Un programa 100% online, diseñado con lo último en preparación académica, que te permitirá actualizar tus conocimientos con un enfoque específico en el Diagnóstico Médico mediante Inteligencia Artificial” 

En la actualidad, las tecnologías de sistemas de diagnóstico asistido por Inteligencia Artificial están personalizando los tratamientos, al identificar patrones únicos en cada paciente, mejorando la predicción de enfermedades como el Cáncer o las patologías cardíacas. Este avance está transformando la Medicina de Precisión y sigue evolucionando a medida que se integran más datos genómicos y biométricos en los algoritmos.

El presente plan de estudios pretende revisar las más actualizadas herramientas en el diagnóstico médico, como Viz.ai, que emplea algoritmos avanzados para analizar rápidamente imágenes de tomografías de pacientes con sospechas de Accidentes Cerebrovasculares, permitiendo priorizar de manera automática los casos más graves. Esta tecnología agiliza el proceso de toma de decisiones en tiempo real, lo que resulta crucial en situaciones donde cada minuto cuenta.

Es por ello que el temario del programa académico comienza con una base sólida en los fundamentos teóricos de la Inteligencia Artificial, donde el alumnado analizará los diferentes tipos de datos y el ciclo de vida del dato. Además, se analizará el papel crítico que juega el dato en el desarrollo e implementación de soluciones de IA, ofreciendo una visión integral del proceso. También se abordarán las bases teóricas de las redes neuronales y su aplicación en el Deep Learning, una técnica clave en la evolución de la IA moderna, así como la computación bioinspirada, que imita procesos naturales para desarrollar sistemas inteligentes.

De este modo, el itinerario académico se centrará en la implementación de soluciones para automatizar procesos y personalizar diagnósticos médicos, así como en la aplicación de técnicas de minería de datos y análisis predictivo. En consecuencia, este resultará ser un exhaustivo programa 100% online, que aportará la facilidad de poder cursarlo cómodamente, dónde y cuándo quiera el egresado, pues solo precisará de un dispositivo electrónico con conexión a Internet. Asimismo, se basará en la revolucionaria metodología Relearning, consistente en la reiteración continua de conceptos clave para una asimilación óptima y orgánica de los contenidos.

Domina las técnicas de automatización en diagnóstico médico mediante la Inteligencia Artificial gracias a herramientas como Viz.ai, la cual es capaz de detectar enfermedades mediante algoritmos”

Este Diplomado en Personalización y Automatización en Diagnóstico Médico mediante 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 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

Mejora tus habilidades en un entorno flexible y actualizado, en el que dominarás técnicas avanzadas de procesamiento y minería de datos clínicos, integrando tecnologías como el Procesamiento del Lenguaje Natural”

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. 

Conviértete en un experto en el uso de algoritmos de aprendizaje automático y redes neuronales para el análisis de datos médicos, como imágenes de radiología, gracias a una amplia biblioteca de recursos multimedia"

Matricúlate en este programa y aprovecha la revolucionaria metodología Relearning, que te permitirá dominar de manera práctica y eficiente la aplicación de la Inteligencia Artificial en el diagnóstico médico"

Este Diplomado, de 6 semanas de duración, profundizará en la Personalización y Automatización en Diagnóstico Médico mediante Inteligencia Artificial. Así, a lo largo de esta capacitación, los médicos analizarán diversas técnicas de detección de enfermedades a través de IA, así como el procesamiento de imágenes médicas utilizando Butterfly Network. Además, actualizarán sus conocimientos en algoritmos para el procesamiento en tiempo real de imágenes durante procedimientos médicos. Todo esto se facilitará gracias al sistema Relearning, implementado por TECH en todas sus titulaciones, permitiendo una asimilación de los contenidos sin necesidad de largas horas de estudio.

Este programa te ofrecerá un amplio contenido sobre los modelos de Inteligencia Artificial, enfocándose en la implementación de soluciones tecnológicas avanzadas en entornos hospitalarios”

Módulo 1. Personalización y Automatización en Diagnóstico Médico mediante Inteligencia Artificial

1.1. Aplicación de Inteligencia Artificial en secuenciación genómica y correlación con hallazgos imagenológicos con Fabric Genomics

1.1.1. Técnicas de Inteligencia Artificial para la integración de datos genómicos e imagenológicos
1.1.2. Modelos predictivos para correlacionar variantes genéticas con patologías visibles en imágenes
1.1.3. Desarrollo de algoritmos para el análisis automático de secuencias y su representación en imágenes
1.1.4. Estudios de caso sobre el impacto clínico de la fusión de genómica e imagenología

