Ein 100%iges Online-Programm, das nach den neuesten akademischen Erkenntnissen konzipiert wurde, ermöglicht es Ihnen, Ihr Wissen auf den neuesten Stand zu bringen, wobei der Schwerpunkt auf der medizinischen Diagnose mit Hilfe künstlicher Intelligenz liegt“

KI-gestützte Diagnosesystemtechnologien personalisieren heutzutage Behandlungen, indem sie einzigartige Muster bei jedem Patienten erkennen und so die Vorhersage von Krankheiten wie Krebs und Herzkrankheiten verbessern. Dieser Fortschritt verändert die Präzisionsmedizin und entwickelt sich weiter, da immer mehr genomische und biometrische Daten in die Algorithmen integriert werden.

Dieser Lehrplan zielt darauf ab, die modernsten Tools in der medizinischen Diagnostik zu besprechen, wie z. B. Viz.ai, das fortschrittliche Algorithmen zur schnellen Analyse von CT-Bildern von Patienten mit Verdacht auf Schlaganfall einsetzt, so dass die schwersten Fälle automatisch priorisiert werden können. Diese Technologie beschleunigt den Entscheidungsprozess in Echtzeit, was in Situationen, in denen jede Minute zählt, entscheidend ist.

Aus diesem Grund beginnt das akademische Programm mit einer soliden Einführung in die theoretischen Grundlagen der künstlichen Intelligenz, bei der die Studenten die verschiedenen Datentypen und den Lebenszyklus von Daten analysieren werden. Darüber hinaus wird die entscheidende Rolle, die Daten bei der Entwicklung und Implementierung von KI-Lösungen spielen, analysiert, um eine ganzheitliche Sicht des Prozesses zu ermöglichen. Die theoretischen Grundlagen neuronaler Netze und ihre Anwendung im Deep Learning, einer Schlüsseltechnik in der Entwicklung der modernen KI, sowie das bioinspirierte Computing, das natürliche Prozesse zur Entwicklung intelligenter Systeme nachahmt, werden ebenfalls behandelt.

Der Studiengang wird sich also auf die Umsetzung von Lösungen zur Automatisierung von Prozessen und zur Personalisierung medizinischer Diagnosen sowie auf die Anwendung von Techniken des Data Mining und der prädiktiven Analytik konzentrieren. Es handelt sich also um ein umfassendes, zu 100% online durchgeführtes Programm, das den Studenten die Möglichkeit bietet, es bequem zu studieren, wo und wann immer sie wollen, da sie nur ein elektronisches Gerät mit Internetanschluss benötigen. Es wird auch auf der revolutionären Relearning-Methode basieren, die aus der kontinuierlichen Wiederholung von Schlüsselkonzepten besteht, um eine optimale und organische Assimilierung der Inhalte zu ermöglichen.

Beherrschen Sie Automatisierungstechniken in der medizinischen Diagnose durch künstliche Intelligenz dank Werkzeugen wie Viz.ai, das in der Lage ist, Krankheiten durch Algorithmen zu erkennen“

Dieser Universitätskurs in Personalisierung und Automatisierung in der Medizinischen Diagnostik durch Künstliche Intelligenz enthält das vollständigste und aktuellste wissenschaftliche Programm auf dem Markt. Die wichtigsten Merkmale sind: 

• Die Entwicklung von Fallstudien, die von Experten für künstliche Intelligenz in der diagnostischen Bildgebung vorgestellt werden
• Der anschauliche, schematische und äußerst praxisnahe Inhalt vermittelt alle für die berufliche Praxis unverzichtbaren wissenschaftlichen und praktischen Informationen
• Die praktischen Übungen, bei denen der Selbstbewertungsprozess zur Verbesserung des Lernens durchgeführt werden kann
• Sein besonderer Schwerpunkt liegt auf innovativen Methoden
• Theoretische Lektionen, 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

Verbessern Sie Ihre Fähigkeiten in einer flexiblen und modernen Umgebung, in der Sie fortschrittliche Techniken der Datenverarbeitung und des Minings von klinischen Daten beherrschen und Technologien wie die Verarbeitung natürlicher Sprache integrieren“

Zu den Dozenten des Programms gehören Fachleute aus der Branche, die ihre Erfahrungen in diese Fortbildung einbringen, sowie anerkannte Spezialisten von führenden Gesellschaften 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 Programms 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.

