Un programma che ti preparerà a lavorare nel campo dell'analisi dell’imaging biomedico e del controllo dei dati a livello socio-sanitaro, al fine di ottimizzare l’assistenza medica" 

Lungi dall'applicare assistenza meccanica e sanitaria, l'analisi dei dati e l'imaging biomedico consentono di migliorare la diagnosi caso per caso. L'ampia quantità di dati a disposizione delle istituzioni sanitarie può essere gestita in modo rapido e semplice grazie ai Big Data, che soprattutto permette di confrontare informazioni eterogenee provenienti da istituzioni diverse. Data questa necessità, la sanità pubblica richiede professionisti che sappiano rispondere ai problemi e siano in grado di implementare gli strumenti più recenti. 

TECH, sulla base della richiesta di professionisti da parte delle aziende, offre pertanto questo Esperto universitario in Analisi di Imaging Biomedico e Big Data nell'E-Health ai laureati in Ingegneria che desiderino aggiornare le proprie conoscenze in questo settore. Gli studenti che svolgano il programma avranno a disposizione una metodologia Relearning che eviterà loro lunghe ore di studio e permetterà di assimilare i concetti in modo semplice e progressivo. 

Inoltre, TECH è supportata da un team di professionisti che lavorano in questo campo e che hanno fatto ricerca nel campo della telemedicina. Grazie alla loro esperienza e al tutoraggio esaustivo e personalizzato che offrono, gli studenti potranno risolvere i loro dubbi in qualsiasi momento e da dove vorranno. Avranno inoltre a disposizione contenuti scaricabili in diversi formati che forniranno loro tutte le informazioni necessarie per garantire un’istruzione ottimale. 

Grazie a TECH, potrai conoscere le applicazioni dei Big Data nella sanità pubblica, come la previsione dei rischi o la medicina personalizzata attraverso i biomarcatori" 

Questo Esperto universitario in Analisi di Imaging Biomedico e Big Data nell'E-Health possiede il programma più completo e aggiornato del mercato. Le caratteristiche principali del programma sono:  

• Sviluppo di casi di studio presentati da esperti in imaging biomedico e database 
• Contenuti grafici, schematici ed eminentemente pratici che forniscono informazioni pratiche sulle discipline essenziali per l’esercizio della professione 
• Esercizi pratici che offrono un processo di autovalutazione per migliorare l'apprendimento 
• Speciale enfasi sulle metodologie innovative 
• Lezioni teoriche, domande all'esperto, forum di discussione su questioni controverse e compiti di riflessione individuale 
• Contenuti disponibili da qualsiasi dispositivo fisso o mobile dotato di connessione a internet 

Studia la relazione diretta tra gli interventi chirurgici e le tecniche di imaging, esplorando la loro utilità nel riconoscimento dei modelli medici" 

Il personale docente del programma comprende rinomati professionisti del settore, nonché specialisti riconosciuti appartenenti a società e università prestigiose, che forniscono agli studenti le competenze necessarie a intraprendere un percorso di studio eccellente. 

I contenuti multimediali, sviluppati in base alle ultime tecnologie educative, forniranno al professionista un apprendimento coinvolgente e localizzato, ovvero inserito in un contesto reale. 

La creazione di questo programma è incentrata sull’Apprendimento Basato su Problemi, mediante il quale lo specialista deve cercare di risolvere le diverse situazioni che gli si presentano durante il corso. Lo studente potrà usufruire di un innovativo sistema di video interattivi creati da esperti di rinomata fama. 

Scopri i vantaggi dell'IoT nel monitoraggio e nella cura dei pazienti e comprendi il suo contributo alla riabilitazione dei pazienti"

Grazie alle conoscenze che TECH ti fornirà, potrai conoscere i numerosi vantaggi di usare l'IoT quando i dispositivi devono comunicare tra loro"

Il programma di studi di questo Esperto universitario in Analisi di Imaging Biomedico e Big Data nell'E-Health è stato progettato in dettaglio da professionisti che lavorano nel campo della medicina genomica, della biomeccanica e dell'intelligenza artificiale. Grazie al suo contributo e all'incorporazione di strumenti pratici, gli studenti avranno a disposizione contenuti audiovisivi in diversi formati che li aiuteranno nei loro studi. La metodologia Relearning applicata da TECH permette inoltre allo studente di assimilare le conoscenze in modo graduale, facilitando il raggiungimento del titolo di esperto. Inoltre, essendo 100% online, il ritmo di studio può essere adattato agli impegni personali e professionali degli studenti. 

