Diplomado en Big Data en Anatomía Patológica

TECH

Diplomado

Online

$ 579.995 IVA inc.

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Descripción

  • Tipología

    Diplomado

  • Metodología

    Online

  • Horas lectivas

    200h

  • Duración

    2 Meses

  • Inicio

    Fechas disponibles

  • Campus online

    Sí

  • Clases virtuales

    Sí

TECH - Universidad Tecnológica

Los avances tecnológicos en el área médica han permitido desarrollar la plataforma de Big Data donde se vuelcan los datos clínicos y analíticos relacionados con las enfermedades oncológicas, que permiten al facultativo tener una visión más amplia de la enfermedad. Esta gran revolución tecnológica en medicina oncológica pretende ser una gran oportunidad para los profesionales que desean desarrollarse profesionalmente,
adquiriendo nuevos conocimientos tecnológicos que permiten generar valor añadido al desempeño del facultativo. En este Diplomado, los profesionales de la medicina se adentrarán en el conocimiento del Big Data en Anatomía Patológica.

Información importante

Documentación

  • 568diplomado-big-data-anatomia-patologica-latam.pdf

Sedes y fechas disponibles

Ubicación

comienzo

Online

comienzo

Fechas disponiblesInscripciones abiertas

A tener en cuenta

Objetivo general
Š El objetivo principal de esta formación de Big Data en Anatomía Patológica es adentrar al profesional en el uso y manejo de la tecnología médica, Big Data que permiten obtener datos médicos más efectivos para el diagnóstico de la enfermedad oncológica.

Objetivos específicos
Š Reconocer las características de las neoplasias malignas, su clasificación de acuerdo a su histogénesis, así como los aspectos relacionados con su comportamiento biológico.
Š Actualizar el conocimiento sobre los datos epidemiológicos del cáncer a nivel mundial.
Š Conocer los métodos de cribado en poblaciones de riesgo para el diagnóstico precoz de la lesión cancerosa.

El Diplomado online en Big Data en Anatomía Patológica está orientado a facilitar la actuación del profesional dedicado a la medicina estética con los últimos avances y tratamientos más novedosos en el sector.

Este Diplomado en Big Data en Anatomía Patológica contiene el programa científico más completo y actualizado del mercado.

Tras la superación de las evaluaciones por parte del alumno, éste recibirá por correo postal con acuse de recibo su correspondiente Título de Diplomado emitido por la TECH - Universidad Tecnológica.

El título expedido por la TECH - Universidad Tecnológica expresará la calificación que haya obtenido en el Diplomado, y reúne los requisitos comúnmente exigidos por las bolsas de trabajo, oposiciones y comités evaluadores carreras profesionales.

Título: Diplomado en Big Data en Anatomía Patológica
Nº Horas Oficiales: 200

Nuestra escuela es la primera en el mundo que combina el estudio de casos clínicos con un sistema de aprendizaje 100% online basado en la reiteración, que combina 8 elementos diferentes que suponen una evolución con respecto al simple estudio y análisis de casos. Esta metodología, a la vanguardia pedagógica mundial, se denomina Relearning.
Nuestra escuela es la primera en habla hispana licenciada para emplear este exitoso método, habiendo conseguido en 2015 mejorar los niveles de satisfacción global (calidad docente,calidad de los materiales, estructura del curso, objetivos…) de los estudiantes que finalizan los cursos con respecto a los indicadores de la mejor universidad online en habla hispana.

Recibida su solicitud, un responsable académico del curso le llamará para explicarle todos los detalles del programa, así como el método de inscripción, facilidades de pago y plazos de matrícula.

En primer lugar, necesitas un ordenador (PC o Macintosh), conexión a internet y una cuenta de correo electrónico. Para poder realizar los cursos integramente ON-LINE dispone de las siguientes opciones: Flash - Instalando Flash Player 10 o posterior (http://www.adobe.com/go/getflash), en alguno de los siguientes navegadores web: - Windows: Internet Explorer 6 y posteriores, Firefox 1.x y posteriores, Google Chrome, Opera 9.5 y posteriores - Mac: Safari 3 y posteriores, Firefox 1.x y posteriores, Google Chrome - Linux: Firefox 1.x y posteriores HTML5 - Instalando alguno de los navegadores web: - Google Chrome 14 o posterior sobre Windows o Mac - Safari 5.1 o posterior sobre Mac - Mobile Safari sobre Apple iOS 5.0 o posterior en iPad/iPhone Apple iOS - Articulate Mobile Player; Apple iOS 5.0 o posterioren iPad.

