Présentation

TECH dispose du meilleur programme sur le marché universitaire pour vous mettre à jour sur les techniques de reconnaissance et d'intervention par imagerie biomédicale et vous n'êtes qu'à un clic d'y accéder" 

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Le développement des sciences biomédicales et l'application des stratégies Big Data pour l'analyse et le traitement des informations ont favorisé l'évolution de l'imagerie diagnostique. Aujourd'hui, il est possible d'obtenir des résultats de haute résolution, clairs et concis, grâce auxquels les professionnels tels que les kinésithérapeutes peuvent travailler de manière plus spécifique, plus sûre et plus personnalisée en fonction des caractéristiques physiques du patient, ainsi que des spécificités de son affection: une contracture, une déchirure musculaire, un déplacement osseux, une surcharge, etc.

Grâce à cela, l'efficacité des traitements est accrue, réduisant les temps de récupération et assurant ainsi une amélioration considérable et plus rapide de leur qualité de vie. C'est sur la base de ce constat et du besoin de ces spécialistes de disposer d'un programme leur permettant de se tenir au courant des derniers développements dans ce domaine que TECH et son équipe d'experts en Bioinformatique et en Ingénierie biomédicale ont mis au point ce certificat avancé. Cette expérience académique de 450 h permettra au spécialiste de se plonger dans les avancées scientifiques relatives aux techniques de reconnaissance et d'intervention à partir d'images biomédicales. Vous pourrez également mettre à jour vos connaissances sur le traitement massif des données cliniques grâce aux techniques de Big Data es plus innovantes. Pour conclure, il donnera un aperçu bref mais intensif des applications de l'Intelligence Artificielle et de l'Internet des Objets (IoT) à la Télémédecine.

Tout cela pendant 6 mois du meilleur et plus exhaustif parcours académique, dans lequel une multitude de matériel complémentaire a été inclus afin de vous offrir la possibilité d'approfondir de manière personnalisée les différentes sections du syllabus: articles de recherche, lectures complémentaires, résumés dynamiques, nouvelles, exercices d'auto-connaissance et cas cliniques. C'est donc une opportunité unique de mettre à jour et de renouveler votre pratique clinique grâce à une qualification 100% en ligne compatible avec votre activité professionnelle.

Une opportunité académique unique qui permet d'approfondir les avantages et les inconvénients de l'interventionnisme guidé par imagerie grâce à une expérience académique 100% en ligne" 

Ce certificat avancé en Analyse des Images Biomédicales et Big Data en E-Health contient le programme scientifique le plus complet et le plus actuel du marché. Les principales caractéristiques sont les suivantes:

  • Le développement de cas pratiques présentés par des experts en Imagerie biomédicale et bases de données
  • Des contenus graphiques, schématiques et éminemment pratiques avec lesquels ils sont conçus fournissent des informations sanitaires essentielles à la pratique professionnelle
  • Les exercices pratiques d’auto-évaluation pour améliorer l’apprentissage
  • Les méthodologies innovantes
  • Des cours théoriques, des questions à l'expert, des forums de discussion sur des sujets controversés et un travail de réflexion individuel
  • La disponibilité d’accès aux contenus à partir de tout dispositif fixe ou portable doté d'une connexion internet

Une équipe d'experts de TECH a inclus des centaines d'heures de matériel divers dans ce programme afin que vous puissiez étudier les différentes sections du syllabus de manière personnalisée" 

Le corps enseignant est composé de professionnels du domaine qui apportent à cette formation l'expérience de leur travail, ainsi que des spécialistes reconnus de grandes sociétés et d'universités prestigieuses.  

Grâce à son contenu multimédia développé avec les dernières technologies éducatives, les spécialistes bénéficieront d’un apprentissage situé et contextuel. Ainsi, ils se formeront dans un environnement simulé qui leur permettra d’apprendre en immersion et de s’entrainer dans des situations réelles.  

