Mediante ##este/esta## Especialización totalmente online, manejarás las técnicas más sofisticadas de la Inteligencia Artificial para personalizar los Tratamientos Estéticos y monitorear los resultados de las intervenciones con precisión”

De acuerdo a un nuevo estudio publicado por la Organización Mundial de la Salud, el mercado global de la Medicina Estética ha alcanzado un valor de 60 mil millones de dólares en los últimos años. De hecho, la entidad prevé que esta cifra crezca a una tasa anual del 10%. Este auge está impulsado por la demanda creciente de procedimientos menos invasivos y más personalizados. Ante esta situación, la Inteligencia Artificial desempeña un papel clave en este nuevo paradigma, al facilitar diagnósticos más precisos, terapias individualizadas y un seguimiento clínico detallado del estado de los pacientes. Por ello, es fundamental que los profesionales se mantengan a la vanguardia de las estrategias más modernas del aprendizaje automático para aprovechar al máximo su potencial.

Con esta idea en mente, TECH presenta un vanguardista Especialización en Diagnóstico, Personalización del Tratamiento y Seguimiento en Medicina Estética con Inteligencia Artificial. Ideado por referencias en este campo, el plan de estudios se centrará en el análisis de cuestiones que abarcan desde software especializado para identificar tempranamente lesiones sospechosas en la piel o empleo de algoritmos sofisticados que evalúan la firmeza de la tez hasta el manejo de modelados predictivos a fin de prever los resultados clínicos. Asimismo, el temario otorgará a los expertos diferentes técnicas para personalizar los tratamientos estéticos en función de aspectos como la sensibilidad cutánea. De este modo, los egresados desarrollarán competencias avanzadas para utilizar con destreza numerosos métodos del aprendizaje profundo para incrementar la calidad de sus procedimientos clínicos.

En lo que respecta a la metodología de la titulación universitaria, TECH proporciona un entorno 100% online que posibilita que los especialistas planifiquen sus horarios y ritmo de estudio. Además, el disruptivo sistema Relearning garantizará que asimilen los conceptos claves del temario de forma natural. En este sentido, lo único que precisarán los egresados es un dispositivo electrónico con conexión a internet para acceder al Campus Virtual.

Utilizarás Redes Neuronales Profundas para predecir respuestas a planes terapéuticos estéticos y adaptarlos en función de las características individuales de los usuarios”

Esta Especialización en Diagnóstico, Personalización del Tratamiento y Seguimiento en Medicina Estética con Inteligencia Artificial contiene el programa científico más completo y actualizado del mercado. Sus características más destacadas son:

• El desarrollo de casos prácticos presentados por expertos Inteligencia Artificial aplicada a Medicina Estética
• 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

Ahondarás en la creación de dashboards interactivos con Power Bi, lo que te permitirá visualizar indicadores clave de rendimiento y analizar la efectividad de las intervenciones”

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.

Serás capaz de identificar efectos adversos tempranos a través de software de última generación como SkinCoach y garantizarás cualquier anomalía en la piel"

Con el revolucionario sistema Relearning de TECH no tendrás que invertir largas horas al estudio y te focalizarás en los conceptos más relevantes"

El temario de ##este/esta## Especialización ofrece un recorrido completo desde los fundamentos de la Inteligencia Artificial hasta herramientas especializadas en el campo de la Medicina Estética. Los contenidos didácticos profundizarán en cuestiones como el diagnóstico temprano de Anomalías Cutáneas usando DermaSensor, el análisis de Manchas en la piel provocadas por el daño solar o la pigmentación empleando Effaclar AI. También, el temario proporcionará a los profesionales las claves para diseñar e implementar planes terapéuticos individualizados según las necesidades específicas de los pacientes. Esto garantizará que los expertos optimicen la calidad de sus intervenciones y el bienestar de los individuos.

Supervisarás la consistencia de los procedimientos de contorno corporal mediante análisis continuos apoyados por instrumentos avanzados de la Inteligencia Artificial”

Módulo 1. Diagnóstico y análisis con Inteligencia Artificial en Medicina Estética

1.1. Diagnóstico de Anomalías Cutáneas

1.1.1. Detección de melanomas y lesiones sospechosas en la piel (SkinVision)
1.1.2. Identificación de lesiones precancerosas mediante algoritmos de IA (DermaSensor)
1.1.3. Análisis de patrones de manchas y lunares en tiempo real (MoleScope)
1.1.4. Clasificación de tipos de lesiones cutáneas con redes neuronales (SkinIO)

1.2. Análisis de Tono y Textura de la Piel

1.2.1. Evaluación avanzada de textura cutánea mediante visión artificial (HiMirror)
1.2.2. Análisis de uniformidad y tono de piel con modelos de IA (Visia Complexion Analysis)
1.2.3. Comparación de cambios en la textura tras tratamientos estéticos (Canfield Reveal Imager)
1.2.4. Medición de la firmeza y suavidad en piel usando algoritmos de IA (MySkin AI)

