Ein 100%iger Online-Universitätsexperte, der Ihnen die Möglichkeit gibt, Ihr Wissen über Biomedizinische Bildanalyse und Big Data in E-Health in nur 6 Monaten zu aktualisieren″ 

Die Anwendung von Big Data im Gesundheitswesen, die Analyse ihrer Ergebnisse und die technischen Fortschritte in der biomedizinischen Bildgebung haben es in den letzten Jahren ermöglicht, die Diagnose verschiedener Pathologien zu verbessern. Auf diese Weise hat die umfassende Erfassung von Gesundheitsdaten zur wissenschaftlichen Forschung, zur Anpassung der Personalpolitik, zur Verwaltung von Personalschichten oder zum Einkauf von Materialien in Krankenhäusern beigetragen.

Daher ist es für medizinische Fachkräfte heute unerlässlich, sich der Probleme im Zusammenhang mit dem Einsatz solcher Technologien sowie der Vorteile des Einsatzes bestimmter Instrumente zur Beurteilung von Patienten bewusst zu sein. Angesichts dieser Realität hat diese akademische Einrichtung diesen Universitätsexperte in Biomedizinische Bildanalyse und Big Data in E-Health geschaffen, der 6 Monate lang aktuelle und intensive Kenntnisse vermittelt.

Zu diesem Zweck hat TECH ein exzellentes Team von Fachleuten zusammengestellt, die sich auf diesem Gebiet auskennen und ihre umfassende Erfahrung in einen fortgeschrittenen Lehrplan einbringen werden. Auf diese Weise kann der Spezialist die neuesten Entwicklungen bei Techniken und Geräten für die biomedizinische Bildgebung, die Datenerfassung und die Anwendungen von künstlicher Intelligenz und dem Internet der Dinge (IoT) in der Telemedizin erkunden.

Diese Informationen werden den Studenten auf dynamische und attraktive Weise vermittelt, dank der multimedialen Ressourcen der Bibliothek, auf die er zu jeder Tageszeit Zugriff hat. Darüber hinaus wird der Student mit Hilfe des Relearning-Systems, das von dieser Einrichtung in allen ihren Programmen verwendet wird, die langen Studienzeiten und das Auswendiglernen reduzieren.

Ein 100%iger Online-Universitätsexperte, der eine ausgezeichnete Gelegenheit für Fachleute ist, die ihr Wissen durch eine flexible Qualifikation aktualisieren möchten. Alles, was Sie brauchen, ist ein elektronisches Gerät (Computer, Tablet oder Mobiltelefon) mit Internetanschluss, um die auf dem virtuellen Campus bereitgestellten Inhalte anzusehen. Eine bequeme und ideale Option für diejenigen, die ein Programm auf hohem Niveau suchen, das mit den anspruchsvollsten Aufgaben vereinbar ist..

Schreiben Sie sich in ein akademisches Programm ein, das es Ihnen ermöglicht, die Nuklearmedizin, die Unterschiede zwischen PET und SPECT und ihre klinischen Anwendungen zu erforschen"

Dieser Universitätsexperte in Biomedizinische Bildanalyse und Big Data in E-Health enthält das vollständigste und aktuellste wissenschaftliche Programm auf dem Markt. Die wichtigsten Merkmale sind:

• Die Entwicklung von Fallstudien, die von Experten für biomedizinische Bildgebung und Datenbanke präsentiert werden
• Der anschauliche, schematische und äußerst praxisnahe Inhalt vermittelt alle für die berufliche Praxis unverzichtbaren Informationen
• Praktische Übungen, bei denen der Selbstbewertungsprozess zur Verbesserung des Lernens genutzt werden kann
• Sein besonderer Schwerpunkt liegt auf innovativen Methoden
• Theoretische Vorträge, Fragen an den Experten, Diskussionsforen zu kontroversen Themen und individuelle Reflexionsarbeit
• Die Verfügbarkeit des Zugangs zu Inhalten von jedem festen oder tragbaren Gerät mit Internetanschluss

Greifen Sie über jedes elektronische Gerät mit Internetanschluss auf den fortschrittlichsten Lehrplan in den Bereichen Biomedizinische Bildanalyse und Big Data in E-Health zu" 

Zu den Dozenten des Programms gehören Fachleute aus der Branche, die ihre Erfahrungen aus ihrer Arbeit in diese Weiterbildung einbringen, sowie anerkannte Spezialisten aus führenden Unternehmen und renommierten Universitäten.

