Especialización en Diagnósticos Oncológico. Avances Tecnológicos y Big Data
Especialización
Online
Descripción
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Tipología
Especialización
-
Metodología
Online
-
Horas lectivas
400h
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Duración
6 Meses
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Inicio
Fechas disponibles
-
Campus online
Sí
-
Clases virtuales
Sí
Los avances tecnológicos han irrumpido en el ámbito médico con el objetivo de mejorar y ganar eficacia en los diagnósticos y tratamientos que permiten obtener resultados médicos de alta calidad. El acceso a plataformas de Big Data, que cuentan con un
gran número de datos analíticos y clínicos, pertenecientes a la población afectada por cáncer, permite a los profesionales oncológicos poder conocer más de cerca la enfermedad, así como acertar de manera más exhaustiva y precisa en el diagnóstico del paciente.
Información importante
Documentación
- 245experto-diagnostico-oncologico-avances-tecnologicos-big-data-lat--.pdf
Sedes y fechas disponibles
Ubicación
comienzo
comienzo
Información relevante sobre el curso
Objetivo general
El objetivo principal de esta formación en Diagnóstico oncológico. Avances tecnológicos y Big Data 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
Reconocer las características de las neoplasias malignas, su clasificación de acuerdo a su histogénesis, así como los aspectos relacionados con su comportamiento biológico
Actualizar el conocimiento sobre los datos epidemiológicos del cáncer a nivel mundial
Conocer los métodos de cribado en poblaciones de riesgo para el diagnóstico precoz de la lesión cancerosa
El experto universitario en Diagnóstico Oncológico. Avances Tecnológicos y Big Data 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 Experto Universitario en Diagnóstico Oncológico. Avances Tecnológicos y Big Data 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 Experto Universitario emitido por la TECH Universidad Tecnológica
El título expedido por la TECH Universidad Tecnológica expresará la calificación que haya obtenido en el Experto Universitario, y reúne los requisitos comúnmente exigidos por las bolsas de trabajo, oposiciones y comités evaluadores carreras profesionales
Título: Experto Universitario en Diagnóstico Oncológico. Avances Tecnológicos y Big Data
Nº Horas Oficiales: 400 h.
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Opiniones
Materias
- Calidad
- Oncologíco
- Diagnóstico
- Cáncer
- Conceptos
- Citopatología
- Introducción
- Malignas
- Ginecológica
- Líquidos
Profesores
Severino Rey Nodar
Profesor
Temario
Módulo 1. Cáncer. Generalidades. Factores de riesgo
1.1. Introducción
1.2. Generalidades de las neoplasias malignas
1.2.1. Nomenclatura
1.2.2. Características
1.2.3. Vías de diseminación de las metástasis
1.2.4. Factores pronósticos
1.3. Epidemiología del cáncer
1.3.1. Incidencia
1.3.2. Prevalencia
1.3.3. Distribución geográfica
1.3.4. Factores de riesgo
1.3.5. Prevención
1.3.6. Diagnóstico precoz
1.4. Agentes mutagénicos
1.4.1. Ambientales
1.4.2. Laborales
1.4.3. Sustancias tóxicas en los alimentos
1.5. Agentes biológicos y cáncer
1.5.1. Virus ARN
1.5.2. Virus ADN
1.5.3. H. pylori
1.6. La predisposición genética
1.6.1. Genes asociados al cáncer
1.6.2. Genes de susceptibilidad
1.6.2.1. Tumores de mama
1.6.2.2. Tumores de pulmón
1.6.2.3. Tumores de tiroides
1.6.2.4. Tumores de colon
1.6.2.5. Tumores de piel
1.6.2.6. Tumores de hueso
1.6.2.7. Tumores de páncreas
1.6.2.8. Neuroblastoma
1.7. Aspectos clínicos de las neoplasias malignas
1.7.1. Introducción
1.8. Estadificación de la enfermedad neoplásica
1.8.1. Actualización
Módulo 2. Bases moleculares del cáncer
2.1. Introducción a las bases moleculares del cáncer
2.2. Genes y genoma
2.2.1. Principales vías de señalización celular
2.2.2. Crecimiento y proliferación celulares
2.2.3. Muerte celular. Necrosis y apoptosis
2.3. Mutaciones
2.3.1. Tipos de mutaciones. Frameshift; Indels, Translocaciones, SNV; missense, nonsense, CNV, Driver vs. passenger
2.3.2. Agentes causantes de las mutaciones
2.3.2.1. Agentes biológicos y cáncer
2.3.3. Mecanismos de reparación de las mutaciones