1.3. Detección de Daño Solar y Pigmentación

1.3.1. Identificación de daño solar oculto en capas profundas de la piel (VISIA Skin Analysis)
1.3.2. Segmentación y clasificación de zonas de hiperpigmentación (Adobe Sensei)
1.3.3. Detección de manchas solares en diferentes tipos de piel (SkinScope LED)
1.3.4. Evaluación de la eficacia de tratamientos para hiperpigmentación (Melanin Analyzer AI)

1.4. Diagnóstico de Acné y Manchas

1.4.1. Identificación de tipos de acné y gravedad de lesiones (Aysa AI)
1.4.2. Clasificación de cicatrices de acné para selección de tratamiento (Skinome)
1.4.3. Análisis de patrones de manchas faciales en tiempo real (Face++)
1.4.4. Evaluación de mejoras en la piel tras tratamiento antiacné (Effaclar AI)

1.5. Predicción de Efectividad de Tratamientos Cutáneos

1.5.1. Modelado de respuesta de la piel a tratamientos de rejuvenecimiento (Rynkl)
1.5.2. Predicción de resultados en terapias con ácido hialurónico (Modiface)
1.5.3. Evaluación de la eficacia de productos dermatológicos personalizados (SkinCeuticals Custom D.O.S.E)
1.5.4. Seguimiento de la respuesta cutánea en terapias con láser (Spectra AI)

1.6. Análisis de Envejecimiento Facial

1.6.1. Proyección de la edad aparente y signos de envejecimiento facial (PhotoAge)
1.6.2. Modelado de la pérdida de elasticidad en la piel con el tiempo (FaceLab)
1.6.3. Detección de líneas de expresión y arrugas profundas en el rostro (Visia Wrinkle Analysis)
1.6.4. Evaluación de la progresión de signos de envejecimiento (AgingBooth AI)

1.7. Detección de Daño Vascular en Piel

1.7.1. Identificación de venas varicosas y daño capilar en la piel (VeinViewer Vision2)
1.7.2. Evaluación de telangiectasias y arañas vasculares en rostro (Canfield Vascular Imager)
1.7.3. Análisis de efectividad en tratamientos de esclerosis vascular (VascuLogic AI)
1.7.4. Seguimiento de cambios en daños vasculares post-tratamiento (Clarity AI)

1.8. Diagnóstico de Pérdida de Volumen Facial

1.8.1. Análisis de pérdida de volumen en pómulos y contorno facial (RealSelf AI Volume Analysis)
1.8.2. Modelado de redistribución de grasa facial para planificación de rellenos (MirrorMe3D)
1.8.3. Evaluación de la densidad de tejido en zonas específicas del rostro (3DMDface System)
1.8.4. Simulación de resultados de rellenos en la reposición de volumen facial (Crisalix Volume)

1.9. Detección de Flacidez y Elasticidad de la Piel

1.9.1. Medición de la elasticidad y firmeza de la piel (Cutometer)
1.9.2. Análisis de flacidez en cuello y líneas de mandíbula (Visage Technologies Elasticity Analyzer)
1.9.3. Evaluación de cambios en elasticidad tras procedimientos de radiofrecuencia (Thermage AI)
1.9.4. Predicción de mejora en firmeza con tratamientos de ultrasonido (Ultherapy AI)

1.10. Evaluación de Resultados de Tratamientos Láser

1.10.1. Análisis de regeneración de la piel en terapias de láser fraccionado (Fraxel AI)
1.10.2. Monitoreo de eliminación de manchas y pigmentación con láser (PicoSure AI)
1.10.3. Evaluación de reducción de cicatrices mediante terapia láser (CO2RE AI)
1.10.4. Comparación de resultados de rejuvenecimiento tras terapia láser (Clear + Brilliant AI)

Módulo 2. Personalización y optimización de tratamientos estéticos con Inteligencia Artificial

2.1. Personalización de Regímenes de Cuidado de la Piel

2.1.1. Análisis de tipo de piel y recomendaciones personalizadas (SkinCeuticals Custom D.O.S.E)
2.1.2. Evaluación de sensibilidad cutánea y ajuste de productos cosméticos (Atolla)
2.1.3. Diagnóstico de factores de envejecimiento para rutinas anti-edad personalizadas (Proven Skincare)
2.1.4. Recomendaciones basadas en condiciones climáticas y ambientales (HelloAva)