1.2. Avances en Inteligencia Artificial para el análisis detallado de imágenes biomédicas con PathAI

1.2.1. Innovaciones en técnicas de procesamiento y análisis de imágenes a nivel celular
1.2.2. Aplicación de Inteligencia Artificial para la mejora de resolución en imágenes de microscopía
1.2.3. Algoritmos de Deep Learning especializados en la detección de patrones submicroscópicos
1.2.4. Impacto de los avances en Inteligencia Artificial en la investigación biomédica y diagnóstico clínico

1.3. Automatización en la adquisición y procesamiento de imágenes médicas con Butterfly Network

1.3.1. Sistemas automatizados para la optimización de parámetros de adquisición de imágenes
1.3.2. Inteligencia Artificial en la gestión y mantenimiento de equipos de imagenología
1.3.3. Algoritmos para el procesamiento en tiempo real de imágenes durante procedimientos médicos
1.3.4. Casos de éxito en la implementación de sistemas automatizados en hospitales y clínicas

1.4. Personalización de diagnósticos mediante Inteligencia Artificial y medicina de precisión con Tempus AI

1.4.1. Modelos de Inteligencia Artificial para diagnósticos personalizados basados en perfiles genéticos y de imagen
1.4.2. Estrategias para la integración de datos clínicos y de imagen en la planificación terapéutica
1.4.3. Impacto de la medicina de precisión en los resultados clínicos a través de la IA
1.4.4. Desafíos éticos y prácticos en la implementación de la medicina personalizada

1.5. Innovaciones en diagnóstico asistido por Inteligencia Artificial con Caption Health

1.5.1. Desarrollo de nuevas herramientas de Inteligencia Artificial para la detección precoz de enfermedades
1.5.2. Avances en algoritmos de Inteligencia Artificial para la interpretación de patologías complejas
1.5.3. Integración de diagnósticos asistidos por Integración de diagnósticos asistidos por IA en la práctica clínica rutinaria
1.5.4. Evaluación de la efectividad y la aceptación de la Inteligencia Artificial diagnóstica por profesionales de la salud

1.6. Aplicaciones de Inteligencia Artificial en análisis de imágenes del microbioma con DayTwo AI

1.6.1. Técnicas de Inteligencia Artificial para el análisis de imágenes en estudios del microbioma
1.6.2. Correlación de datos imagenológicos del microbioma con indicadores de salud
1.6.3. Impacto de los hallazgos en microbioma sobre las decisiones terapéuticas
1.6.4. Desafíos en la estandarización y validación de imágenes del microbioma

1.7. Uso de wearables para mejorar la interpretación de imágenes diagnósticas con AliveCor

1.7.1. Integración de datos de wearables con imágenes médicas para diagnósticos completos
1.7.2. Algoritmos de IA para el análisis de datos continuos y su representación en imágenes
1.7.3. Innovaciones tecnológicas en wearables para la monitorización de salud
1.7.4. Estudios de caso sobre la mejora en la calidad de vida a través de wearables y diagnósticos por imagen

1.8. Gestión de datos de diagnóstico por imagen en ensayos clínicos mediante Inteligencia Artificial

1.8.1. Herramientas de IA para la gestión eficiente de grandes volúmenes de datos de imagen
1.8.2. Estrategias para asegurar la calidad y la integridad de los datos en estudios multicéntricos
1.8.3. Aplicaciones de Inteligencia Artificial para el análisis predictivo en ensayos clínicos
1.8.4. Retos y oportunidades en la estandarización de protocolos de imagen en ensayos globales

1.9. Desarrollo de tratamientos y vacunas asistidos por diagnósticos Inteligencia Artificial avanzados

1.9.1. Uso de Inteligencia Artificial para el diseño de tratamientos personalizados basados en imágenes y datos clínicos
1.9.2. Modelos de Inteligencia Artificial en el desarrollo acelerado de vacunas con apoyo de Diagnósticos por Imagen
1.9.3. Evaluación de la efectividad de tratamientos mediante seguimiento por imagen
1.9.4. Impacto de la Inteligencia Artificial en la reducción de tiempos y costos en el desarrollo de nuevas terapias

1.10. Aplicaciones de IA en inmunología y estudios de respuesta inmune con ImmunoMind

1.10.1. Modelos de IA para la interpretación de imágenes relacionadas con la respuesta inmune
1.10.2. Integración de datos de imagenología y análisis inmunológico para diagnósticos precisos
1.10.3. Desarrollo de biomarcadores de imagen para Enfermedades Autoinmunes
1.10.4. Avances en la personalización de tratamientos inmunológicos mediante el uso de Inteligencia Artificial

Abordarás aspectos éticos y de privacidad en el manejo de datos sensibles en la implementación de sistemas automatizados en entornos clínicos, todo de la mano de la mejor universidad digital del mundo, según Forbes: TECH”