Comprendi come funzionano gli strumenti a favore della salute e del benessere, come i braccialetti per il monitoraggio della pressione sanguigna, e integrali nei tuoi modelli di business" 

Modulo 1. Tecniche, riconoscimento e intervento attraverso l'imaging biomedico

1.1. Imaging medico

1.1.1. Modalità di imaging medico
1.1.2. Obiettivi dei sistemi di imaging medico
1,1 3. Sistemi di archiviazione delle immagini mediche

1.2. Radiologia

1.2.1. Metodo di imaging
1.2.2. Interpretazione radiologica
1.2.3. Applicazioni cliniche

1.3. Tomografia computerizzata (TC)

1.3.1. Principio di funzionamento
1.3.2. Generazione e raccolta dell'immagine
1.3.3. Tomografia computerizzata. Tipologia
1.3.4. Applicazioni cliniche

1.4. Risonanza magnetica (RM)

1.4.1. Principio di funzionamento
1.4.2. Generazione e raccolta dell'immagine
1.4.3. Applicazioni cliniche

1.5. Ultrasuoni: ecografia ed eco-Doppler

1.5.1. Principio di funzionamento
1.5.2. Generazione e raccolta dell'immagine
1.5.3. Tipologia
1.5.4. Applicazioni cliniche

1.6. Medicina nucleare

1.6.1. Basi fisiologiche per gli studi nucleari. Radiofarmaci e medicina nucleare
1.6.2. Generazione e raccolta dell'immagine
1.6.3. Tipi di test

1.6.3.1. Gammagrafia
1.6.3.2. SPECT
1.6.3.3. PET
1.6.3.4. Applicazioni cliniche

1.7. Interventi guidati dall'immagine

1.7.1. Radiologia interventistica
1.7.2. Obiettivi della radiologia interventistica
1.7.3. Procedure
1.7.4. Vantaggi e svantaggi

1.8. Qualità dell'immagine

1.8.1. Tecnica
1.8.2. Contrasto
1.8.3. Risoluzione
1.8.4. Rumore
1.8.5. Distorsione e artefatti

1.9. Test di imaging medico. Biomedicina

1.9.1. Creazione di Immagini 3D
1.9.2. Biomodelli

1.9.2.1. Standard DICOM
1.9.2.2. Applicazioni cliniche

1.10. Protezione radiologica

1.10.1. Legislazione europea applicabile ai servizi di radiologia
1.10.2. Sicurezza e protocolli d'azione
1.10.3. Gestione dei rifiuti radiologici
1.10.4. Protezione radiologica
1.10.5. Cure e caratteristiche delle sale

Modulo 2. Big Data in medicina: elaborazione massiva di dati medici 

2.1. I Big Data nella ricerca biomedica

2.1.1. Generazione di dati in biomedicina
2.1.2. Alto rendimento (Tecnologia High-throughput)
2.1.3. Utilità dei dati ad alto rendimento. Ipotesi nell'era dei Big Data

2.2. Pre-elaborazione dei dati nei Big Data

2.2.1. Pre-elaborazione dei dati
2.2.2. Metodi e approcci
2.2.3. Problemi di pre-elaborazione dei dati nei Big Data

2.3. Genomica strutturale

2.3.1. Il sequenziamento del genoma umano
2.3.2. Sequenziamento vs. Chip
2.3.3. La scoperta delle varianti

2.4. Genomica funzionale

2.4.1. Annotazione funzionale
2.4.2. Predittori di rischio nelle mutazioni
2.4.3. Studi di associazione genomica

2.5. Trascrittomica

2.5.1. Tecniche per ottenere dati massivi nella trascrittomica: RNA-seq
2.5.2. Normalizzazione dei dati di trascrittomica
2.5.3. Studi di espressione differenziale

2.6. Interattomica ed epigenomica

2.6.1. Il ruolo della cromatina nell'espressione genica
2.6.2. Studi di alto rendimento in interattomica
2.6.3. Studi di alto rendimento in epigenetica

2.7. Proteomica

2.7.1. Analisi dei dati di spettrometria di massa
2.7.2. Studio delle modifiche post-traduzionali
2.7.3. Proteomica quantitativa

