Descripción

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Temario

La estructura de los contenidos ha sido diseñada por un equipo por los mejores profesionales del sector en la anotomía patológica con una amplia trayectoria y reconocido prestigio en la profesión abalada por el volumen de casos revisados, estudiados y diagnosticados, y con amplio dominio de las nuevas tecnologías aplicadas al diagnóstico anatomopatológico.

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Módulo 1. Cáncer. Generalidades. Factores de Riesgo

1.1. Introducción.

1.1.1. Generalidades de las neoplasias malignas.

1.1.1.1. Nomenclatura.
1.1.1.2. Características.
1.1.1.3. Vías de diseminación de las metástasis.
1.1.1.4. Factores pronósticos.

1.1.2. Epidemiología del cáncer.

1.1.2.1. Incidencia.
1.1.2.2. Prevalencia.
1.1.2.3. Distribución geográfica.
1.1.2.4. Factores de riesgo.
1.1.2.5. Prevención.
1.1.2.6. Diagnóstico precoz.

1.1.3. Agentes mutagénicos.

1.1.3.1. Ambientales.
1.1.3.2. Laborales.
1.1.3.3. Sustancias tóxicas en los alimentos.

1.1.4. Agentes biológicos y cáncer.

1.1.4.1. Virus ARN.
1.1.4.2. Virus ADN.
1.1.4.3. H. pylori.

1.1.5. La predisposición genética.

1.1.5.1. Genes asociados al cáncer.
1.1.5.2. Genes de susceptibilidad.

1.1.5.2.1. Tumores de mama.
1.1.5.2.2. Tumores de pulmón.
1.1.5.2.3. Tumores de tiroides.
1.1.5.2.4. Tumores de colon.
1.1.5.2.5. Tumores de piel.
1.1.5.2.6. Tumores de hueso.
1.1.5.2.7. Tumores de páncreas.
1.1.5.2.8. Neuroblastoma.

1.1.6. Aspectos clínicos de las neoplasias malignas.
1.1.7. Estadificación de la enfermedad neoplásica.

Módulo 2. Big Data en Anatomía Patológica

2.1. Introducción Big Data en patología.

2.1.1. Introducción.

2.1.1.1. Patología y BBDD.
2.1.1.2. Minería de datos en patología.
2.1.1.3. Big Data.

2.1.1.3.1. Fundamentos del Big Data.
2.1.1.3.2. Tipos de BBDD.

2.1.1.3.2.1. Relacionales.
2.1.1.3.2.2. No relacionales (SQL y NoSQL).

2.1.1.3.3. Tipos de datos.

2.1.1.3.3.1. Estructurados.
2.1.1.3.3.2. No estructurados.
2.1.1.3.2.3. Semi-estructurados.

2.1.1.3.4. Límites del Big Data.

2.2. Grandes oportunidades y utilidades que nos ofrece el Big Data.

2.2.1. Estandarización de los datos y patología digital.
2.2.2. Medicina personalizada: diagnósticos y terapias personalizadas.
2.2.3. Marcadores predictivos.
2.2.4. Avances en campos de investigación como: genómica, diagnósticos en patología molecular, proteómica y comparación de diagnósticos.

2.3. Algoritmos, modelos y metodologías utilizadas en Big Data.

2.3.1. Arquitecturas para el procesamiento paralelo masivo.
2.3.2. Modelización y árboles de decisión.
2.3.3. Maching Learning y Deep Learning.
2.3.4. Redes Neuronales.

2.4. Tecnologías del Big Data y cloud computing.

2.4.1. Apache Hadoop.
2.4.2. Trabajar con BBDD NoSQL.

2.4.2.1. DynamoDB o Cassandra.

2.4.3. Análisis de datos.

2.4.3.1. BigQuery.
2.4.3.2. Infosphere Sreams.
2.4.3.3. Oracle Big Data Appliance.

2.5. Conclusiones y beneficios del Big Data desde el punto de vista de la patología.

Una experiencia de formación única, clave y decisiva para impulsar tu desarrollo profesional”