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Opiniones

Materias

  • Cáncer
  • Anatomía
  • Introducción
  • Nomenclatura
  • Características
  • Factores
  • Diagnóstico
  • Mutagénicos
  • Sustancias
  • Tóxicas
  • Epidemiología

Profesores

Severino Rey Nodar

Severino Rey Nodar

Profesor

Temario

Módulo 1. Cáncer. Generalidades. Factores de Riesgo

1.1. Introducción.

1.1.1. Generalidades de las neoplasias malignas.

1.1.1.1. Nomenclatura.
1.1.1.2. Características.
1.1.1.3. Vías de diseminación de las metástasis.
1.1.1.4. Factores pronósticos.

1.1.2. Epidemiología del cáncer.

1.1.2.1. Incidencia.
1.1.2.2. Prevalencia.
1.1.2.3. Distribución geográfica.
1.1.2.4. Factores de riesgo.
1.1.2.5. Prevención.
1.1.2.6. Diagnóstico precoz.

1.1.3. Agentes mutagénicos.

1.1.3.1. Ambientales.
1.1.3.2. Laborales.
1.1.3.3. Sustancias tóxicas en los alimentos.

1.1.4. Agentes biológicos y cáncer.

1.1.4.1. Virus ARN.
1.1.4.2. Virus ADN.
1.1.4.3. H. pylori.

1.1.5. La predisposición genética.

1.1.5.1. Genes asociados al cáncer.
1.1.5.2. Genes de susceptibilidad.

1.1.5.2.1. Tumores de mama.
1.1.5.2.2. Tumores de pulmón.
1.1.5.2.3. Tumores de tiroides.
1.1.5.2.4. Tumores de colon.
1.1.5.2.5. Tumores de piel.
1.1.5.2.6. Tumores de hueso.
1.1.5.2.7. Tumores de páncreas.
1.1.5.2.8. Neuroblastoma.

1.1.6. Aspectos clínicos de las neoplasias malignas.
1.1.7. Estadificación de la enfermedad neoplásica.

Módulo 2. ##TITULO##

2.1. Introducción Big Data en patología.

2.1.1. Introducción.

2.1.1.1. Patología y BBDD.
2.1.1.2. Minería de datos en patología.
2.1.1.3. Big Data.

2.1.1.3.1. Fundamentos del Big Data.
2.1.1.3.2. Tipos de BBDD.

2.1.1.3.2.1. Relacionales.
2.1.1.3.2.2. No relacionales (SQL y NoSQL).

2.1.1.3.3. Tipos de datos.

2.1.1.3.3.1. Estructurados.
2.1.1.3.3.2. No estructurados.
2.1.1.3.2.3. Semi-estructurados.

2.1.1.3.4. Límites del Big Data.

2.2. Grandes oportunidades y utilidades que nos ofrece el Big Data.

2.2.1. Estandarización de los datos y patología digital.
2.2.2. Medicina personalizada: diagnósticos y terapias personalizadas.
2.2.3. Marcadores predictivos.
2.2.4. Avances en campos de investigación como: genómica, diagnósticos en patología molecular, proteómica y comparación de diagnósticos.

2.3. Algoritmos, modelos y metodologías utilizadas en Big Data.

2.3.1. Arquitecturas para el procesamiento paralelo masivo.
2.3.2. Modelización y árboles de decisión.
2.3.3. Maching Learning y Deep Learning.
2.3.4. Redes Neuronales.

2.4. Tecnologías del Big Data y cloud computing.

2.4.1. Apache Hadoop.
2.4.2. Trabajar con BBDD NoSQL.

2.4.2.1. DynamoDB o Cassandra.

2.4.3. Análisis de datos.

2.4.3.1. BigQuery.
2.4.3.2. Infosphere Sreams.
2.4.3.3. Oracle Big Data Appliance.

2.5. Conclusiones y beneficios del Big Data desde el punto de vista de la patología.

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