Mediante este Postgraduate certificate fundamentado en el Relearning, diseñarás modelos de Deep Learning que analicen imágenes médicas y predigan la aparición de enfermedades como el Cáncer”  

El uso de Big Data and Predictive Analytics in Medical Imaging está transformando la manera en que los profesionales de la salud abordan el diagnóstico y tratamiento de enfermedades. Tanto es así que la Organización Mundial de la Salud revela en un reciente informe que el 70% de las decisiones clínicas se basan en la información obtenida de estudios de imagen, lo que subraya la importancia de mejorar la precisión y eficiencia en su interpretación. Ante esta situación, los facultativos requieren combinar datos de imagen con algoritmos de Inteligencia Artificial para predecir la evolución de enfermedades cardíacas y oncológicas, reduciendo los tiempos de diagnóstico.

En este contexto, TECH lanza un revolucionario programa en Big Data and Predictive Analytics in Medical Imaging. Diseñado por referencias en este ámbito, el itinerario académico profundizará en áreas que abarcan desde la Minería de Datos en registros de imágenes biomédicas con IBM Watson Imaging o aplicaciones de técnicas de clustering y clasificación en registros de imágenes hasta los modelos computacionales para simular redes biológicas visibles en imágenes. Asi mismo, el temario ahondará en los métodos más sofisticados de visualización para la representación multidimensional de datos de imágenes. De este modo, los egresados desarrollarán competencias clínicas avanzadas para implementar algoritmos que automaticen la segmentación de imágenes, la detección de anomalías y la clasificación de patologías en diversas modalidades de imagen. 

Por otra parte, en cuanto a la metodología de la titulación, TECH se respalda en su revolucionario sistema de enseñanza del Relearning. Este método consiste en la reiteración progresiva de conceptos clave para garantizar que los médicos logren una comprensión total del contenido. Además, para el acceso a todos los recursos didácticos, lo único que estos necesitarán los egresados será un dispositivo electrónico con conexión a internet (como un móvil, Tablet u ordenador). Así pues, los especialistas ingresarán en el Campus Virtual y disfrutarán de una variedad de recursos multimedia presente en formatos como vídeos explicativos.

El Campus Virtual estará disponible durante las 24 horas del día para que accedas en el momento que mejor te convenga”

Este Postgraduate certificate en Big Data and Predictive Analytics in Medical Imaging 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
• 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 

¿Buscas manejar herramientas de visualización de datos avanzadas para representar los hallazgos de manera comprensible para la práctica clínica? Lógralo mediante este programa”

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.   

La característica metodología 100% online de esta titulación te permitirá disfrutar de una excelente puesta al día sin depender de estrictos horarios preestablecidos"

Ahondarás en los avances más recientes en la generación de reportes pronósticos automatizados"

This university program has been designed by recognized experts in Big Data and Predictive Analytics in Medical Imaging, meeting the demands of today's labor market. The study plan will delve into the most sophisticated Data Mining techniques to identify patterns in medical images, which will allow professionals to detect early indicators of pathologies such as Neurodegenerative Diseases  or Cardiovascular Disorders. In addition, the syllabus will delve into the use of predictive models for the early identification of diseases from images, which will help graduates to significantly optimize their diagnoses.

You will be able to train Deep Learning models to analyze medical images and predict the evolution of complex diseases such as Cancer”

Module 1. Big Data and Predictive Analytics in Medical Imaging

1.1. Big Data in Diagnostic Imaging: Concepts and Tools with GE Healthcare Edison

1.1.1. Fundamentals of Big Data applied to Imaging
1.1.2. Technological Tools and Platforms for Handling Large Volumes of Imaging Data
1.1.3. Challenges in the Integration and Analysis of Big Data in Imaging
1.1.4. Use Cases of Big Data in Diagnostic Imaging

1.2. Data Mining in Biomedical Image Registries with IBM Watson Imaging

1.2.1. Advanced Data Mining Techniques to Identify Patterns in Medical Images
1.2.2. Strategies for Extracting Relevant Features in Large Image Databases
1.2.3. Applications of Clustering and Classification Techniques in Image Registries
1.2.4. Impact of Data Mining on Improving Diagnosis and Treatment

1.3. Machine Learning Algorithms in Image Analysis with Google DeepMind Health

1.3.1. Development of Supervised and Unsupervised Algorithms for Medical Imaging
1.3.2. Innovations in Machine Learning Techniques for Recognition of Disease Patterns
1.3.3. Applications of Deep Learning in Image Segmentation and Classification
1.3.4. Evaluation of the Efficacy and Accuracy of Machine Learning Algorithms in Clinical Studies

1.4. Predictive Analytics Techniques Applied to Diagnostic Imaging with Predictive Oncology

1.4.1. Predictive Models for the Early Identification of Diseases from Images
1.4.2. Use of Predictive Analytics for Monitoring and Treatment Evaluation
1.4.3. Integration of Clinical and Imaging Data to Enrich Predictive Models
1.4.4. Challenges in the Implementation of Predictive Techniques in Clinical Practice

1.5. Image-Based Artificial Intelligence Models for Epidemiology with BlueDot

1.5.1. Application of Artificial Intelligence in the Analysis of Epidemic Outbreaks Using Images
1.5.2. Models of Disease Spread Visualized by Imaging Techniques
1.5.3. Correlation Between Epidemiological Data and Imaging Findings
1.5.4. Contribution of Artificial Intelligence to the Study and Control of Pandemics

1.6. Analysis of Biological Networks and Disease Patterns from Images

1.6.1. Application of Network Theory in the Analysis of Images to Understand Pathologies
1.6.2. Computational Models to Simulate Biological Networks Visible in Images
1.6.3. Integration of Image Analysis and Molecular Data for Mapping Diseases
1.6.4. Impact of these Analyses on the Development of Personal Therapies

1.7. Development of Image-Based Tools for Clinical Prognosis

1.7.1. Artificial Intelligence Tools for the Prediction of Clinical Course from Diagnostic Images
1.7.2. Advances in the Generation of Automated Prognostic Reports
1.7.3. Integration of Prognostic Models in Clinical Systems
1.7.4. Validation and Clinical Acceptance of AI-Based Prognostic Tools

1.8. Advanced Visualization and Communication of Complex Data with Tableau

1.8.1. Visualization Techniques for the Multidimensional Representation of Image Data
1.8.2. Interactive Tools for the Exploration of Large Image Datasets
1.8.3. Strategies for Effective Communication of Complex Findings Through Visualizations
1.8.4. Impact of Advanced Visualization on Medical Education and Decision Making

1.9. Data Security and Challenges in Big Data Management

1.9.1. Security Measures to Protect Large Volumes of Medical Imaging Data
1.9.2. Challenges in Privacy and Ethics of Large-Scale Image Data Management
1.9.3. Technological Solutions for the Secure Management of Healthcare Big Data
1.9.4. Case Studies on Security Breaches and how they Were Addressed

1.10. Practical Applications and Case Studies on Biomedical Big Data

1.10.1. Examples of Successful Applications of Big Data in the Diagnosis and Treatment of Diseases
1.10.2. Case Studies on the Integration of Big Data in Healthcare Systems
1.10.3. Lessons Learned from Big Data Projects in the Biomedical Field
1.10.4. Future Directions and Potentials of Big Data in Medicine

Give a quality boost to your career as a physician by incorporating the latest trends in Big Data and Predictive Analytics in Medical Imaging into your practice. Enroll now!”