Con este Experto Universitario, íntegramente online, dominarás las técnicas de Inteligencia Artificial más modernas para personalizar las terapias estéticas y anticipar los resultados de las intervenciones” 

Según un reciente informe elaborado por la Organización Mundial de la Salud, durante el último año se realizaron más de 2.5 millones de procedimientos de Medicina Estética a escala global. En este escenario, los profesionales se enfrentan al desafío de personalizar los planes terapéuticos según las necesidades y expectativas de cada persona. Frente a esto, la Inteligencia Artificial ha irrumpido como una valiosa herramienta que ofrece soluciones innovadoras tanto para el Procesamiento de Datos Clínicos como para realizar exhaustivas simulaciones de los resultados estéticos. De esta forma, los facultativos utilizan métodos como los algoritmos de aprendizaje automático o redes neuronales para obtener diagnósticos más exactos. Así pues, diseñan tratamientos altamente individualizados para garantizar una mejora sustancial en el bienestar general de los individuos.  

Dado este contexto, TECH presenta un innovador Experto Universitario en Aplicación de Inteligencia Artificial para el Procesamiento de Datos Clínicos, Modelado y Diagnóstico en Medicina Estética. Concebido por referencias en este campo, el itinerario académico profundizará en materias que comprenden desde la integración de algoritmos que procesen grandes volúmenes de datos o entrenamiento de modelos predictivos hasta la estructuración de las informaciones obtenidas en las pruebas imagenológicas. En sintonía con esto, el temario abordará múltiples estrategias para simular procedimientos como cambios faciales, regeneraciones cutáneas o resultados de cirugías estéticas mediante software tridimensional de última generación. Además, los materiales didácticos pondrán a disposición de los facultativos un amplio abanico de métodos para identificar tempranamente afecciones como Lesiones Precancerosas en la piel.  

En cuanto a la metodología del programa universitario, este se basa en una flexible modalidad 100% online. A su vez, TECH emplea su disruptivo sistema del Relearning, consistente en la reiteración de los conceptos esenciales para asegurar su dominio. Por otro lado, los facultativos hallarán en el Campus Virtual diversas píldoras multimedia que amenizarán su experiencia académica. Entre ellas figuran lecturas especializadas cimentadas en los últimos postulados científicos, vídeos explicativos, infografías o resúmenes interactivos.

Estarás preparado para recolectar, analizar y visualizar datos clínicos procedentes de diversas fuentes; garantizando su calidad para la planificación de los tratamientos estéticos” 

Este Experto Universitario en Aplicación de Inteligencia Artificial para el Procesamiento de Datos Clínicos, Modelado y Diagnóstico en Medicina Estética 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 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 

El característico sistema Relearning creado por TECH posibilitará que actualices tus conocimientos a tu ritmo, sin depender de condicionantes externos de enseñanza como traslados innecesarios”  

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.

Profundizarás en el uso de SkinVision, que te servirá para identificar de manera temprana Melanomas complejos"

Dispondrás de una sólida comprensión sobre las implicaciones éticas y legales del empleo de la Inteligencia Artificial en Medicina Estética"

Este Experto Universitario otorgará a los médicos un conocimiento holístico sobre la adopción de las principales técnicas de la Inteligencia Artificial en la Medicina Estética. El itinerario académico ahondará en la implementación de algoritmos para recopilar, analizar y procesar grandes volúmenes de datos clínicos. También, el temario brindará a los expertos las claves para almacenar de forma segura las informaciones confidenciales de los usuarios. Asimismo, los materiales didácticos profundizarán en el uso de herramientas avanzadas de simulación (como Crisalix, FaceGen o ZBrush) para crear modelos tridimensionales de los pacientes y previsualizar los resultados de los tratamientos antes de su realización. 

Dispondrás de recursos multimedia avanzados, tales como vídeos explicativos y resúmenes interactivos, para tu capacitación integral con este programa de TECH” 

Módulo 1. Procesamiento de datos clínicos para modelado predictivo en Medicina Estética 

1.1. Recopilación y almacenamiento de Datos de Pacientes  

1.1.1. Implementación de bases de datos para almacenamiento seguro y escalable (MongoDB Atlas)  
1.1.2. Recolección de datos de imágenes faciales y corporales (Google Cloud Vision AI)  
1.1.3. Recopilación de historial clínico y factores de riesgo (Epic Systems AI)  
1.1.4. Integración de datos de dispositivos médicos y wearables (Fitbit Health Solutions)  

1.2. Limpieza y Normalización de Datos para Modelos Predictivos  

1.2.1. Detección y corrección de datos faltantes o inconsistentes (OpenRefine)  
1.2.2. Normalización de formatos de datos de imágenes y texto clínico (Pandas AI Library)  
1.2.3. Eliminación de sesgos en datos clínicos y estéticos (IBM AI Fairness 360)  
1.2.4. Preprocesamiento y organización de datos para entrenar modelos predictivos (TensorFlow)  

