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 diplomado en Metodologías Avanzadas en Investigación Biomédica con Inteligencia Artificial 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”

A través de un enfoque eminentemente práctico, este diplomado proporcionará a los facultativos técnicas avanzadas de IA para aplicar en la Investigación Biomédica. El plan de estudios profundizará en aspectos imprescindibles tales como la ejecución de estudios observacionales con Aprendizaje Automático, los métodos de integración de datos heterogéneos, los algoritmos en análisis de datos biomédicos y el uso de la Realidad Virtual en estudios clínicos. Por otra parte, el temario se centrará en los instrumentos de la Minería de Datos aplicados, con el fin de que los expertos superen los retos inherentes a este recurso.

Este programa te da la oportunidad de actualizar tus conocimientos en escenario real, con el máximo rigor científico de una institución de vanguardia tecnológica” 

Módulo 1. Investigación Biomédica con IA

1.1. Diseño y ejecución de estudios observacionales con IA

1.1.1. Implementación de IA para la selección y segmentación de poblaciones en estudios
1.1.2. Uso de algoritmos para la monitorización en tiempo real de datos de estudios observacionales
1.1.3. Herramientas de IA para la identificación de patrones y correlaciones en estudios observacionales con Flatiron Health
1.1.4. Automatización del proceso de recopilación y análisis de datos en estudios observacionales

1.2. Validación y calibración de modelos en investigación clínica

1.2.1. Técnicas de IA para asegurar la precisión y fiabilidad de modelos clínicos
1.2.2. Uso de IA en la calibración de modelos predictivos en investigación clínica
1.2.3. Métodos de validación cruzada aplicados a modelos clínicos mediante IA con KNIME Analytics Platform
1.2.4. Herramientas de IA para la evaluación de la generalización de modelos clínicos

1.3. Métodos de integración de datos heterogéneos en investigación clínica

1.3.1. Técnicas de IA para combinar datos clínicos, genómicos y ambientales con DeepGenomics
1.3.2. Uso de algoritmos para manejar y analizar datos clínicos no estructurados
1.3.3. Herramientas de IA para la normalización y estandarización de datos clínicos con Informatica's Healthcare Data Management
1.3.4. Sistemas de IA para la correlación de diferentes tipos de datos en investigación

1.4. Integración de datos biomédicos multidisciplinarios mediante Flatiron Health's OncologyCloud y AutoML

1.4.1. Sistemas de IA para combinar datos de diferentes disciplinas biomédicas
1.4.2. Algoritmos para el análisis integrado de datos clínicos y de laboratorio
1.4.3. Herramientas de IA para la visualización de datos biomédicos complejos
1.4.4. Uso de IA en la creación de modelos holísticos de salud a partir de datos multidisciplinarios

1.5. Algoritmos de aprendizaje profundo en análisis de datos biomédicos

1.5.1. Implementación de redes neuronales en el análisis de datos genéticos y proteómicos
1.5.2. Uso de aprendizaje profundo para la identificación de patrones en datos biomédicos
1.5.3. Desarrollo de modelos predictivos en medicina de precisión con aprendizaje profundo
1.5.4. Aplicación de IA en el análisis avanzado de imágenes biomédicas mediante Aidoc

1.6. Optimización de procesos de investigación con automatización

1.6.1. Automatización de rutinas de laboratorio mediante sistemas de IA con Beckman Coulter
1.6.2. Uso de IA para la gestión eficiente de recursos y tiempo en investigación
1.6.3. Herramientas de IA para la optimización de flujos de trabajo en investigación clínica
1.6.4. Sistemas automatizados para el seguimiento y reporte de avances en investigación

1.7. Simulación y modelado computacional en medicina con IA

1.7.1. Desarrollo de modelos computacionales para simular escenarios clínicos
1.7.2. Uso de IA para la simulación de interacciones moleculares y celulares con Schrödinger
1.7.3. Herramientas de IA en la creación de modelos predictivos de enfermedades con GNS Healthcare
1.7.4. Aplicación de IA en la simulación de efectos de fármacos y tratamientos

1.8. Uso de la realidad virtual y aumentada en estudios clínicos con Surgical Theater

1.8.1. Implementación de realidad virtual para la formación y simulación en medicina
1.8.2. Uso de realidad aumentada en procedimientos quirúrgicos y diagnósticos
1.8.3. Herramientas de realidad virtual para estudios de comportamiento y psicología
1.8.4. Aplicación de tecnologías inmersivas en la rehabilitación y terapia

1.9. Herramientas de minería de datos aplicadas a la investigación biomédica

1.9.1. Uso de técnicas de minería de datos para extraer conocimientos de bases de datos biomédicas
1.9.2. Implementación de algoritmos de IA para descubrir patrones en datos clínicos
1.9.3. Herramientas de IA para la identificación de tendencias en grandes conjuntos de datos con Tableau
1.9.4. Aplicación de minería de datos en la generación de hipótesis de investigación

1.10. Desarrollo y validación de biomarcadores con inteligencia artificial

1.10.1. Uso de IA para la identificación y caracterización de nuevos biomarcadores
1.10.2. Implementación de modelos de IA para la validación de biomarcadores en estudios clínicos
1.10.3. Herramientas de IA en la correlación de biomarcadores con resultados clínicos con Oncimmune
1.10.4. Aplicación de IA en el análisis de biomarcadores para la medicina personalizada

TECH te presenta un diplomado único en su estilo que te ayudará, en tan solo 6 semanas, a dar un salto en tu profesión”