A TECH conta com o melhor programa de estudos do mercado acadêmico para atualizar você sobre as técnicas de reconhecimento e intervenção através de imagens biomédicas e você está a apenas um clique de distância de acessá-lo” 

O desenvolvimento das ciências biomédicas e a aplicação de estratégias de Big Data para a análise e processamento de informações favoreceram a evolução das imagens diagnósticas. Atualmente, é possível obter resultados de alta resolução, claros E concisos, graças aos quais profissionais como fisioterapeutas podem trabalhar de forma mais específica, segura e personalizada de acordo com as características físicas do paciente, bem como as especificidades de sua enfermidade: uma contratura, uma laceração muscular, um deslocamento ósseo, uma sobrecarga etc.

Graças a isso, a eficácia dos tratamentos é aumentada, reduzindo os tempos de recuperação e garantindo assim uma melhoria considerável e mais rápida em sua qualidade de vida. Com base nisso e na necessidade de que estes especialistas têm de contar com um programa de estudos que lhes permita manter-se atualizados com os últimos desenvolvimentos neste campo, a TECH e sua equipe de especialistas em Bioinformática e Engenharia Biomédica desenvolveram este Programa avançado. Esta é uma experiência acadêmica de 450 horas, através das quais o profissional será capaz de se aprofundar nos avanços científicos em relação às técnicas de reconhecimento e intervenção utilizando imagens biomédicas. Você também poderá atualizar seus conhecimentos sobre o processamento massivo de dados clínicos através das técnicas mais inovadoras de Big Data . Para concluir, será apresentada uma breve mas intensa visão geral das aplicações da Inteligência Artificial e da Internet das Coisas (IoT) à Telemedicina.

Tudo isso durante 6 meses da melhor e mais completa experiência acadêmica, na qual foi incluído uma infinidade de material adicional para que o aluno possa se aprofundar de forma personalizada nas diferentes seções do programa de estudos: artigos de pesquisa, leituras complementares, resumos dinâmicos, notícias, exercícios de autoconhecimento e casos clínicos. Trata-se, portanto, de uma oportunidade única de atualizar e renovar sua prática clínica através de uma capacitação 100% online, que é perfeitamente compatível com sua atividade profissional.

Uma oportunidade acadêmica única para se aprofundar nas vantagens e desvantagens do intervencionismo guiado pela imagem, através de uma experiência 100% online”

Este Programa avançado de Análise de Imagens Biomédicas e Big Data em E-Health conta com o conteúdo científico mais completo e atualizado do mercado. Suas principais características são:

• O desenvolvimento de casos práticos apresentados por especialistas em Imagens Biomédicas e Bases de Dados
• Os conteúdos gráficos, esquemáticos e extremamente úteis fornecem informações práticas sobre as disciplinas indispensáveis para o exercício da profissão
• Exercícios práticos em que o processo de autoavaliação é realizado para melhorar a aprendizagem
• Destaque especial para as metodologias inovadoras
• Lições teóricas, perguntas aos especialistas, fóruns de discussão sobre temas controversos e trabalhos de reflexão individual
• Disponibilidade de acesso a todo o conteúdo a partir de qualquer dispositivo, fixo ou portátil, com conexão à Internet

A equipe de especialistas da TECH incluiu centenas de horas de material diverso neste programa de estudos, para que você possa estudar as diferentes seções do curso de uma maneira personalizada” 

O corpo docente do curso conta com profissionais do setor, que transferem toda a experiência adquirida ao longo de suas carreiras para esta capacitação, além de especialistas reconhecidos de instituições de referência e universidades de prestígio.  

O conteúdo multimídia, desenvolvido com a mais recente tecnologia educacional, permitirá ao profissional uma aprendizagem contextualizada, ou seja, realizada através de um ambiente simulado, proporcionando uma capacitação imersiva e programada para praticar diante de situações reais.  

A estrutura deste programa se concentra na Aprendizagem Baseada em Problemas, através da qual o profissional deverá tentar resolver as diferentes situações de prática profissional que surjam ao longo do curso acadêmico. Para isso, contará com a ajuda de um inovador sistema de vídeo interativo realizado por especialistas reconhecidos.   