1.3. Estructuración de Datos de Imágenes Médicas  

1.3.1. Segmentación de imágenes faciales para análisis de características (NVIDIA Clara)
1.3.2. Identificación y clasificación de áreas de interés en la piel (SkinIO)  
1.3.3. Organización de datos de imágenes en diferentes resoluciones y capas (Clarifai)  
1.3.4. Etiquetado de imágenes médicas para entrenar redes neuronales (Labelbox)  

1.4. Modelado Predictivo Basado en Datos Personales  

1.4.1. Predicción de resultados estéticos a partir de datos históricos (H2O.ai AutoML)  
1.4.2. Modelos de machine learning para personalización de tratamientos (Amazon SageMaker)  
1.4.3. Redes neuronales profundas para predecir respuesta a tratamientos (DeepMind AlphaFold)  
1.4.4. Personalización de modelos según características faciales y corporales (Google AutoML Vision)  

1.5. Análisis de Factores Externos y Ambientales en Resultados Estéticos  

1.5.1. Incorporación de datos meteorológicos en análisis de piel (Weather Company Data on IBM Cloud)  
1.5.2. Modelado de la exposición UV y su impacto en la piel (NOAA AI UV Index)  
1.5.3. Integración de factores de estilo de vida en modelos predictivos (WellnessFX AI)  
1.5.4. Análisis de interacciones entre factores ambientales y tratamientos (Proven Skincare AI)  

1.6. Generación de Datos Sintéticos para Entrenamiento  

1.6.1. Creación de datos sintéticos para mejorar el entrenamiento de modelos (Synthea)  
1.6.2. Generación de imágenes sintéticas de condiciones cutáneas raras (NVIDIA GANs)  
1.6.3. Simulación de variaciones en texturas y tonos de piel (DataGen)  
1.6.4. Uso de datos sintéticos para evitar problemas de privacidad (Synthetic Data Vault)  

1.7. Anonimización y Seguridad de los Datos de Pacientes  

1.7.1. Implementación de técnicas de anonimización de datos clínicos (OneTrust)  
1.7.2. Encriptación de datos sensibles en bases de datos de pacientes (AWS Key Management Service)  
1.7.3. Pseudonimización para proteger datos personales en modelos de IA (Microsoft Azure AI Privacy)  
1.7.4. Auditoría y seguimiento de acceso a datos de pacientes (Datadog AI Security)  

1.8. Optimización de Modelos Predictivos para Personalización de Tratamiento 

1.8.1. Selección de algoritmos predictivos en base a datos estructurados (DataRobot)  
1.8.2. Optimización de hiperparámetros en modelos predictivos (Keras Tuner)  
1.8.3. Validación cruzada y prueba de modelos personalizados (Scikit-learn)  
1.8.4. Ajuste de modelos basados en retroalimentación de resultados (MLflow)  

1.9. Visualización de Datos y Resultados Predictivos  

1.9.1. Creación de dashboards de visualización para resultados predictivos (Tableau)  
1.9.2. Gráficos de progresión de tratamientos y predicciones a largo plazo (Power BI)  
1.9.3. Visualización de análisis multivariante en datos de pacientes (Plotly)  
1.9.4. Comparación de resultados entre diferentes modelos predictivos (Looker)  

1.10. Actualización y Mantenimiento de Modelos Predictivos con Nuevos Datos  

1.10.1. Integración continua de nuevos datos en modelos entrenados (Google Vertex AI Pipelines)  
1.10.2. Monitorización de rendimiento y ajustes automáticos en modelos (IBM Watson Machine Learning)  
1.10.3. Actualización de modelos predictivos según patrones de datos recientes (Amazon SageMaker Model Monitor)  
1.10.4. Retroalimentación en tiempo real para mejora continua de modelos (Dataiku)  

Módulo 2. Modelado y simulación en Medicina Estética  

2.1. Simulación de Procedimientos con IA  

2.1.1. Simulación 3D de cambios faciales en procedimientos de rejuvenecimiento (Crisalix)  
2.1.2. Modelado de resultados de rellenos dérmicos y ajustes en labios (Modiface)  
2.1.3. Visualización de resultados de cirugía estética corporal (MirrorMe3D)  
2.1.4. Proyección en tiempo real de resultados de botox y fillers (TouchMD)  

2.2. Creación de Modelos 3D de Pacientes  

2.2.1. Generación de modelos faciales 3D a partir de fotografías (FaceGen)  
2.2.2. Escaneo y reconstrucción corporal en 3D para simulación estética (Artec Eva)  
2.2.3. Integración de datos anatómicos en modelos tridimensionales (Materialise Mimics)  
2.2.4. Modelado de piel y textura realista en reconstrucciones faciales (ZBrush)  