La conception de ce programme est basée sur l'Apprentissage par les Problèmes, grâce auquel le professionnel devra essayer de résoudre les différentes situations de pratique professionnelle qui se présentent tout au long de la formation. Pour ce faire, il sera assisté d'un système vidéo interactif innovant créé par des experts reconnus.     

Un programme parfait pour vous tenir au courant des aspects à prendre en compte en matière de radioprotection, tant pour vous que pour le patient"

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Vous pourrez accéder au Campus virtuel quand vous le souhaitez et à partir de n'importe la plateforme quel appareil disposant d'une connexion internet, qu'il s'agisse d'un tablette, une PC ou un téléphone portable"

Objectifs et compétences

Les spécialistes en Kinésithérapie réclament depuis longtemps une qualification qui leur permettrait de combiner leur activité professionnelle avec un programme qui leur permettrait d'actualiser leurs connaissances en matière d'analyse de l'Imagerie Biomédicale. Ainsi, afin de témoigner de l'engagement de l'université en faveur du développement de tous ses étudiants, TECH a mis au point un Programmes multidisciplinaire et intensif qui leur permettra de se tenir au courant des derniers développements dans le domaine de E-Health de manière garantie et dans un format pratique et flexible 100% en ligne.  

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Un programme conçu pour vous aider à atteindre vos objectifs les plus ambitieux grâce au meilleur matériel théorique, pratique et complémentaire" 

Objectifs généraux

  • Développer les concepts clés de la médecine pour servir de véhicule à la compréhension de la médecine clinique
  • Identifier les principales maladies affectant le corps humain, classées par appareil ou système, en structurant chaque module en un schéma clair de physiopathologie, de diagnostic et de traitement
  • Déterminer comment obtenir des mesures et des outils pour la gestion de la santé
  • Développer les bases de la méthodologie scientifique fondamentale et translationnelle
  • Examiner les principes d'éthique et de bonnes pratiques régissant les différents types de recherche en sciences de la santé
  • Identifier et générer les moyens de financement, d'évaluation et de diffusion de la recherche scientifique
  • Identifier les applications cliniques réelles des diversité techniques
  • Développer les concepts clés de la science et de la théorie de l'informatique
  • Identifier les applications de l'informatique et leur implication dans la bioinformatique
  • Fournir les ressources nécessaires à l'initiation de l'étudiant à l'application pratique des concepts du module
  • Développer les concepts fondamentaux des bases de données
  • Déterminer l'importance des bases de données médicales
  • Approfondir les techniques les plus importantes en matière de recherche
  • Approfondir les techniques les plus importantes en matière de recherche de E-Health
  • Apporter une expertise sur les technologies et méthodologies utilisées dans la conception, le développement et l'évaluation des systèmes de télémédecine
  • Identifier les différents types et applications de la télémédecine
  • Approfondir les aspects éthiques et les cadres réglementaires les plus courants de la télémédecine
  • Analyser l'utilisation des dispositifs médicaux
  • Développer les concepts clés de l'esprit d'entreprise et de l'innovation en e-Health
  • Déterminer ce qu'est un modèle d'entreprise et les types de modèles d'entreprise existants
  • Collecter les réussites en e-Health et les erreurs à éviter
  • Appliquer les connaissances acquises à votre propre idée d'entreprise

Objectifs spécifiques

Module 1. Techniques, reconnaissance et intervention par l'imagerie biomédicale

  • Examiner les principes fondamentaux des technologies d'imagerie médicale
  • Développer une expertise en radiologie, en applications cliniques et en principes physiques fondamentaux
  • Analyser les ultrasons, les applications cliniques et les principes physiques fondamentaux
  • Développer une expertise en tomographie, tomographie assistée par ordinateur et tomographie d'émission, applications cliniques et principes fondamentaux de la physique
  • Déterminer le traitement de l'imagerie par résonance magnétique, les applications cliniques et les principes physiques fondamentaux
  • Acquérir des connaissances avancées en Médecine Nucléaire, les différences entre PET et SPECT, les applications cliniques et les principes physiques fondamentaux
  • Distinguer le bruit dans l'imagerie, les raisons du bruit et les techniques de traitement d'image pour le réduire
  • Présenter les technologies de segmentation d'images et expliquer leur utilité
  • Approfondir la relation directe entre les interventions chirurgicales et les techniques d'imagerie
  • Établir les possibilités offertes par l'intelligence artificielle dans la reconnaissance des formes dans les images médicales, favorisant ainsi l'innovation dans le secteur