Werden Sie zum Experten in der Anwendung von Algorithmen des maschinellen Lernens und neuronalen Netzen für die Analyse medizinischer Daten, wie z. B. radiologischer Bilder, dank einer umfangreichen Bibliothek von Multimedia-Ressourcen"

Schreiben Sie sich für dieses Programm ein und profitieren Sie von der revolutionären Relearning-Methode, die es Ihnen ermöglicht, die Anwendung von künstlicher Intelligenz in der medizinischen Diagnose auf praktische und effiziente Weise zu beherrschen"

Dieser 6-wöchige Universitätskurs befasst sich mit der Personalisierung und Automatisierung in der medizinischen Diagnostik durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz. Während dieser Fortbildung werden die Ärzte verschiedene Techniken zur Erkennung von Krankheiten durch KI sowie die Verarbeitung medizinischer Bilder mit Hilfe von Butterfly-Netzwerken analysieren. Darüber hinaus werden sie ihr Wissen über Algorithmen für die Echtzeit-Bildverarbeitung während medizinischer Verfahren aktualisieren. All dies wird durch das Relearning-System erleichtert, das von TECH in allen Studiengängen eingesetzt wird und eine Aneignung der Inhalte ohne lange Studienzeiten ermöglicht.

Dieses Programm bietet Ihnen eine breite Palette von Inhalten über Modelle der künstlichen Intelligenz, die sich auf die Umsetzung fortschrittlicher technologischer Lösungen in Krankenhausumgebungen konzentrieren“

Modul 1. Personalisierung und Automatisierung in der Medizinischen Diagnostik durch Künstliche Intelligenz

1.1. Anwendung von künstlicher Intelligenz in der genomischen Sequenzierung und Korrelation mit bildgebenden Befunden mit Fabric Genomics

1.1.1. Techniken der künstlichen Intelligenz für die Integration von genomischen und bildgebenden Daten
1.1.2. Vorhersagemodelle für die Korrelation von genetischen Varianten mit auf Bildern sichtbaren Pathologien
1.1.3. Entwicklung von Algorithmen für die automatische Analyse von Sequenzen und deren Darstellung in Bildern
1.1.4. Fallstudien zu den klinischen Auswirkungen der Verschmelzung von Genomik und Bildgebung

1.2. Fortschritte in der künstlichen Intelligenz für die detaillierte Analyse biomedizinischer Bilder mit PathAI

1.2.1. Innovationen bei Bildverarbeitungs- und Analysetechniken auf zellulärer Ebene
1.2.2. Anwendung von künstlicher Intelligenz zur Verbesserung der Auflösung von Mikroskopiebildern
1.2.3. Deep-Learning-Algorithmen, die auf die Erkennung von submikroskopischen Mustern spezialisiert sind
1.2.4. Auswirkungen von Fortschritten in der künstlichen Intelligenz auf die biomedizinische Forschung und klinische Diagnose

1.3. Automatisierung der medizinischen Bilderfassung und -verarbeitung mit Butterfly Network

1.3.1. Automatisierte Systeme zur Optimierung der Bildaufnahmeparameter
1.3.2. Künstliche Intelligenz bei der Verwaltung und Wartung von Bildgebungsgeräten
1.3.3. Algorithmen für die Echtzeitverarbeitung von Bildern während medizinischer Verfahren
1.3.4. Erfolgreiche Fälle bei der Implementierung von automatisierten Systemen in Krankenhäusern und Kliniken