2.3.4. Mutaciones con variantes patológicas y no patológicas
2.4. Principales avances en la medicina de precisión
2.4.1. Biomarcadores de tumores
2.4.2. Oncogenes y Genes Supresores de Tumores
2.4.3. Biomarcadores diagnósticos
2.4.3.1. De resistencia
2.4.3.2. Pronóstico
2.4.3.3. Fármaco-genómicos
2.4.4. Epigenética del cáncer
2.5. Principales técnicas en biología molecular del cáncer
2.5.1. Citogenética y FISH
2.5.2. Calidad del extracto de ADN
2.5.3. Biopsia líquida
2.5.4. PCR como herramienta molecular básica
2.5.5. Secuenciación, NGS
Módulo 3. Diagnóstico citológico de lesiones malignas
3.1. Introducción a la Citopatología (ARTE y CIENCIA)
3.1.1. Perspectiva Histórica
3.1.2. Conceptos prácticos
3.1.2.1. Manejo
3.1.2.2. Tinción
3.1.3. Conceptos básicos citomorfológicos
3.2. Citología Exfoliativa
3.2.1. Citología ginecológica- Sistema Bethesda
3.2.2. Citología de orina- Sistema Paris
3.2.3. Citología de líquidos corporales
3.3. Punción aspiración con aguja fina SUPERFICIAL
3.3.1. Introducción
3.3.1.1. Aspectos prácticos
3.3.2. PAAF de tiroides y glándula salival
3.3.3. PAAF de mama
3.3.4. PAAF de partes blandas y hueso
3.4. Punción aspiración con aguja fina PROFUNDA
3.4.1. Introducción- ROSE (Rapid on site evaluation)
3.4.1.1. PAAF de pulmón y mediastino
3.4.1.2. PAAF de páncreas
3.4.1.3. PAAF de ganglios linfáticos
3.5. Diagnóstico diferencial en citopatología
3.5.1. Principales patrones citomorfológicos
3.5.2. Inmunocitohistoquímica
3.5.3. Citopatología molecular
3.6. Papel del citopatólogo en el tratamiento del cáncer
3.6.1. Estudio de biomarcadores en muestras citológicas
3.6.2. Inmunoterapia y papel de la citopatología
3.6.3. Retos y nuevas perspectivas
Módulo 4. Radiologia aliada de la patologia en el diagnostico oncologico
4.1. Diagnóstico por imagen y estadificación del cáncer
4.1.1. Neoplasia de pulmón
4.1.2. Neoplasia de colon y recto
4.1.3. Neoplasia de mama
4.1.4. Neoplasia de próstata
4.1.5. Neoplasias ginecológicas
4.1.6. Linfoma
4.1.7. Melanoma
4.1.8. Otros tumores del tracto GI
4.1.9. Hepatocarcinoma y colangiocarcinoma
4.1.10. Tumores de páncreas
4.1.11. Tumores renales
4.1.12. Cáncer de tiroides
4.1.13. Tumores cerebrales
4.2. PAAF y BAG guiada por imagen
4.2.1. Tiroides
4.2.2. Mama
4.2.3. Pulmón y mediastino
4.2.4. Hígado y cavidad abdominal
4.2.5. Próstata
4.3. Seguimiento
4.3.1. RECIST 1.1 y Chung
4.3.2. EASL, m-RECIST y RECICL
4.3.3. Criterios de McDonald y RANO
4.3.4. Criterios CHOI, MDA y Lugano
4.3.5. Criterios CHOI modificados; SCAT y MASS
4.3.6. MET-RAD-P
4.3.7. PERCIST
4.3.8. Inmunoterapia
4.4. Complicaciones del tratamiento
4.4.1. Urgencias oncológicas
4.4.2. Complicaciones del tratamiento
Módulo 5. Big data en anatomia patologica
5.1. Introducción Big Data en patología
5.1.1. Introducción
5.1.1.1. Patología y BBDD
5.1.1.2. Minería de datos en patología
5.1.1.3. Big Data
5.1.1.3.1. Fundamentos del Big Data
5.1.1.3.2. Tipos de BBDD
5.1.1.3.2.1. Relacionales
5.1.1.3.2.2. No relacionales (SQL y NoSQL)
5.1.1.3.3. Tipos de datos
5.1.1.3.3.1. Estructurados
5.1.1.3.3.2. No estructurados
5.1.1.3.2.3. Semi-estructurados
5.1.1.3.4. Límites del Big Data
5.2. Grandes oportunidades y utilidades que nos ofrece el Big Data
5.2.1. Estandarización de los datos y patología digital
5.2.2. Medicina personalizada: diagnósticos y terapias personalizadas
5.2.3. Marcadores predictivos
5.2.4. Avances en campos de investigación como: genómica, diagnósticos en patología molecular, proteómica y comparación de diagnósticos
5.3. Algoritmos, modelos y metodologías utilizadas en Big Data
5.3.1. Arquitecturas para el procesamiento paralelo masivo
5.3.2. Modelización y árboles de decisión
5.3.3. Maching Learning y Deep Learning
5.3.4. Redes Neuronales
5.4. Tecnologías del Big Data y cloud computing
5.4.1. Apache Hadoop
5.4.2. Trabajar con BBDD NoSQL
5.4.2.1. DynamoDB o Cassandra
5.4.3. Análisis de datos
5.4.3.1. BigQuery
5.4.3.2. Infosphere Streams
5.4.3.3. Oracle Big Data Appliance
5.5. Conclusiones y beneficios del Big Data desde el punto de vista de la patología
5.5.1. Conclusiones del Big Data desde el punto de vista de la patología
5.5.2. Beneficios
Especialización en Diagnósticos Oncológico. Avances Tecnológicos y Big Data