Aplicaciones de Inteligencia Artificial en Imagenología Médica y Radiología

Resumen

Explore aplicaciones de inteligencia artificial de vanguardia en imágenes médicas con el Dr. Hugo Aerts de Harvard, abarcando avances en aprendizaje profundo en radiología, oncología y cardiología, además de perspectivas sobre marcos de código abierto e implicaciones futuras.

Programa de estudio

• Introducción a la IA en Imagenología Médica
Visión general de la IA y su impacto en la imagenología médica
Contexto histórico y evolución de la IA en radiología
• Fundamentos del Aprendizaje Profundo
Conceptos básicos de redes neuronales
Redes neuronales convolucionales (CNNs) para análisis de imágenes
Entrenamiento, validación y prueba de modelos de aprendizaje profundo
• Aplicaciones de IA en Radiología
IA para imágenes de diagnóstico
Estudios de caso en análisis de imágenes automatizado
Detección y clasificación de anormalidades
• IA en Imagenología Oncológica
Detección y segmentación de tumores
Análisis predictivo para resultados de tratamiento
Aprendizaje automático en diagnóstico y pronóstico de cáncer
• IA en Imagenología Cardiológica
Ecocardiogramas automatizados y análisis de MRI
IA en la detección de enfermedades cardiovasculares
Evaluación de riesgos y manejo de pacientes utilizando IA
• Marcos y Herramientas de Código Abierto
Marcos de IA populares (ej., TensorFlow, PyTorch)
Uso de conjuntos de datos abiertos para imagenología médica
Implementación de soluciones de IA utilizando herramientas de código abierto
• Consideraciones Éticas y Prácticas
Privacidad y seguridad de datos en aplicaciones de IA
Abordar los sesgos en los modelos de IA
Implicaciones regulatorias y cumplimiento en la imagenología médica
• Implicaciones Futuras y Tendencias
Innovaciones en el horizonte de la IA para la salud
Direcciones de investigación de IA en imagenología médica
Preparándose para cambios impulsados por la IA en la práctica médica
• Proyecto Capstone del Curso
Desarrollo de un modelo de IA para análisis de imagenología médica
Presentación y revisión por pares de proyectos

---

Asignaturas

Ciencia de Datos