1.4. Personalisierung von Diagnosen durch künstliche Intelligenz und Präzisionsmedizin mit Tempus AI

1.4.1. Modelle der künstlichen Intelligenz für personalisierte Diagnosen auf der Grundlage von genetischen und bildgebenden Profilen
1.4.2. Strategien für die Integration von klinischen und bildgebenden Daten in die Therapieplanung
1.4.3. Auswirkungen der Präzisionsmedizin auf die klinischen Ergebnisse durch KI
1.4.4. Ethische und praktische Herausforderungen bei der Umsetzung der personalisierten Medizin

1.5. Innovationen in der KI-unterstützten Diagnostik mit Caption Health

1.5.1. Entwicklung neuer Werkzeuge der künstlichen Intelligenz für die Früherkennung von Krankheiten
1.5.2. Fortschritte bei Algorithmen der künstlichen Intelligenz für die Interpretation von komplexen Pathologien
1.5.3. Integration von KI-gestützter Diagnostik in die klinische Routinepraxis
1.5.4. Bewertung der Wirksamkeit und Akzeptanz der KI-Diagnostik durch Gesundheitsfachkräfte

1.6. Anwendungen der künstlichen Intelligenz in der Mikrobiom-Bildanalyse mit DayTwo AI

1.6.1. Techniken der künstlichen Intelligenz für die Bildanalyse in Mikrobiomstudien
1.6.2. Korrelation von Mikrobiom-Bilddaten mit Gesundheitsindikatoren
1.6.3. Auswirkungen von Mikrobiom-Befunden auf therapeutische Entscheidungen
1.6.4. Herausforderungen bei der Standardisierung und Validierung der Mikrobiom-Bildgebung

1.7. Verwendung von Wearables zur Verbesserung der Interpretation von diagnostischen Bildern mit AliveCor

1.7.1. Integration von Wearable-Daten mit medizinischen Bildern für eine vollständige Diagnose
1.7.2. KI-Algorithmen für die kontinuierliche Datenanalyse und Darstellung in Bildern
1.7.3. Technologische Innovationen bei Wearables für die Gesundheitsüberwachung
1.7.4. Fallstudien zur Verbesserung der Lebensqualität durch Wearables und bildgebende Diagnostik

1.8. Verwaltung von diagnostischen Bildgebungsdaten in klinischen Studien mit Hilfe von künstlicher Intelligenz

1.8.1. KI-Tools für die effiziente Verwaltung großer Mengen von bildgebenden Daten
1.8.2. Strategien zur Sicherstellung der Datenqualität und -integrität in multizentrischen Studien
1.8.3. Anwendungen der künstlichen Intelligenz für prädiktive Analysen in klinischen Studien
1.8.4. Herausforderungen und Möglichkeiten bei der Standardisierung von Bildgebungsprotokollen in globalen Studien

1.9. Entwicklung von Behandlungen und Impfstoffen mit Hilfe fortschrittlicher KI-Diagnostik

1.9.1. Einsatz von künstlicher Intelligenz für die Entwicklung personalisierter Behandlungen auf der Grundlage von Bildgebungs- und klinischen Daten
1.9.2. Modelle der künstlichen Intelligenz für die beschleunigte Entwicklung von Impfstoffen mit Hilfe der diagnostischen Bildgebung
1.9.3. Bewertung der Wirksamkeit von Behandlungen durch Bildüberwachung
1.9.4. Auswirkungen von künstlicher Intelligenz auf Zeit- und Kosteneinsparungen bei der Entwicklung neuer Therapien

1.10. KI-Anwendungen in der Immunologie und Studien zur Immunantwort mit ImmunoMind

1.10.1. KI-Modelle für die Interpretation von Bildern im Zusammenhang mit der Immunantwort
1.10.2. Integration von bildgebenden und immunologischen Analysedaten für eine genaue Diagnose
1.10.3. Entwicklung von bildgebenden Biomarkern für Autoimmunkrankheiten
1.10.4. Fortschritte bei der Personalisierung von immunologischen Behandlungen durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz

Eine einzigartige, wichtige und entscheidende Fortbildung, um Ihre berufliche Entwicklung zu fördern“