Una titulación universitaria 100% online que te permitirá ahondar en las funciones diagnósticas más disruptivas de las herramientas del Aprendizaje Automático” 

El Artificial Intelligence-Enhanced Clinical Diagnostics (IA) ha ganado importancia en el campo de la Medicina en los últimos años. Entre los principales motivos, destaca que este sistema mejora la precisión y reduce errores de evaluaciones. En este sentido, los algoritmos inteligentes procesan información con rapidez, lo que resulta importante ante situaciones de emergencia. También la Inteligencia Artificial es útil para recomendar tratamientos personalizados en base a los datos genéticos, históricos o clínicos de los pacientes. Sin duda, esto mejora la efectividad de las terapias mientras reduce las reacciones adversas.  

Por ello, TECH implementa un Postgraduate certificate que brindará a los especialistas las tecnologías más modernas para el diagnóstico asistido por Inteligencia Artificial. El plan de estudios ahondará en el uso de algoritmos destinados al análisis rápido y preciso de síntomas. Esto permitirá al personal médico detectar tempranamente enfermedades mediante recursos como imágenes clínicas. Además, el temario profundizará en los métodos para la validación y pruebas de modelos de Aprendizaje Automático en entornos sanitarios reales. Cabe destacar que los materiales didácticos incidirán en la relevancia de la ética y confiabilidad durante la praxis clínica, velando así por la seguridad de las personas tratadas. Finalizado el itinerario académico, los egresados habrán adquirido nuevas competencias que enriquecerán su atención sanitaria. 

La modalidad 100% online de este programa otorgará total libertad a los especialistas para cursarlo donde y cuando quieran, sin la restricción de los horarios. Será tan cómodo y sencillo como conectarse a través de un dispositivo electrónico con acceso a Internet. De esta manera, tendrán acceso a contenido multimedia a la vanguardia tecnológica y educativa, y se beneficiarán de una metodología de aprendizaje pionera en TECH. Se trata del Relearning, consistente en la repetición de los conceptos clave, asegurando una asimilación óptima de los contenidos.         

Diseñarás Datasets que te servirán para descubrir factores de riesgo y desarrollar nuevos tratamientos terapéuticos mediante este programa” 

Este Postgraduate certificate en ##TITULO## contiene el programa educativo más completo y actualizado del mercado. Sus características más destacadas son: 

• El desarrollo de casos prácticos presentados por expertos en Inteligencia Artificial en Práctica Clínica 
• Los contenidos gráficos, esquemáticos y eminentemente prácticos con los que está concebido recogen una información científica y práctica sobre aquellas disciplinas indispensables para el ejercicio profesional 
• Los ejercicios prácticos donde realizar el proceso de autoevaluación para mejorar el aprendizaje 
• Su especial hincapié en metodologías innovadoras  
• Las lecciones teóricas, preguntas al experto, foros de discusión de temas controvertidos y trabajos de reflexión individual 
• La disponibilidad de acceso a los contenidos desde cualquier dispositivo fijo o portátil con conexión a internet 

¿Quieres especializarte en la interpretación de imágenes médicas por medio de la Automatización Inteligente? Lógralo a través de este exclusivo temario” 

El programa incluye en su cuadro docente a profesionales del sector que vierten en esta capacitación la experiencia de su trabajo, además de reconocidos especialistas de sociedades de referencia y universidades de prestigio.  

Su contenido multimedia, elaborado con la última tecnología educativa, permitirá al profesional un aprendizaje situado y contextual, es decir, un entorno simulado que proporcionará una capacitación inmersiva programada para entrenarse ante situaciones reales.  

El diseño de este programa se centra en el Aprendizaje Basado en Problemas, mediante el cual el profesional deberá tratar de resolver las distintas situaciones de práctica profesional que se le planteen a lo largo del curso académico. Para ello, contará con la ayuda de un novedoso sistema de vídeo interactivo realizado por reconocidos expertos.    

Procesarás el lenguaje natural sobre historias médicas para realizar los diagnósticos clínicos más precisos en solo 6 meses gracias a TECH"

Un plan de estudios hecho a tu medida y diseñado bajo la metodología pedagógica más efectiva: el Relearning”     

This Postgraduate certificate will provide participants with a holistic view of the application of Machine Learning in the healthcare field. To this end, the program will provide professionals with the most innovative technological tools for diagnosis assisted by computational cognition. In this sense, the academic itinerary will address pattern recognition and Machine Learning so that graduates can classify pathologies correctly. In addition, the syllabus will delve into the values, weaknesses and possible errors in the application of Artificial Intelligence. During the program, didactic materials will emphasize the need for multidisciplinary collaboration to provide quality medical care. 