Um programa de estudos perfeito para atualizar você sobre os aspectos a serem considerados em relação à proteção radiológica tanto para você quanto para o paciente"

Acesse o Campus Virtual de qualquer lugar graças à compatibilidade da plataforma com qualquer dispositivo com conexão à Internet, seja tablet, PC ou telefone celular"

O sucesso da TECH reside na oferta de experiências acadêmicas nas quais a carga docente foi consideravelmente reduzida sem sacrificar a qualidade e a abrangência. Isto é possível graças ao uso da mais moderna metodologia de ensino, assim como a inclusão em todos os programas de estudos de horas de material adicional variado. Com base nisso, o profissional não tem que investir horas extras na memorização, mas sim atender a uma atualização natural, progressiva, multidisciplinar e intensiva de seus conhecimentos, favorecendo a durabilidade das informações em sua mente por muito mais tempo.  

Graças ao uso da metodologia Relearning no desenvolvimento deste programa de estudos, você não terá que investir longas e tediosas horas de memorização”  

Módulo 1. Técnicas, reconhecimento e intervenção através de imagens biomédicas

1.1. Imagens médicas

1.1.1. Modalidades de imagens médicas
1.1.2. Objetivos dos sistemas de imagem médica
1.1.3. Sistemas de armazenamento e transmissão de imagens médicas

1.2. Radiologia

1.2.1. Método de obtenção de imagens
1.2.2. Interpretação da radiologia
1.2.3. Aplicação clínica

1.3. Tomografia computadorizada (TC)

1.3.1. Princípio de funcionamento
1.3.2. Geração e obtenção de imagem
1.3.3. Tomografia computadorizada. Tipologia
1.3.4. Aplicação clínica

1.4. Ressonância Magnética (RM)

1.4.1. Princípio de funcionamento
1.4.2. Geração e obtenção de imagem
1.4.3. Aplicação clínica

1.5. Ultrasom: ultrassonografia e ultrassonografia Doppler

1.5.1. Princípio de funcionamento
1.5.2. Geração e obtenção de imagem
1.5.3. Tipologia
1.5.4. Aplicação clínica

1.6. Medicina Nuclear

1.6.1. Base fisiológica para estudos nucleares. Radiofármacos e medicina nuclear
1.6.2. Geração e obtenção de imagem
1.6.3. Tipos de provas

1.6.3.1. Cintilografia
1.6.3.2. SPECT
1.6.3.3. PET
1.6.3.4. Aplicação clínica

1.7. Intervenções guiadas por imagem

1.7.1. Radiologia intervencionista
1.7.2. Objetivos da Radiologia Intervencionista
1.7.3. Procedimento
1.7.4. Vantagens e desvantagens

1.8. A qualidade da imagem

1.8.1. Técnicas
1.8.2. Contraste
1.8.3. Resolução
1.8.4. Ruído
1.8.5. Distorção e artefatos

1.9. Testes médicos por imagem. Biomedicina

1.9.1. Criação de Imagens 3D
1.9.2. Os biomodelos

1.9.2.1. Padrão DICOM
1.9.2.2. Aplicação clínica

1.10. Proteção radiológica

1.10.1. Legislação europeia aplicável aos serviços de radiologia
1.10.2. Segurança e protocolos de ação
1.10.3. Gestão de resíduos radiológicos
1.10.4. Proteção radiológica
1.10.5. Cuidados e características das salas

Módulo 2. Big Data en Medicina: processamento massivo de dados médicos

2.1. Big Data em pesquisa biomédica

2.1.1. Geração de dados em biomedicina
2.1.2. Alto desempenho (Tecnologia High-throughput)
2.1.3. Utilidade das dados de alto desempenho. Hipóteses na era do Big Data

2.2. Pré-processamento de dados em Big Data

2.2.1. Pré-processamento de dados
2.2.2. Métodos e abordagens
2.2.3. Problemática do pré-processamento de dados em Big Data

2.3. Genômica estrutural

2.3.1. A sequência do genoma humano
2.3.2. Sequenciamento vs. Chips
2.3.3. Descoberta de variantes

2.4. Genômica funcional

2.4.1. Anotação funcional
2.4.2. Preditores de risco em mutações
2.4.3. Estudos da associação em genômica

2.5. Transcriptoma

2.5.1. Técnicas para obtenção de dados em massa em transcriptômica: RNA-seq
2.5.2. Padronização de dados em transcriptômica
2.5.3. Estudos de expressão diferencial

