通过这个基于Relearning的大学课程，您将设计深度学习模型来分析医学影像并预测癌症等疾病的出现”

医学影像中的大数据和预测分析正在改变医疗保健专业人员诊断和治疗疾病的方式。以至于世界卫生组织在最近的一份报告中透露，70% 的临床决策是基于从影像学研究中获得的信息，这强调了提高其解释精度和效率的重要性。面对这种情况，医生需要将影像数据与人工智能算法相结合，以预测心脏和肿瘤疾病的演变，从而减少诊断时间。

在此背景下，TECH 推出了医学影像中的大数据和预测分析课程。该学术大纲根据该领域的参考文献设计，将深入探讨从使用 IBM Watson Imaging 进行生物医学影像记录中的数据挖掘或影像记录中的聚类和分类技术的应用到模拟影像中可见生物网络的计算模型等领域。同样，课程大纲将深入研究用于影像数据多维表示的最复杂的可视化方法。通过这种方式，毕业生将培养先进的临床技能，以实现各种成像模式中自动影像分割，异常检测和病理分类的算法。

另一方面，在学位的方法论上，TECH依靠其革命性的Relearning教学体系。这种方法涉及逐步重申关键概念，以确保临床医生充分理解内容。此外，要访问所有教学资源，毕业生唯一需要的是具有互联网连接的电子设备（例如手机，平板电脑或电脑）。因此，专家们将进入虚拟校园并享受讲解视频等各种格式的多媒体资源。

虚拟校园将全天24小时开放，因此您可以在最适合您的时间访问它”

这门医学影像中的大数据和预测分析大学课程包含市场上最完整又最新课程。主要特点是：

• 由人工智能专家介绍案例研究的发展情况
• 这门课程的内容图文并茂示意性强,实用性强为那些视专业实践至关重要的学科提供了科学和实用的信息
• 利用自我评估过程改进学习的实际练习
• 特别强调创新的方法论
• 理论知识,专家预论,争议主题讨论论坛和个人反思工作
• 可以通过任何连接互联网的固定或便携设备访问课程内容

您是否希望使用先进的数据可视化工具以临床实践可以理解的方式表示结果？通过这门课程来实现这一目标”

这门课程的教学人员包括来自这个行业的专业人士，他们将自己的工作经验带到了这一培训中还有来自领先公司和著名大学的公认专家。

通过采用最新的教育技术制作的多媒体内容，专业人士将能够进行情境化学习即通过模拟环境进行沉浸式培训以应对真实情况。

这门课程的设计集中于基于问题的学习，通过这种方式专业人士需要在整个学年中解决所遇到的各种实践问题。为此，你将得到由知名专家制作的新型交互式视频系统的帮助。

该学位特有的100%在线教学方法将让您享受良好的补习效果，而无需依赖严格的预先制定的时间表"

您将深入研究自动预测报告生成方面的最新进展"

该大学课程由医学影像中的 大数据和预测分析领域的知名专家编写，满足当前劳动力市场的需求。该课程将深入研究最复杂的数据挖掘技术来识别医学影像中的模式，这将使专业人员能够检测神经退行性疾病或心血管疾病等病理学的早期指标。此外，课程大纲将深入探讨如何使用预测模型从影像中早期识别疾病，这将帮助毕业生显着优化他们的诊断。

您将能够训练深度学习模型来分析医学影像并预测癌症等复杂疾病的演变”

模块 1.医学影像中的大数据和预测分析

1.1. 影像诊断中的大数据：概念与工具GE Healthcare Edison

1.1.1. 应用于影像学的大数据基础
1.1.2. 管理大量影像数据的技术工具与平台
1.1.3. 影像学中大数据集成与分析的挑战
1.1.4. 大数据在影像诊断中的应用案例

1.2. 使用IBM Watson Imaging在生物医学影像记录中的数据挖掘

1.2.1. 用于识别医学图像中模式的先进数据挖掘技术
1.2.2. 在大型影像数据库中提取相关特征的策略
1.2.3. 在影像记录中应用聚类与分类技术
1.2.4. 数据挖掘对改善诊断与治疗的影响

1.3. Google DeepMind Health在影像分析中的机器学习算法

1.3.1. 医学影像有监督和无监督算法的开发
1.3.2. 机器学习识别技术的创新疾病模式
1.3.3. 深度学习在细分和分类中的应用影像数量
1.3.4. 评估临床研究中机器学习算法的有效性和准确性

1.4. 预测分析技术应用于预测肿瘤学诊断影像

1.4.1. 从影像中早期识别疾病的预测模型
1.4.2. 使用预测分析来监测和评估治疗
1.4.3. 整合临床和影像数据以丰富预测模型
1.4.4. 在临床实践中实施预测技术的挑战

1.5. 基于蓝点影像的流行病学人工智能模型

1.5.1. 通过影像人工智能在疫情分析中的应用
1.5.2. 通过影像技术可视化的疾病传播模型
1.5.3. 流行病学数据与影像学结果之间的相关性
1.5.4. 人工智能对流行病研究和控制的贡献

1.6. 从影像中分析生物网络和疾病模式

1.6.1. 网络理论在影像分析中的应用以了解病理
1.6.2. 模拟影像中可见生物网络的计算模型
1.6.3. 整合影像分析和分子数据来绘制疾病图谱
1.6.4. 这些分析对定制疗法开发的影响

1.7. 基于影像的临床预后工具的开发

1.7.1. 从诊断影像用于预测临床演变的人工智能工具
1.7.2. 自动预测报告生成方面的进步
1.7.3. 临床系统中预后模型的整合
1.7.4. 基于人工智能的预后工具的验证和临床接受

1.8. 使用 Tableau 进行复杂数据的高级可视化和通信

1.8.1. 影像数据多维表示的可视化技术
1.8.2. 用于探索大型影像数据集的交互式工具
1.8.3. 通过可视化有效传达复杂发现的策略
1.8.4. 高级可视化对医学教育和决策的影响

1.9. 大数据管理中的数据安全和挑战

1.9.1. 保护大量医学影像数据的安全措施
1.9.2. 大规模影像数据管理的隐私和伦理挑战
1.9.3. 健康大数据安全管理技术解决方案
1.9.4. 有关安全漏洞及其解决方法的案例研究

1.10. 生物医学 大数据 的实际应用和案例研究

1.10.1. 大数据在疾病诊断和治疗中的成功应用实例
1.10.2. 大数据在卫生系统中整合的案例研究
1.10.3. 生物医学领域大数据项目的经验教训
1.10.4. 医学大数据的未来方向和潜力

通过将大数据和医学影像预测分析的最新趋势融入您的实践中，提高您作为医生的职业生涯的质量。现在就报名吧！"