Die multimedialen Inhalte, die mit der neuesten Bildungstechnologie entwickelt wurden, werden der Fachkraft ein situiertes und kontextbezogenes Lernen ermöglichen, d. h. eine simulierte Umgebung, die eine immersive Fortbildung bietet, die auf die Ausführung von realen Situationen ausgerichtet ist.

Das Konzept dieses Studiengangs konzentriert sich auf problemorientiertes Lernen, bei dem die Fachkraft versuchen muss, die verschiedenen Situationen aus der beruflichen Praxis zu lösen, die während des gesamten Studiengangs gestellt werden. Zu diesem Zweck wird sie von einem innovativen interaktiven Videosystem unterstützt, das von renommierten Experten entwickelt wurde.   

Untersuchen Sie die jüngsten technologischen und wissenschaftlichen Fortschritte in der strukturellen Genomik und der funktionellen Genomik"

Diese Fortbildung wird Ihnen die Vorteile des Einsatzes von künstlicher Intelligenz bei der Kontrolle von COVID-19 näher bringen"

Der Lehrplan dieses Universitätsexperte in Biomedizinische Bildanalyse und Big Data in E-Health zielt darauf ab, Studenten fortzubilden, die einen technischen Hintergrund haben und ihr Wissen in Richtung medizinischer Bildgebung und der Anwendungen von künstlicher Intelligenz und dem Internet der Dinge (IoT) in der Telemedizin erweitern möchten. In nur 6 Monaten wird TECH den Studenten technologisches Wissen für die Medizin vermitteln, und zwar durch eine zu 100% herunterladbare, inhaltsbasierte Modalität, die auch ohne Internetverbindung verfügbar ist. Darüber hinaus wurde die Studie dynamisch gestaltet, um das Interesse der Studenten zu wecken und ihre Leistungen zu fördern.

Mit diesem Programm erhalten Sie ein Update über die IoT-Anwendungen, die heute zur Erkennung von Notfällen eingesetzt werden"

Allgemeine Ziele

• Entwickeln von Schlüsselkonzepten der Medizin, die als Grundlage für das Verständnis der klinischen Medizin dienen
• Bestimmen der wichtigsten Krankheiten, die den menschlichen Körper betreffen, klassifiziert nach Apparat oder System, wobei jedes Modul in eine klare Gliederung von Pathophysiologie, Diagnose und Behandlung gegliedert wird
• Bestimmen, wie man Metriken und Tools für das Gesundheitsmanagement ableiten kann
• Entwickeln von Grundlagen der wissenschaftlichen Methodik in der Grundlagenforschung und der translationalen Forschung
• Untersuchen der ethischen Grundsätze und bewährten Praktiken für die verschiedenen Arten der gesundheitswissenschaftlichen Forschung
• Identifizieren und Entwickeln der Mittel zur Finanzierung, Bewertung und Verbreitung wissenschaftlicher Forschung
• Identifizieren der realen klinischen Anwendungen der verschiedenen Techniken
• Entwickeln der Schlüsselkonzepte der Computerwissenschaft und -theorie
• Ermitteln der Anwendungen von Berechnungen und ihrer Bedeutung für die Bioinformatik
• Bereitstellen der notwendigen Ressourcen, um die Studenten in die praktische Anwendung der Konzepte des Moduls einzuführen
• Entwickeln der grundlegenden Konzepte von Datenbanken
• Festlegen der Bedeutung von medizinischen Datenbanken
• Vertiefen der wichtigsten Techniken in der Forschung
• Erkennen der Möglichkeiten, die das Internet der Dinge im Bereich E-Health bietet
• Vermitteln von Fachwissen über die Technologien und Methoden, die bei der Konzeption, Entwicklung und Bewertung von telemedizinischen Systemen eingesetzt werden
• Bestimmen der verschiedenen Arten und Anwendungen der Telemedizin
• Vertiefen der gängigsten ethischen Aspekte und rechtlichen Rahmenbedingungen der Telemedizin
• Analysieren des Einsatzes von medizinischen Geräten
• Entwickeln der Schlüsselkonzepte von Unternehmertum und Innovation im Bereich E-Health
• Bestimmen, was ein Geschäftsmodell ist und welche Arten von Geschäftsmodellen es gibt
• Sammeln von Erfolgsgeschichten im Bereich E-Health und zu vermeidende Fehler
• Anwenden des erworbenen Wissens auf die eigene Geschäftsidee