2.6. Interactômica e epigenômica

2.6.1. O papel da cromatina na expressão genética
2.6.2. Estudos de alto desempenho em interatômica
2.6.3. Estudos de alto desempenho em epigenética

2.7. Proteômica

2.7.1. Análise de dados de espectrometria de massas
2.7.2. Estudo de modificações pós-traducionais
2.7.3. Proteômica quantitativa

2.8. Técnicas de enriquecimento e clustering

2.8.1. Contextualização dos resultados
2.8.2. Algoritmos de clustering em técnicas ômicas
2.8.3. Repositórios para enriquecimento: Gene Ontology e KEGG

2.9. Aplicações do Big Data em saúde pública

2.9.1. Descoberta de novos biomarcadores e alvos terapêuticos
2.9.2. Preditores de risco
2.9.3. Medicina personalizada

2.10. Big Data aplicado em medicina

2.10.1. O potencial da assistência diagnóstica e de prevenção
2.10.2. Uso de algoritmos de Machine Learning em saúde pública
2.10.3. O problema da privacidade

Módulo 3. Aplicações da Inteligência Artificial e da Internet das Coisas (IoT) à Telemedicina

3.1. Plataforma e-Health. Personalização do serviço de saúde

3.1.1. Plataforma e-Health.
3.1.2. Recursos para uma plataforma de e-Health
3.1.3. Programa “Europa Digital”. Digital Europe-4-Health e Horizonte Europa

3.2. Inteligência Artificial na área de saúde I: novas soluções em aplicativos de software

3.3.1. Análise remota dos resultados
3.3.2. Chatbox
3.3.3. Prevenção e monitoramento em tempo real
3.3.4. Medicina preventiva e personalizada no campo da oncologia

3.3. Inteligência Artificial na área de saúde II: monitoramento e desafios éticos

3.3.1. Monitoramento de pacientes com mobilidade reduzida
3.3.2. Monitoramento cardíaco, diabetes, asma
3.3.3. Apps de saúde e bem-estar

3.3.3.1. Monitores do ritmo cardíaco
3.3.3.2. Pulseiras de pressão arterial

3.3.4. Ética para IA no âmbito médico. Proteção de dados

3.4. Algoritmos de Inteligência Artificial para processamento de imagens

3.4.1. Algoritmos de Inteligência Artificial para tatamento de imagens
3.4.2. Diagnóstico e monitoramento por imagem em telemedicina

3.4.2.1. Diagnóstico de melanoma

3.4.3. Limitações e desafios do processamento de imagens em telemedicina

3.5. Aplicações da aceleração mediante Unidade de Processamento Gráfico (GPU) em medicina

3.5.1. Paralelização de programas
3.5.2. Como funciona a GPU
3.5.3. Aplicativos de aceleração por GPU na medicina

3.6. Processamento de Linguagem Natural (PLN) em telemedicina

3.6.1. Processamento de textos da área médica. Metodologia
3.6.2. Processamento de linguagem natural em terapia e prontuários
3.6.3. Limitações e desafios do processamento de linguagem natural em telemedicina

3.7. Internet das Coisas (IoT) na Telemedicina. Aplicações

3.7.1. Monitoramento de sinais vitais. Weareables

3.7.1.1. Pressão arterial, temperatura, frequência cardíaca

3.7.2. IoT e tecnologia Cloud

3.7.2.1. Transmissão de dados para a nuvem

3.7.3. Terminais de autoatendimento

3.8. IoT no monitoramento e assistência ao paciente

3.8.1. Aplicativos IoT para detectar urgências
3.8.2. A internet das coisas na reabilitação de pacientes
3.8.3. Apoio de inteligência artificial no reconhecimento e resgate de vítimas

3.9. Nano-Robots. Tipologia

3.9.1. Nanotecnologia
3.9.2. Tipos de Nano-Robots

3.9.2.1. Construtores. Aplicações
3.9.2.2. Autorreplicantes. Aplicações

3.10. Inteligência Artificial no controle da COVID-19

3.10.1. COVID-19 e Telemedicina
3.10.2. Gestão e comunicação dos avanços e surtos
3.10.3. Predição de surtos com inteligência artificial

Se você está procurando uma renovação de sua prática clínica, não pense duas vezes. Você quer se juntar ao progresso fisioterapêutico?”