Por meio desse Curso baseado no Relearning, você dominará as técnicas mais inovadoras de Inteligência Artificial para identificar doenças neurológicas precoces a partir de imagens médicas”

Um relatório recente realizado pela Organização Mundial da Saúde mostra que o uso da Inteligência Artificial na interpretação de imagens médicas pode reduzir em 30% os erros de diagnóstico em patologias complexas, como câncer ou doenças cardiovasculares, melhorando significativamente os resultados clínicos. Nesse cenário, os profissionais devem permanecer na vanguarda dos mais recentes desenvolvimentos nesse campo para otimizar consideravelmente o atendimento ao paciente e identificar precocemente uma ampla gama de doenças.

Nesse contexto, a TECH desenvolve um programa exclusivo em Inovações de Inteligência Artificial em Diagnóstico por Imagem. Idealizado por referências na área, o itinerário acadêmico abordará fatores que vão desde algoritmos de segmentação de imagens ou aplicações de Inteligência Artificial em Cardiologia Intervencionista até a extração de características clínicas de imagens de ultrassom. Em consonância com isso, a agenda examinará as últimas tendências em processamento de linguagem natural em documentação e relatórios de imagens médicas com o Nuance

PowerScribe 360. Além disso, os materiais didáticos oferecerão técnicas de última geração para o monitoramento de doenças crônicas. Dessa forma, os alunos adquirirão habilidades clínicas para aplicar ferramentas como aprendizagem profunda, redes neurais convolucionais ou Deep Learning para o diagnóstico de doenças.

Além disso, o programa universitário será baseado no sistema revolucionário Relearning desenvolvido pela TECH, e será acompanhado por uma variedade de recursos multimídia, leituras complementares e vídeos detalhados. Tudo isso é baseado em uma metodologia flexível, que não segue cronogramas rígidos, para que os médicos possam ajustar sua atualização acadêmica às suas outras responsabilidades profissionais. Da mesma forma, tudo o que os alunos precisarão é de um dispositivo eletrônico com acesso à Internet para mergulhar no Campus Virtual e aproveitar os materiais didáticos mais atualizados do mercado educacional.

Um programa universitário que lhe dá a oportunidade de atualizar seus conhecimentos em um cenário real, com o máximo rigor científico de uma instituição na vanguarda da tecnologia”

Este Curso de Inovações em Inteligência Artificial no Diagnóstico por Imagem conta com o conteúdo científico mais completo e atualizado do mercado. Suas principais características são:

• O desenvolvimento de estudos de caso apresentados por especialistas em Inteligência Artificial
• O conteúdo gráfico, esquemático e eminentemente prático oferece informações científicas e práticas sobre as disciplinas que são essenciais para a prática profissional
• Exercícios práticos em que o processo de autoavaliação é realizado para melhorar a aprendizagem
• Destaque especial para as metodologias inovadoras
• Aulas teóricas, perguntas a 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

Você está procurando desenvolver algoritmos personalizados para diagnóstico automático e previsão de doenças usando imagens médicas? Obtenha essa qualificação em apenas 6 semanas”

O corpo docente deste Curso inclui profissionais da área que transferem a experiência do seu trabalho para esta capacitação, além de especialistas reconhecidos de sociedades científicas 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 resolver as diferentes situações de prática profissional que surgirem ao longo do Curso acadêmico. Para isso, contará com a ajuda de um inovador sistema de vídeo interativo realizado por especialistas reconhecidos.

Você alcançará seus objetivos acadêmicos com conforto, sem ter que se deslocar desnecessariamente para um centro de estudos, graças à metodologia 100% online da TECH"

Você se aprofundará na geração automática de relatórios radiológicos, o que lhe permitirá melhorar a precisão de suas avaliações clínicas"

Esse programa universitário foi desenvolvido por verdadeiros especialistas em Inovações de Inteligência Artificial em Diagnóstico por Imagem. O plano de estudos se aprofundará nos últimos avanços em áreas como algoritmos para a interpretação de imagens médicas, o uso de Redes Neurais Convolucionais em Radiologia ou métodos de redução de ruído para melhorar a qualidade da imagem. Além disso, a agenda também explorará como a Inteligência Artificial pode ser usada para realizar o diagnóstico precoce de doenças neurodegenerativas, como o mal de Alzheimer. Assim, os alunos adquirirão habilidades clínicas avançadas para dominar técnicas de processamento de imagens inovadoras, como a aprendizagem profunda.

