Implementa redes neuronales en la mejor universidad digital del mundo según Forbes”

El Aprendizaje Automático en Investigación Biomédica es sumamente provechosa para que los facultativos mejoren la precisión de sus diagnósticos. Al analizar considerables volúmenes de datos biomédicos, este sistema detecta patrones individuales en la salud de los usuarios. De esta manera, los expertos desarrollan planes de tratamientos totalmente personalizados, con el fin de adaptarse a las necesidades específicas de los pacientes. Además, esta tecnología es capaz de localizar relaciones complejas entre genes, proteínas y enfermedades, facilitando el descubrimiento de biomarcadores.  Esto acelera la investigación tanto de nuevas terapias como medicamentos, que implican una mejora en el bienestar de los ciudadanos.  

En este contexto, TECH implementa un pionero estudio que dotará a los especialistas un entendimiento exhaustivo y las habilidades prácticas para convertirse en expertos en las Metodologías Avanzadas en Investigación Biomédica con IA. Para posibilitarlo, el plan de estudios ahondará en la simulación de procesos biológicos y afecciones. En esta línea, el temario profundizará en la generación de conjuntos de datos sintéticos, así como en la validación científica y clínica de los modelos resultante. Cabe destacar que los materiales académicos pondrán de manifiesto la importancia de la ética y las regulaciones asociadas con el uso de datos sintéticos.  

Un temario que adquiere mayor dinamismo gracias a las píldoras multimedia y la amplia variedad de recursos didácticos como las lecturas especializadas o los casos de estudio. Además, la metodología Relearning, empleada por esta institución académica, llevará a los profesionales a alcanzar una actualización mucho más efectiva y en un menor tiempo. Una oportunidad única de puesta al día a través de una opción pedagógica online y flexible, que favorece la compatibilidad de las responsabilidades diarias más exigentes con una propuesta universitaria que se sitúa a la vanguardia.  El único requisito para los facultativos es que dispongan de un dispositivo con acceso a Internet para adentrase al Campus Virtual y ampliar sus conocimientos mediante el contenido didáctico más innovador. 

Como especialista, serás capaz de usar la Inteligencia Artificial para recopilar los datos de los dispositivos médicos y encontrar afecciones más complejas” 

Este Postgraduate certificate en Advanced Methodologies in Biomedical Research with Artificial Intelligence contiene el programa educativo más completo y actualizado del mercado. Sus características más destacadas son:  

• El desarrollo de casos prácticos presentados por expertos en Metodologías Avanzadas en Investigación Biomédica con Inteligencia Artifificial
• 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 

Superarás desafíos contemporáneos en la Investigación Biomédica, desde el análisis de grandes conjuntos de datos, hasta la predicción de resultados clínicos”

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.   

Ahondarás en el empleo de imágenes médicas y datos genómicos, bajo un enfoque holístico para comprender la complejidad de las enfermedades”

Reforzarás tus conocimientos clave mediante la innovadora metodología Relearning para una asimilación efectiva de la materia”

Through an eminently practical approach, this Postgraduate certificate will provide physicians with advanced AI techniques to apply in Biomedical Research. The curriculum will delve into essential aspects such as the execution of observational studies with Machine Learning, heterogeneous data integration methods, algorithms in biomedical data analysis and the use of Virtual Reality in clinical studies. On the other hand, the agenda will focus on applied Data Mining tools, in order for experts to overcome the challenges inherent to this resource. 

This program gives you the opportunity to update your knowledge in a real scenario, with the maximum scientific rigor of an institution at the forefront of technology" 

Module 1. Biomedical Research with AI

1.1. Design and Execution of Observational Studies with AI

1.1.1. Implementation of AI for the Selection and Segmentation of Populations in Studies
1.1.2. Use of Algorithms for Real-Time Monitoring of Observational Study Data
1.1.3. AI Tools for the Identification of Patterns and Correlations in Observational Studies
1.1.4. Automation of the Data Collection and Analysis Process in Observational Studies

1.2. Validation and Calibration of Models in Clinical Research

1.2.1. AI Techniques for Ensuring the Accuracy and Reliability of Clinical Models
1.2.2. Use of AI in the Calibration of Predictive Models in Clinical Research
1.2.3. Cross-validation Methods Applied to Clinical Models using AI
1.2.4. AI Tools for the Evaluation of the Generalization of Clinical Models

1.3. Methods for Integrating Heterogeneous Data in Clinical Research

1.3.1. AI Techniques for Combining Clinical, Genomic, and Environmental Data
1.3.2. Use of Algorithms for Handling and Analyzing Unstructured Clinical Data
1.3.3. AI Tools for Normalization and Standardization of Clinical Data
1.3.4. AI Systems for Correlating Different Types of Research Data

1.4. Integration of Multidisciplinary Biomedical Data

1.4.1. AI Systems to Combine Data from Different Biomedical Disciplines
1.4.2. Algorithms for the Integrated Analysis of Clinical and of Laboratory Data
1.4.3. AI Tools for the Visualization of Complex Biomedical Data
1.4.4. Use of AI in the Creation of Holistic Health Models from Multidisciplinary Data

1.5. Deep Learning Algorithms in Biomedical Data Analysis

1.5.1. Implementation of Neural Networks in Analysis of Genetic and Proteomic  Data
1.5.2. Using Deep Learning to Identify Patterns in Biomedical Data
1.5.3. Development of Predictive Models in Precision Medicine with Deep Learning
1.5.4. Application of AI in Advanced Biomedical Image Analysis

1.6. Optimization of Research Processes with Automation

1.6.1. Automation of Laboratory Routines with AI Systems
1.6.2. Use of AI for Efficient Management of Resources and Time in Research
1.6.3. AI Tools for Workflow Optimization in Clinical Research
1.6.4. Automated Systems for Tracking and Reporting of Research Progress

1.7. Simulation and Computational Modeling in Medicine with AI

1.7.1. Development of Computational Models to Simulate Clinical Scenarios
1.7.2. Use of AI for Simulation of Molecular and Cellular Interactions
1.7.3. AI Tools in the Creation of Predictive Disease Models
1.7.4. Application of AI in the Simulation of Drug and Treatment Effects

1.8. Use of Virtual and Augmented Reality in Clinical Trials

1.8.1. Implementation of Virtual Reality for Training and Simulation in Medicine
1.8.2. Use of Augmented Reality in Surgical and Diagnostic Procedures
1.8.3. Virtual Reality Tools for Behavioral and Psychological Studies
1.8.4. Application of Immersive Technologies in Rehabilitation and Therapy

1.9. Data Mining Tools Applied to Biomedical Research

1.9.1. Use of Data Mining Techniques to Extract Knowledge from Biomedical Databases
1.9.2. Implementation of AI Algorithms to Discover Patterns in Clinical Data
1.9.3. AI Tools for Trend Identification in Large Datasets
1.9.4. Application of Data Mining in the Generation of Research Hypotheses

1.10. Development and Validation of Biomarkers with Artificial Intelligence

1.10.1. Use of AI for the Identification and Characterization of New Biomarkers
1.10.2. Implementation of AI Models for the Validation of Biomarkers in Clinical Studies
1.10.3. AI Tools in Correlating Biomarkers with Clinical Results
1.10.4. AI Applications in the analysis of Biomarkers for Personalized Medicine

The teaching materials of this program, elaborated by these specialists, have contents that are completely applicable to your professional experiences”