Module 2. Big Data en Medecine: traitement massif de données médicales

  • Développer connaissance spécialisée des techniques de collecte massive de données en biomédecine
  • Analyser l'importance du prétraitement des données en Big Data
  • Identifier les différences entre les données issues de différentes techniques de collecte de données de masse, ainsi que leurs caractéristiques particulières en termes de prétraitement et de traitement
  • Fournir des moyens d'interpréter les résultats de l'analyse des données de masse
  • Examiner les applications et les tendances futures dans le domaine du Big Data dans la recherche Biomédicale et la santé publique

Module 3. Applications de l'intelligence artificielle et de l'Internet des Objets (IoT) à la Télémédecine

  • Proposer des protocoles de communication dans différents cas de figure dans le domaine sanitaire
  • Analyser la communication IoT et ses domaines d'application dans la santé en E-Health
  • Justifier la complexité des modèles d'intelligence artificielle dans les applications de soins de santé
  • Identifier l'optimisation apportée par la parallélisation dans les applications accélérées par GPU, et son application dans le domaine de la santé
  • Présenter toutes les technologies du Cloud disponibles pour développer des produits de santé en E-Health et IoT, tant au niveau du calcul que de la communication
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Si vous souhaitez maîtriser les dernières tendances liées au traitement des données massives, ce certificat avancé vous donnera les clés pour y parvenir" 

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Certificat Avancé en Analyse des Images Biomédicales et Big Data en E-Health

L'analyse d'images biomédicales et le Big Data dans l'e-santé sont deux technologies utilisées conjointement pour améliorer les soins médicaux et la santé.

L'analyse d'images biomédicales fait référence au traitement et à l'analyse d'images médicales, telles que les radiographies, les tomodensitogrammes, les IRM, les échographies, entre autres. La technologie utilisée dans l'analyse d'images biomédicales comprend des algorithmes de traitement d'images, qui permettent l'analyse et l'extraction d'informations à partir d'images médicales pour un diagnostic plus précis et plus détaillé.

Le Big Data dans l'e-santé, quant à lui, fait référence à la capacité de collecter de grandes quantités de données sur les patients et de les utiliser pour la prise de décision et l'analyse. La technologie Big Data permet de collecter et d'analyser de grandes quantités de données provenant de diverses sources, telles que les dossiers médicaux électroniques, les données des capteurs des patients, les bases de données génomiques, entre autres.

Applications des technologies dans le domaine de la santé en ligne.

Détection précoce des maladies : L'analyse d'images biomédicales et le Big Data peuvent contribuer à la détection précoce de maladies telles que le cancer en permettant l'identification de modèles dans de grands ensembles de données.

Sélection du traitement : en analysant les données sur les traitements antérieurs, les médecins peuvent sélectionner le meilleur traitement disponible pour le patient.

Personnalisation du diagnostic : avec l'aide de l'analyse d'images biomédicales, un diagnostic personnalisé précis peut être créé pour chaque patient, ce qui permet un traitement plus efficace.

Recherche médicale : La technologie Big Data peut être utilisée dans la recherche médicale pour identifier des modèles et des tendances, ce qui peut conduire à de nouvelles découvertes et à de nouveaux traitements.

L'analyse d'images biomédicales et le Big Data sont des technologies complémentaires qui peuvent améliorer le processus de soins de santé, en permettant la détection précoce des maladies, la sélection des traitements, la personnalisation des diagnostics et les progrès de la recherche médicale.

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