Con este completo programa 100% online, adquirirás un dominio sólido en el uso de técnicas de Realidad Aumentada (RA) e Inteligencia Artificial aplicadas a imágenes 3D para la salud”

La Inteligencia Artificial ha demostrado ser una herramienta clave en la evolución del diagnóstico por imagen, permitiendo a los médicos obtener resultados más precisos y rápidos. Actualmente, su aplicación va más allá de la simple interpretación de imágenes, facilitando la identificación temprana de enfermedades y ofreciendo un soporte avanzado en la toma de decisiones clínicas. De esta manera, se logra entender cómo la IA puede integrarse en su práctica diaria, optimizando tanto el flujo de trabajo como la precisión diagnóstica.

En este Postgraduate certificate, los médicos comenzarán explorando las tecnologías y herramientas más avanzadas de Inteligencia Artificial aplicadas al diagnóstico por imagen, como IBM Watson Imaging Clinical Review. También se actualizarán en el uso de plataformas de software líderes en el análisis de imágenes médicas, así como herramientas de Deep Learning diseñadas específicamente para la radiología. A lo largo del programa, se profundizará en los métodos estadísticos y algoritmos esenciales para la interpretación de imágenes médicas. Así, con la ayuda de herramientas como DeepMind AI for Breast Cancer Analysis, los médicos dominarán algoritmos de segmentación, técnicas de clasificación, redes neuronales convolucionales y métodos avanzados para mejorar la calidad de las imágenes.

Finalmente, se revisarán técnicas avanzadas, como la detección de patrones sutiles en imágenes de baja resolución, fundamentales para el diagnóstico temprano de enfermedades neurodegenerativas y aplicaciones en Cardiología Intervencionista. Además, el Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN) para la documentación médica y el uso de herramientas de visualización avanzada, serán esenciales, como es el caso de OsiriX MD.

De este modo, el Postgraduate certificate se apoya en el innovador sistema Relearning, desarrollado por TECH, ofreciendo a una experiencia disruptiva. De hecho, contará con una amplia variedad de recursos multimedia, lecturas adicionales y vídeos detallados. Gracias a su metodología flexible y sin horarios fijos, los egresados podrán adaptar su espacio académico a sus compromisos profesionales, solo necesitando un dispositivo electrónico con conexión a Internet para acceder al Campus Virtual.

Este Postgraduate certificate ofrece a los médicos una actualización integral en las últimas herramientas de Inteligencia Artificial aplicadas al diagnóstico por imagen, con el apoyo de la renombrada metodología Relearning”

Este Postgraduate certificate en Artificial Intelligence Innovations in Diagnostic 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 aplicada al Diagnóstico por Imagen
• 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

Matricúlate y adquiere habilidades para comparar, mediante métodos estadísticos avanzados, el desempeño de la Inteligencia Artificial, de la mano de la mejor universidad digital del mundo, según Forbes: TECH”

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.

Domina el uso de Nuance PoweScribe 360 para generar reportes de imágenes médicas de manera automática, mejorando la eficiencia y precisión en el flujo de trabajo clínico"

Profundiza en las técnicas de Deep Learning para el análisis de series temporales en imágenes funcionales, mejorando la precisión en el diagnóstico y el seguimiento de enfermedades complejas.

The Postgraduate certificate in Artificial Intelligence Innovations in Diagnostic Imaging has been designed with the needs of students in mind, with a 100% online format that allows them to decide when and where to study, adapting to their availability, schedules and interests. This program, which takes place over 6 weeks, offers a unique and enriching experience, aimed at preparing physicians for success. Graduates will acquire advanced clinical competencies, focused on the mastery of innovative image processing techniques, such as Deep Learning.

TECH offers you the most complete Postgraduate certificate to enhance your skills in the application of Artificial Intelligence in Diagnostic Imaging. What are you waiting for to enroll?"

Module 1. Artificial Intelligence Innovations in Diagnostic Imaging

1.1. Artificial Intelligence Technologies and Tools in Diagnostic Imaging with IBM Watson  Imaging Clinical Review

1.1.1. Leading Software Platforms for Medical Image Analysis
1.1.2. Radiology-Specific Deep Learning Tools
1.1.3. Innovations in Hardware to Accelerate Image Processing
1.1.4. Integration of Artificial Intelligence Systems in Existing Hospital Infrastructures

1.2. Statistical Methods and Algorithms for Medical Image Interpretation with DeepMind AI for Breast Cancer Analysis

1.2.1. Image Segmentation Algorithms
1.2.2. Classification and Detection Techniques in Medical Images
1.2.3. Use of Convolutional Neural Networks in Radiology
1.2.4. Noise Reduction and Image Quality Improvement Methods

1.3. Design of Experiments and Analysis of Results in Diagnostic Imaging with Google Cloud Healthcare API

1.3.1. Design of Validation Protocols for Artificial Intelligence Algorithms
1.3.2. Statistical Methods for Comparing the Performance of Artificial Intelligence and Radiologists
1.3.3. Setting Up Multicenter Studies for Artificial Intelligence Testing
1.3.4. Interpretation and Presentation of Performance Test Results

1.4. Detection of Subtle Patterns in Low-Resolution Images

1.4.1. Artificial Intelligence for Early Diagnosis of Neurodegenerative Diseases
1.4.2. Artificial Intelligence Applications in Interventional Cardiology
1.4.3. Use of Artificial Intelligence for the Optimization of Imaging Protocols

1.5. Biomedical Image Analysis and Processing

1.5.1. Pre-Processing Techniques to Improve Automatic Interpretation
1.5.2. Texture and Pattern Analysis in Histological Images
1.5.3. Extraction of Clinical Features from Ultrasound Images
1.5.4. Methods for Longitudinal Analysis of Images in Clinical Studies

1.6. Advanced Data Visualization in Diagnostic Imaging with OsiriX MD

1.6.1. Development of Graphical Interfaces for 3D Image Exploration
1.6.2. Tools for Visualization of Temporal Changes in Medical Images
1.6.3. Augmented Reality Techniques for the Teaching of Anatomy
1.6.4. Real-Time Visualization Systems for Surgical Procedures

1.7. Natural Language Processing in Medical Image Documentation and Reporting with Nuance PowerScribe 360

1.7.1. Automatic Generation of Radiological Reports
1.7.2. Extraction of Relevant Information from Electronic Medical Records
1.7.3. Semantic Analysis for the Correlation of Imaging and Clinical Findings
1.7.4. Image Search and Retrieval Tools Based on Textual Descriptions

1.8. Integration and Processing of Heterogeneous Data in Medical Imaging

1.8.1. Fusion of Imaging Modalities for Complete Diagnostics
1.8.2. Integration of Laboratory and Genetic Data in the Image Analysis
1.8.3. Systems for Handling Large Volumes of Imaging Data
1.8.4. Strategies for Normalization of Datasets from Multiple Sources

1.9. Applications of Neural Networks in Medical Image Interpretation with Zebra Medical Vision

1.9.1. Use of Generative Networks for the Creation of Synthetic Medical Images
1.9.2. Neural Networks for Automatic Tumor Classification
1.9.3. Deep Learning for the Analysis of Time Series in Functional Imaging
1.9.4. Fitting of Pre-Trained Models on Specific Medical Image Datasets

1.10. Predictive Modeling and its Impact on Diagnostic Imaging with IBM Watson Oncology

1.10.1. Predictive Models for Risk Assessment in Oncology Patients
1.10.2. Predictive Tools for Chronic Disease Follow-Up
1.10.3. Survival Analysis Using Medical Imaging Data
1.10.4. Prediction of Disease Progression using Machine Learning Techniques

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