Você lidará com técnicas avançadas, como Aprendizagem profunda ou redes neurais convolucionais para detectar anomalias em imagens médicas”

Módulo 1. Inovações de Inteligência Artificial no Diagnóstico por Imagem

1.1. Tecnologias e ferramentas de Inteligência Artificial para Diagnóstico por Imagem com o IBM Watson Imaging Clinical Review

1.1.1. Plataformas de Software líderes para análise de imagens médicas
1.1.2. Ferramentas de aprendizagem profunda específicas para radiologia
1.1.3. Inovações de hardware para acelerar o processamento de imagens
1.1.4. Integração de sistemas de Inteligência Artificial nas infraestruturas hospitalares existentes

1.2. Métodos estatísticos e algoritmos para interpretação de imagens médicas com DeepMind AI para análise de câncer de mama

1.2.1. Algoritmos de segmentação de imagens
1.2.2. Técnicas de classificação e detecção em imagens médicas
1.2.3. Uso de redes neurais convolucionais em radiologia
1.2.4. Métodos de redução de ruído e melhoria da qualidade da imagem

1.3. Projetando experimentos e analisando resultados em diagnóstico por imagem com a API de saúde do Google Cloud

1.3.1. Projeto de protocolos de validação para algoritmos de Inteligência Artificial.
1.3.2. Métodos estatísticos para comparar o desempenho da Inteligência Artificial e dos radiologistas
1.3.3. Estabelecimento de estudos multicêntricos para testes de Inteligência Artificial
1.3.4. Interpretação e apresentação de resultados de estudos de eficácia

1.4. Detecção de padrões sutis em imagens de baixa resolução

1.4.1. Inteligência artificial para o diagnóstico precoce de doenças neurodegenerativas
1.4.2. Aplicações de Inteligência Artificial em Cardiologia Intervencionista
1.4.3. Uso de Inteligência Artificial para a otimização de protocolos de imagem

1.5. Análise e processamento de imagens biomédicas

1.5.1. Técnicas de pré-processamento para aprimorar a interpretação automática
1.5.2. Análise de textura e padrão em imagens histológicas
1.5.3. Extração de características clínicas de imagens de ultrassom
1.5.4. Métodos para análise de imagens longitudinais em estudos clínicos

1.6. Visualização avançada de dados em diagnóstico por imagem com o OsiriX MD

1.6.1. Desenvolvimento de interfaces gráficas para exploração de imagens 3D
1.6.2. Ferramentas para visualização de alterações temporais em imagens médicas
1.6.3. Técnicas de realidade aumentada para o ensino de anatomia
1.6.4. Sistemas de visualização em tempo real para procedimentos cirúrgicos

1.7. Processamento de linguagem natural em documentação e relatórios de imagens médicas com o Nuance PowerScribe 360

1.7.1. Geração automática de laudos radiológicos
1.7.2. Extração de informações relevantes de registros médicos eletrônicos
1.7.3. Análise semântica para correlacionar achados clínicos e de imagem
1.7.4. Ferramentas de busca e recuperação de imagens baseadas em descrições textuais

1.8. Integração e processamento de dados heterogêneos em imagens médicas

1.8.1. Fusões de modalidades de imagem para diagnósticos abrangentes
1.8.2. Integração de dados laboratoriais e genéticos na análise de imagens
1.8.3. Sistemas para lidar com grandes volumes de dados de imagem
1.8.4. Estratégias para a normalização de datasets de várias fontes

1.9. Aplicações de redes neurais na interpretação de imagens médicas com a Zebra Medical Vision

1.9.1. Uso de redes generativas para geração de imagens médicas sintéticas
1.9.2. Redes neurais para classificação automática de tumores
1.9.3. Deep Learning para análise de séries temporais em imagens funcionais
1.9.4. Ajuste de modelos pré-treinados em conjuntos de dados específicos de imagens médicas

1.10. Modelagem preditiva e seu impacto no diagnóstico por imagem com a IBM Watson Oncologia

1.10.1. Modelos preditivos para avaliação de risco em pacientes com câncer
1.10.2. Ferramentas preditivas para monitoramento de doenças crônicas
1.10.3. Análise de sobrevivência usando dados de imagens médicas
1.10.4. Previsão da progressão da doença por meio do Machine Learning

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