades actuales, que garantiza posicionar al alumnado en un sector de alta demanda, gracias a la revolucionaria metodología Relearning, consistente en la repetición de conceptos clave para una asimilación óptima y orgánica de los contenidos.

Profundizarás en las técnicas más avanzadas en el análisis de imágenes médicas con la ayuda de la Inteligencia Artificial, gracias a una amplia biblioteca de innovadores recursos multimedia”

Este Diplomado en Aplicaciones Avanzadas de Inteligencia Artificial en Estudios y Análisis de Imágenes Médicas 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 aplicada al Diagnóstico por Imagen
• 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

Con la metodología Relearning, los profesionales de la salud combinarán el estudio de casos clínicos con un sistema de aprendizaje basado en la reiteración continua de los conceptos clave”

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.

Abordarás temas como la segmentación y clasificación de imágenes, la detección de patologías, la generación de modelos predictivos y el desarrollo de herramientas asistidas por Inteligencia Artificial"

Conviértete en un experto en Inteligencia Artificial y Análisis de Imágenes Médicas, realizando este Diplomado desde cualquier parte del mundo y a cualquier hora del día. ¿A qué esperas para matricularte?"

Este Diplomado incluirá una introducción a conceptos fundamentales de Inteligencia Artificial y aprendizaje automático, con un enfoque particular en las Redes Neuronales Convolucionales (CNN) y su aplicación en la detección, segmentación y clasificación de imágenes médicas. Además, se analizarán técnicas de procesamiento de imágenes, diagnóstico asistido por IA y el uso de herramientas avanzadas de Deep Learning. De ##este/esta## modo, los profesionales adquirirán habilidades prácticas mediante el uso de software especializado, preparándose para enfrentar los retos actuales en el ámbito del análisis médico automatizado.

Ponte al día en las últimas novedades que ofrece la Inteligencia Artificial en el área de la Medicina, gracias a este exhaustivo temario validado por la mejor universidad digital del mundo, según Forbes: TECH”

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

Ahondarás en los algoritmos de segmentación y clasificación, las Redes Neuronales Convolucionales (CNN) y las técnicas de procesamiento de imágenes médicas. ¡Con todas las garantías de calidad de TECH”