Spezifische Ziele

Modul 1. Techniken, Erkennung und Intervention durch biomedizinische Bildgebung

• Untersuchen der Grundlagen der medizinischen Bildgebungstechnologien
• Entwickeln von Fachwissen in Radiologie, klinische Anwendungen und physikalische Grundlagen
• Analysieren von Ultraschall, klinische Anwendungen und physikalische Grundlagen
• Vertiefen der Computer- und Emissionstomographie, klinische Anwendungen und physikalische Grundlagen
• Bestimmen der Handhabung der Magnetresonanztomographie, klinische Anwendungen und physikalische Grundlagen
• Erwerben fortgeschrittener Kenntnisse über Nuklearmedizin, die Unterschiede zwischen PET und SPECT, klinische Anwendungen und physikalische Grundlagen
• Unterscheiden von Bildrauschen, dessen Ursachen und Bildverarbeitungstechniken zu dessen Reduzierung
• Aufzeigen von Bildsegmentierungstechniken und Erläutern ihrer Nützlichkeit
• Vertiefen der direkten Beziehung zwischen chirurgischen Eingriffen und bildgebenden Verfahren
• Schaffen von Möglichkeiten, die die künstliche Intelligenz bei der Erkennung von Mustern in medizinischen Bildern bietet, um so die Innovation in diesem Bereich zu fördern

Modul 2. Big Data in der Medizin: Massive Verarbeitung von medizinischen Daten

• Entwickeln von Fachwissen über die Techniken der Massendatenerfassung in der Biomedizin
• Analysieren der Bedeutung der Datenvorverarbeitung bei Big Data
• Bestimmen der Unterschiede, die zwischen den Daten der verschiedenen Techniken der Massendatenerfassung bestehen, sowie ihrer besonderen Merkmale in Bezug auf die Vorverarbeitung und ihre Behandlung
• Aufzeigen von Möglichkeiten zur Interpretation der Ergebnisse von Big-Data-Analysen
• Untersuchen der Anwendungen und zukünftigen Trends auf dem Gebiet von Big Data in der biomedizinischen Forschung und im Gesundheitswesen

Modul 3. Anwendungen von künstlicher Intelligenz und dem Internet der Dinge (IoT) in der Telemedizin

• Vorschlagen von Kommunikationsprotokollen in verschiedenen Szenarien im Gesundheitsbereich
• Analysieren der IoT-Kommunikation und ihrer Anwendungsbereiche im Bereich E-Health
• Begründen der Komplexität von Modellen der künstlichen Intelligenz in Anwendungen des Gesundheitswesens
• Identifizieren der Optimierung durch Parallelisierung in GPU-beschleunigten Anwendungen und deren Anwendung im Gesundheitssektor
• Vorstellen aller Cloud-Technologien, die für die Entwicklung von E-Health- und IoT-Produkten zur Verfügung stehen, sowohl in Bezug auf die Datenverarbeitung als auch auf die Kommunikation

Dieser Universitätsabschluss vermittelt Ihnen einen theoretischen und praktischen Einblick in die Komplexität von Modellen der künstlichen Intelligenz in Anwendungen des Gesundheitswesens"