Interactive summaries of each topic will allow you to consolidate in a more dynamic way the concepts on the application of NLP in symptom identification"   

Module 1. Diagnosis in Clinical Practice Using AI 

1.1. Technologies and Tools for AI-assisted Diagnosis 

1.1.1. Development of Software for AI-assisted Diagnosis in Various Medical Specialties 
1.1.2. Use of Advanced Algorithms for Rapid and Accurate Analysis of Clinical Symptoms and Signs 
1.1.3. Integration of AI in Diagnostic Devices to Improve Efficiency 
1.1.4. AI Tools to Assist in the Interpretation of Laboratory Test Results 

1.2. Integration of Multimodal Clinical Data for Diagnosis 

1.2.1. AI Systems for Combining Imaging, Laboratory, and Clinical Record Data 
1.2.2. Tools for Correlating Multimodality Data into More Accurate Diagnoses 
1.2.3. Use of AI to Analyze Complex Patterns from Different Types of Clinical Data 
1.2.4. Integration of Genomic and Molecular Data in AI-assisted Diagnosis 

1.3. Creation and Analysis of Health Datasets with AI 

1.3.1. Development of Clinical Databases for Training AI Models 
1.3.2. Use of AI for Analysis and Extraction of Insights  from Large Health Datasets 
1.3.3. AI Tools for Clinical Data Cleaning and Preparation 
1.3.4. AI Systems for Identifying Trends and Patterns in Health Data 

1.4. Visualization and Management of Health Data with AI 

1.4.1. AI Tools for Interactive and Understandable Visualization of Health Data 
1.4.2. AI Systems for Efficient Management of Large Volumes of Clinical Data 
1.4.3. Use of AI-based Dashboards for Monitoring of Health Indicators 
1.4.4. AI Technologies for Health Data Management and Security 

1.5. Pattern Recognition and Machine Learning in Clinical Diagnostics 

1.5.1. Application of Machine Learning Techniques for Pattern Recognition in Clinical Data 
1.5.2. Use of AI in the Early Identification of Diseases through Pattern Analysis 
1.5.3. Development of Predictive Models for More Accurate Diagnoses 
1.5.4. Implementation of Automatic Learning Algorithms in the Interpretation of Health Data 

1.6. Interpretation of Medical Images Using AI 

1.6.1. AI Systems for Anomaly Detection and Classification of Medical Image Anomalies 
1.6.2. Use of Deep Learning in the interpretation of X-rays, MRI and CT scans. 
1.6.3. AI Tools for Improving Accuracy and Speed in Diagnostic Imaging 
1.6.4. Implementation of AI for Image-Based Clinical Decision-Making Assistance 

1.7. Natural Language Processing on Medical Records for Clinical Diagnosis 

1.7.1. Use of NLP for the Extraction of Relevant Information from Medical Records 
1.7.2. AI Systems for Analyzing Physician Notes and Patient Reports 
1.7.3. AI Tools for Summarizing and Classifying Information from Medical Records 
1.7.4. Application of NLP in Identifying Symptoms and Diagnoses from Clinical Texts 

1.8. Validation and Evaluation of AI-assisted Diagnostic Models 

1.8.1. Methods for Validation and Testing of AI Models in Real Clinical Environments 
1.8.2. Evaluation of the Performance and Accuracy of AI-assisted Diagnostic Tools 
1.8.3. Use of AI to Ensure Reliability and Ethics in Clinical Diagnosis 
1.8.4. Implementation of Continuous Assessment Protocols for AI Systems in Health Care 

1.9. AI in the Diagnosis of Rare Diseases 

1.9.1. Development of AI Systems Specializing in the Identification of Rare Diseases 
1.9.2. Use of AI to Analyze Atypical Patterns and Complex Symptomatology 
1.9.3. AI Tools for Early and Accurate Diagnosis of Rare Diseases 
1.9.4. Implementation of Global Databases with AI to Improve Diagnosis of Rare Diseases 

1.10. Success Stories and Challenges in AI Diagnostics Implementation 

1.10.1. Analysis of Case Studies Where AI Has Significantly Improved Clinical Diagnosis 
1.10.2. Assessment of the Challenges in the Adoption of AI in Clinical Settings 
1.10.3. Discussion of Ethical and Practical Barriers in Implementing AI for Diagnosis 
1.10.4. Examination of Strategies to Overcome Obstacles in Integrating AI in Medical Diagnostics

TECH's learning system follows the highest international quality standards"