Un programa que te capacitará en el ámbito de análisis de imágenes biomédicas y el control de datos sociosanitarios, con el fin 
de optimizar la atención médica”

Una de las ventajas más destacables que las imágenes biomédicas ofrecen a la rama clínica, es minimizar la intervención quirúrgica en los pacientes. Esto no solo mejorará los procesos médicos en el área de cirugía, sino que protegerá además a aquellos afectados que por, problemas paralelos no puedan ser operados. Además, la incorporación del Big Data ha permitido contrastar información heterogénea de distintos centros clínicos, lo que ha resultado muy útil a nivel global con el COVID. Dada la creciente demanda del mercado laboral sanitario de contar con profesionales que se adapten a los nuevos avances y sepan gestionar los cambios en la atención primaria y secundaria, los especialistas se han visto con la necesidad de ampliar su campo de actuación hacia la telemedicina.

Atendiendo a esta demanda profesional, TECH ha desarrollado un programa exhaustivo en Análisis de Imágenes Biomédicas y Big Data en E-Health destinado a egresados en Enfermería. De esta manera, los alumnos que reciban el programa, contarán con una metodología Relearning que les evitará largas horas de estudio y les posibilitará para asimilar los conceptos de manera sencilla y progresiva. 

TECH también ha recurrido a un equipo de expertos que no solo transmitirán los conocimientos teóricos de esta titulación a los egresados, sino que, además, podrán compartir con ellos sus experiencias en el sector y el escenario real de actuación. Gracias a su colaboración, el alumnado tendrá a su disposición una vía de comunicación directa mediante la que podrá resolver todas las dudas con respecto al temario. Se trata de una experiencia académica flamante para aquellos profesionales que buscan la excelencia y una instrucción adaptada con expertos en telemedicina. 

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Esta Especialización en ##TITULO## contiene el programa educativo 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

Gracias a TECH, profundizarás en radiología y las herramientas como SPECT y PET que intervienen en medicina”

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.

Adéntrate en el paradigma de la telemedicina y comprende los beneficios en la asistencia de pacientes con enfermedades infecciosas"

Indaga en los entresijos del Big Data en salud pública para que atiendas a las predicciones de riesgos y la medicina personalizada"

##Este/Esta### #ESTUDIO## ha sido desarrollado conjuntamente con un equipo profesional versado en el área sanitaria, que cuenta con años de experiencia en el escenario clínico. Se trata de una titulación que plantea la simulación de casos reales, para que el alumnado sepa actuar en la praxis profesional con la orientación de expertos. Además, el alumnado cuenta con 450 horas de material teórico-práctico y adicional para dinamizar el estudio. Todo ello, se ha aplicado en esta titulación, de forma 100% online para que, en tan solo 6 meses, el especialista de la Enfermería desarrolle sus conocimientos, pudiendo trabajar en la actualización de sus competencias profesionales. Además, TECH aplica la metodología Relearning, para que el alumnado asimile los conocimientos de forma paulatina y no tengan que invertir largas horas de memorización en la materia. 

Indaga en las técnicas, el reconocimiento y la intervención a través de imágenes biomédicas, gracias a TECH"

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
1.6.4. Bases y fundamentos de las funciones ejecutivas

1.6.4.1. Gammagrafía
1.6.4.2. SPECT
1.6.4.3. PET
1.6.4.4. 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 

3.2.1. Análisis remoto de los resultados
3.2.2. Chatbox
3.2.3. Prevención y monitorización en tiempo real
3.2.4. 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 educida
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

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