2.3. Simulación de Resultados de Cirugía Plástica  

2.3.1. Simulación de rinoplastias con modelado de estructuras óseas (Rhinomodel)  
2.3.2. Proyección de resultados en mamoplastia y otros procedimientos corporales (VECTRA 3D)  
2.3.3. Predicción de cambios en simetría facial postcirugía (Geomagic Freeform)  
2.3.4. Visualización de resultados de lifting y estiramientos faciales (Canfield Scientific)  

2.4. Reducción de Cicatrices y Simulación de Regeneración Cutánea  

2.4.1. Simulación de regeneración dérmica en tratamientos láser (Canfield VECTRA)  
2.4.2. Predicción de evolución de cicatrices con algoritmos de IA (DermaCompare)  
2.4.3. Modelado de efectos de peelings químicos en regeneración cutánea (SkinIO)  
2.4.4. Proyección de resultados en tratamientos de cicatrización avanzada (Medgadget SkinAI)  

2.5. Proyección de Resultados en Terapias de Rejuvenecimiento  

2.5.1. Modelado de efectos en la reducción de líneas de expresión (DeepFaceLab)  
2.5.2. Simulación de terapias de radiofrecuencia y su impacto en firmeza (Visage Technologies)  
2.5.3. Predicción de resultados en procedimientos de rejuvenecimiento con láser (Syneron Candela eTwo)  
2.5.4. Visualización del efecto de tratamientos de luz pulsada intensa (IPL) (3D LifeViz)  

2.6. Análisis de Simetría Facial  

2.6.1. Evaluación de proporciones faciales mediante puntos de referencia (Face++)  
2.6.2. Medición de simetría en tiempo real para procedimientos estéticos (Dlib)  
2.6.3. Análisis de proporciones faciales en procedimientos de armonización (MorphoStudio)  
2.6.4. Comparación de simetría antes y después de tratamientos estéticos (MediCapture)  

2.7. Evaluación de Volumen en Contorno Corporal  

2.7.1. Medición volumétrica en simulación de liposucción y contorno (3D Sculptor) 
2.7.2. Análisis de cambios de volumen en procedimientos de aumento de glúteos (Sculpt My Body) 
2.7.3. Evaluación del contorno corporal post-lifting (Virtual Surgical Planning)  
2.7.4. Predicción de cambios de volumen en remodelación corporal no invasiva (CoolSculpting Virtual Consult)  

2.8. Simulación de Tratamientos Capilares  

2.8.1. Visualización de resultados en trasplante capilar (HairMetrix) 
2.8.2. Proyección de crecimiento capilar en tratamientos PRP (TruScalp AI)  
2.8.3. Simulación de pérdida de cabello y densidad en alopecia (Keeps AI)  
2.8.4. Evaluación de efectos de tratamientos de mesoterapia en el cabello (HairDX)  

2.9. Simulación para la Reducción de Peso Corporal  

2.9.1. Proyección de resultados de tratamientos reductivos y modeladores (Weight Loss Predictor)
2.9.2. Análisis de cambios corporales en procedimientos de criolipólisis (SculpSure Consult)
2.9.3. Simulación de reducción de volumen en cavitación ultrasónica (UltraShape AI)  
2.9.4. Visualización de resultados de tratamientos de radiofrecuencia corporal (InMode BodyTite)

2.10. Modelado de Procedimientos de Liposucción  

2.10.1. Simulación 3D de resultados en procedimientos de liposucción abdominal (VASER Shape)  
2.10.2. Evaluación de cambios en caderas y muslos tras liposucción (Body FX)  
2.10.3. Modelado de reducción de grasa en áreas pequeñas y específicas (LipoAI)  
2.10.4. Visualización de resultados de liposucción asistida por láser (SmartLipo Triplex)  

Módulo 3. Diagnóstico y análisis con Inteligencia Artificial en Medicina Estética  

3.1. Diagnóstico de Anomalías Cutáneas  

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

3.2. Análisis de Tono y Textura de la Piel  

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

3.3. Detección de Daño Solar y Pigmentación  

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

3.4. Diagnóstico de Acné y Manchas  

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

3.5. Predicción de Efectividad de Tratamientos Cutáneos  

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

3.6. Análisis de Envejecimiento Facial  

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

3.7. Detección de Daño Vascular en Piel  

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

3.8. Diagnóstico de Pérdida de Volumen Facial  

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

3.9. Detección de Flacidez y Elasticidad de la Piel  

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

3.10. Evaluación de Resultados de Tratamientos Láser  

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

Tendrás a tu alcance diversos recursos multimedia de apoyo, incluyendo resúmenes interactivos, ejercicios prácticos y vídeos explicativos”