2.2. Optimización de Tratamientos de Filler y Botox

2.2.1. Simulación de resultados de fillers en áreas faciales específicas (Modiface)
2.2.2. Ajuste de dosis de botox en zonas de expresión según análisis facial (Botox Visualizer)
2.2.3. Evaluación de duración y efectividad de tratamientos de relleno (Crisalix Botox & Filler Simulators)
2.2.4. Predicción de resultados en tratamientos de relleno con IA avanzada (Aesthetic Immersion AI)

2.3. Personalización de Rutinas Anti-Edad

2.3.1. Selección de activos y productos anti-edad específicos (Function of Beauty Anti-Aging)
2.3.2. Diagnóstico de arrugas y líneas finas para personalizar cremas y sueros (Aysa AI)
2.3.3. Optimización de la concentración de activos en productos anti-edad (L’Oréal Perso)
2.3.4. Ajuste de rutina según el nivel de exposición solar y estilo de vida (SkinCoach)

2.4. Desarrollo de Protocolos Individualizados para peelings

2.4.1. Evaluación de sensibilidad y grosor de la piel para peelings (MySkin AI)
2.4.2. Análisis de manchas y pigmentación para selección de peelings específicos (Canfield Reveal Imager)
2.4.3. Personalización de peelings químicos según tipo de piel (Skin IO Custom Peels)
2.4.4. Simulación de resultados de peelings y seguimiento de regeneración (MoleScope AI)

2.5. Optimización de Tratamientos de Hiperpigmentación

2.5.1. Análisis de causas de hiperpigmentación y selección de tratamiento adecuado (Melanin Analyzer AI)
2.5.2. Personalización de tratamientos de luz pulsada intensa (IPL) para manchas (Syneron Candela IPL)
2.5.3. Seguimiento de la evolución de hiperpigmentación tras tratamiento (VISIA Skin Analysis)
2.5.4. Predicción de resultados de despigmentación con IA avanzada (SkinCeuticals Pigment Regulator)

2.6. Adaptación de Tratamientos de Rejuvenecimiento Corporal

2.6.1. Análisis de flacidez y firmeza corporal para tratamientos de reafirmación (InMode BodyTite)
2.6.2. Evaluación de tono y textura de la piel para procedimientos de rejuvenecimiento (Cutera Xeo)
2.6.3. Personalización de radiofrecuencia corporal según necesidades individuales (Thermage FLX)
2.6.4. Simulación de resultados en tratamientos de rejuvenecimiento corporal no invasivo (CoolSculpting Visualizer)

2.7. Personalización de Tratamientos para Rosácea

2.7.1. Diagnóstico del grado de rosácea y personalización de tratamiento (Aysa AI for Rosacea)
2.7.2. Recomendación de productos y rutinas específicas para rosácea (La Roche-Posay Effaclar AI)
2.7.3. Ajuste de tratamientos de luz pulsada para reducir rojeces (Lumenis IPL)
2.7.4. Seguimiento de mejoras y ajuste de protocolos en tratamiento de rosácea (Cutera Excel V)

2.8. Ajuste en Protocolos de Rejuvenecimiento Facial con Láser

2.8.1. Personalización de parámetros de láser fraccionado según tipo de piel (Fraxel Dual AI)
2.8.2. Optimización de energía y duración en tratamientos de rejuvenecimiento láser (PicoSure AI)
2.8.3. Simulación de resultados y seguimiento post-tratamiento láser (Clear + Brilliant)
2.8.4. Evaluación de mejora en textura y tono tras tratamientos de láser (VISIA Complexion Analysis)

2.9. Adaptación de Procedimientos de Contorno Corporal

2.9.1. Personalización de tratamientos de criolipólisis en zonas específicas (CoolSculpting AI)
2.9.2. Optimización de parámetros en tratamientos de ultrasonido focalizado (Ultherapy)
2.9.3. Ajuste de procedimientos de radiofrecuencia en contorno corporal (Body FX AI)
2.9.4. Simulación de resultados en remodelación corporal no invasiva (SculpSure Consult)

2.10. Personalización de Tratamientos de Regeneración Capilar

2.10.1. Evaluación del grado de alopecia y personalización de tratamiento capilar (HairMetrix)
2.10.2. Optimización de densidad y crecimiento en trasplantes capilares (ARTAS iX Robotic Hair Restoration)
2.10.3. Simulación de crecimiento capilar en tratamientos con PRP (TruScalp AI)
2.10.4. Monitoreo de respuesta a terapias de mesoterapia capilar (Keeps AI)

Módulo 3. Inteligencia Artificial para seguimiento y mantenimiento en Medicina Estética

3.1. Monitoreo de Resultados Post-Tratamiento

3.1.1. Seguimiento de evolución en tratamientos faciales con imagenología (Canfield VECTRA)
3.1.2. Comparación de resultados antes y después en procedimientos corporales (MirrorMe3D)
3.1.3. Evaluación automática de mejoras en textura y tono tras tratamiento (VISIA Skin Analysis)
3.1.4. Documentación y análisis de progreso en cicatrización cutánea (SkinIO)