2.8. Tecniche di arricchimento e Clustering

2.8.1. Contestualizzazione dei risultati
2.8.2. Algoritmi di Clustering nelle tecniche omiche
2.8.3. Repository per l'arricchimento: Gene Ontology e KEGG

2.9. Applicazioni dei Big Data nella sanità pubblica

2.9.1. Scoperta di nuovi biomarcatori e bersagli terapeutici
2.9.2. Predittori di rischio
2.9.3. Medicina personalizzata

2.10. I Big Data applicati alla medicina

2.10.1. Il potenziale di aiuto alla diagnosi e alla prevenzione
2.10.2. Uso degli algoritmi di Machine Learning nella sanità pubblica
2.10.3. I problemi della privacy

Modulo 3. Applicazioni dell'intelligenza artificiale e dell'internet delle cose (IoT) alla telemedicina

3.1. Piattaforma E-Health. Personalizzazione del servizio sanitario

3.1.1. Piattaforma E-Health
3.1.2. Risorse per una piattaforma di E-Health
3.1.3. Programma "Europa Digitale". Digital Europe-4-Health e Orizzonte Europa

3.2. L'intelligenza artificiale nel campo dell'assistenza sanitaria I: nuove soluzioni nelle applicazioni software

3.2.1. Analisi a distanza dei risultati
3.2.2. Chatbox
3.2.3. Prevenzione e monitoraggio in tempo reale
3.2.4. Medicina preventiva e personalizzata in campo oncologico

3.3. L'intelligenza artificiale nel campo dell'assistenza sanitaria II: monitoraggio e sfide etiche

3.3.1. Monitoraggio dei pazienti con mobilità ridotta
3.3.2. Monitoraggio cardiaco, diabete, asma
3.3.3. App per la salute e il benessere

3.3.3.1. Monitoraggio della frequenza cardiaca
3.3.3.2. Bracciale che misura la pressione sanguigna

3.3.4. Etica dell'IA in campo medico. Protezione dei dati

3.4. Algoritmi di intelligenza artificiale per l'elaborazione delle immagini

3.4.1. Algoritmi di intelligenza artificiale per il trattamento delle immagini
3.4.2. Diagnosi e monitoraggio delle immagini in telemedicina

3.4.2.1. Diagnosi del melanoma

3.4.3. Limiti e sfide dell'elaborazione delle immagini in telemedicina

3.5. Applicazioni dell'accelerazione tramite l'unità di elaborazione grafica (GPU) in medicina

3.5.1. Parallelizzazione dei programmi
3.5.2. Funzionamento della GPU
3.5.3. Applicazioni dell'accelerazione su GPU in medicina

3.6. Elaborazione del linguaggio naturale (NLP) nella telemedicina

3.6.1. Elaborazione del testo medico. Metodologia
3.6.2. Elaborazione del linguaggio naturale nelle terapie e nelle cartelle cliniche
3.6.3. Limiti e sfide dell'elaborazione del linguaggio naturale in telemedicina

3.7. Internet of Things (IoT) nel campo della Telemedicina. Applicazioni

3.7.1. Monitoraggio dei segni vitali. Wearable

3.7.1.1. Pressione sanguigna, temperatura, frequenza cardiaca

3.7.2. Tecnologia IoT e Cloud

3.7.2.1. Trasmissione dei dati al cloud

3.7.3. Terminali self-service

3.8. loT nel monitoraggio e nell'assistenza ai pazienti

3.8.1. Applicazioni IoT per il rilevamento delle emergenze
3.8.2. L'Internet delle cose nella riabilitazione dei pazienti
3.8.3. Supporto dell'intelligenza artificiale nel riconoscimento e nel soccorso delle vittime

3.9. Nanorobot. Tipologia

3.9.1. Nanotecnologia
3.9.2. Tipi di Nanorobot

3.9.2.1. Assemblatori. Applicazioni
3.9.2.2. Auto-replicatori. Applicazioni

3.10. L'intelligenza artificiale nel controllo di COVID-19

3.10.1. COVID-19 e telemedicina
3.10.2. Gestione e comunicazione di sviluppi e focolai
3.10.3. Previsione dei focolai con l'intelligenza artificiale

Una qualifica pensata per professionisti come te, che non concepiscono il futuro della medicina senza l’applicazione dell'intelligenza artificiale"