3.2. Análisis de Adherencia a Rutinas Estéticas

3.2.1. Detección de cumplimiento de rutinas diarias de cuidado de la piel (SkinCoach)
3.2.2. Evaluación de adherencia a recomendaciones de productos estéticos (HelloAva)
3.2.3. Análisis de hábitos y rutinas de tratamiento según estilo de vida (Proven Skincare)
3.2.4. Ajuste de rutinas basadas en el seguimiento de adherencia diaria (Noom Skin AI)

3.3. Detección de Efectos Adversos Tempranos

3.3.1. Identificación de reacciones adversas en tratamientos de relleno dérmico (SkinVision)
3.3.2. Monitoreo de inflamación y enrojecimiento post-tratamiento (Effaclar AI)
3.3.3. Seguimiento de efectos secundarios tras procedimientos de rejuvenecimiento láser (Fraxel AI)
3.3.4. Alerta temprana de hiperpigmentación post-inflamatoria (DermaSensor)

3.4. Seguimiento a Largo Plazo de Tratamientos Faciales

3.4.1. Análisis de la durabilidad de efectos de fillers y botox (Modiface)
3.4.2. Monitoreo de resultados a largo plazo en procedimientos de lifting facial (Aesthetic One)
3.4.3. Evaluación de cambios graduales en elasticidad y firmeza facial (Cutometer)
3.4.4. Seguimiento de mejoras en volumen facial tras injertos de grasa (Crisalix Volume)

3.5. Control de Resultados de Implantes y Rellenos

3.5.1. Detección de desplazamientos o irregularidades en implantes faciales (VECTRA 3D)
3.5.2. Seguimiento de volumen y forma en implantes corporales (3D LifeViz)
3.5.3. Análisis de durabilidad de rellenos y su efecto en el contorno facial (RealSelf AI Volume Analysis)
3.5.4. Evaluación de simetría y proporción en implantes faciales (MirrorMe3D)

3.6. Evaluación de Resultados en Tratamientos de Manchas

3.6.1. Monitoreo de reducción de manchas solares tras tratamiento IPL (Lumenis AI IPL)
3.6.2. Evaluación de cambios en hiperpigmentación y tono de piel (VISIA Skin Analysis)
3.6.3. Seguimiento de evolución de manchas de melasma en zonas específicas (Canfield Reveal Imager)
3.6.4. Comparación de imágenes para medir efectividad en tratamientos de despigmentación (Adobe Sensei)

3.7. Monitoreo de Elasticidad y Firmeza Cutánea

3.7.1. Medición de cambios en elasticidad tras tratamientos de radiofrecuencia (Thermage AI)
3.7.2. Evaluación de mejora en firmeza tras tratamientos de ultrasonido (Ultherapy)
3.7.3. Seguimiento de firmeza cutánea en rostro y cuello (Cutera Xeo)
3.7.4. Monitoreo de elasticidad tras uso de cremas y productos tópicos (Cutometer)

3.8. Control de Eficiencia en Tratamientos Anticelulíticos

3.8.1. Análisis de reducción de celulitis en procedimientos de cavitación (UltraShape AI)
3.8.2. Evaluación de cambios en textura y volumen post-tratamiento anticelulítico (VASER Shape)
3.8.3. Monitoreo de mejoras tras procedimientos de mesoterapia corporal (Body FX)
3.8.4. Comparación de resultados de reducción de celulitis con criolipólisis (CoolSculpting AI)

3.9. Análisis de Estabilidad en Resultados de Peelings

3.9.1. Monitoreo de regeneración cutánea y textura tras peeling químico (VISIA Complexion Analysis)
3.9.2. Evaluación de sensibilidad y enrojecimiento tras peelings (SkinScope LED)
3.9.3. Seguimiento de reducción de manchas post-peeling (MySkin AI)
3.9.4. Comparación de resultados a largo plazo tras múltiples sesiones de peeling (VISIA Skin Analysis)

3.10. Adaptación de Protocolos para Resultados Óptimos

3.10.1. Ajuste de parámetros en tratamientos de rejuvenecimiento según resultados (Aesthetic One)
3.10.2. Personalización de protocolos de mantenimiento post-tratamiento (SkinCeuticals Custom D.O.S.E)
3.10.3. Optimización de tiempos entre sesiones de procedimientos no invasivos (Aysa AI)
3.10.4. Recomendaciones de cuidados en el hogar basadas en respuesta a tratamientos (HelloAva)

Podrás descargarte todos los contenidos didácticos, como lecturas especializadas basadas en la última evidencia científica o vídeos explicativos, incluso una vez que hayas concluido el programa universitario”