Verwalten Sie effektiv Big Data an der laut Forbes besten digitalen Universität der Welt"   

Die Anwendungen des maschinellen Lernens in der Genomik für die personalisierte Medizin sind von grundlegender Bedeutung, um die genetischen Informationen eines Individuums zu nutzen und medizinische Behandlungen auf den Patienten zuzuschneiden. So können KI-Algorithmen beispielsweise das genetische Risiko der Patienten für Erbkrankheiten wie Brustkrebs, Herz-Kreislauf-Erkrankungen oder Diabetes berechnen. Auf diese Weise kann das medizinische Personal die Patienten genauer überwachen und gezielte Präventivmaßnahmen ergreifen, um die Gefahren zu verringern. Darüber hinaus wird dieses intelligente System eingesetzt, um zu ermitteln, welche medikamentösen Behandlungen für jeden Einzelnen am wirksamsten sind. Dies trägt dazu bei, die Therapien zu personalisieren und die Möglichkeit von Arzneimittelnebenwirkungen zu verringern. 

Aus diesem Grund führt TECH ein fortgeschrittenes Programm durch, das sich eingehend mit der Personalisierung der Gesundheit durch künstliche Intelligenz befasst. Der Lehrplan wird die Entwicklung von Modellen zur Vorhersage der Wirksamkeit und Sicherheit von Arzneimitteln behandeln. Außerdem wird sich der Lehrplan auf die Implementierung von Frühwarnsystemen auf der Grundlage von maschinellem Lernen für Gesundheitszustände konzentrieren. Darüber hinaus legt der Studiengang den Schwerpunkt auf die Anwendung ethischer Grundsätze bei der Entwicklung und Nutzung dieser Systeme. Die Studenten werden Governance-Rahmen für die deontologische und effiziente Verwaltung von Daten in medizinischen Anwendungen der künstlichen Intelligenz entwickeln. 

Gleichzeitig unterstreicht die in diesem Programm umgesetzte Methodik seinen innovativen Charakter. TECH bietet eine 100%ige Online-Lernumgebung, die an die Bedürfnisse von Berufstätigen angepasst ist, die ihre Kompetenzen erweitern möchten. Außerdem wird das Relearning-Lehrsystem eingesetzt, das auf der Wiederholung der wichtigsten Konzepte basiert, um das Wissen zu festigen und das Lernen zu erleichtern. Auf diese Weise macht die Kombination aus Flexibilität und einem robusten pädagogischen Ansatz das Programm sehr zugänglich. Die Studenten haben auch Zugang zu einer Bibliothek voller multimedialer Ressourcen in verschiedenen audiovisuellen Formaten wie interaktive Zusammenfassungen und Infografiken.   

Implementieren Sie Werkzeuge der künstlichen Intelligenz in elektronische Gesundheitsakten, um Krankheiten in einem frühen Stadium zu erkennen" 

Dieser Universitätsexperte in Analyse Klinischer Daten und Personalisierung Medizinischer Behandlungen durch Künstliche Intelligenz enthält das vollständigste und aktuellste Programm auf dem Markt. Seine herausragendsten Merkmale sind:

• Die Entwicklung von Fallstudien, die von Experten für künstliche Intelligenz in der klinischen Praxis vorgestellt werden 
• Der anschauliche, schematische und äußerst praxisnahe Inhalt vermittelt alle für die berufliche Praxis unverzichtbaren wissenschaftlichen und praktischen Informationen 
• Praktische Übungen, bei denen der Selbstbewertungsprozess zur Verbesserung des Lernens genutzt werden kann 
• Sein besonderer Schwerpunkt liegt auf innovativen Methoden  
• Theoretische Vorträge, Fragen an den Experten, Diskussionsforen zu kontroversen Themen und individuelle Reflexionsarbeit 
• Die Verfügbarkeit des Zugangs zu Inhalten von jedem festen oder tragbaren Gerät mit Internetanschluss 

Sie werden im Rahmen dieses Studiengangs die Bedeutung der Ethik bei der Entwicklung von medizinischen Systemen mit künstlicher Intelligenz vertiefen"   

Das Dozententeam des Programms besteht aus Experten des Sektors, die ihre Berufserfahrung in diese Fortbildung einbringen, sowie aus renommierten Fachleuten von führenden Unternehmen und angesehenen Universitäten.  

Die multimedialen Inhalte, die mit der neuesten Bildungstechnologie entwickelt wurden, werden der Fachkraft ein situiertes und kontextbezogenes Lernen ermöglichen, d. h. eine simulierte Umgebung, die eine immersive Fortbildung bietet, die auf die Ausführung von realen Situationen ausgerichtet ist.  

Das Konzept dieses Programms konzentriert sich auf problemorientiertes Lernen, bei dem die Fachkraft versuchen muss, die verschiedenen Situationen aus der beruflichen Praxis zu lösen, die während des gesamten Studiengangs gestellt werden. Zu diesem Zweck wird sie von einem innovativen interaktiven Videosystem unterstützt, das von renommierten Experten entwickelt wurde. 

Analysieren Sie mit diesem revolutionären Programm umfassend die prädiktiven Modelle, die für die personalisierte klinische Praxis unerlässlich sind"

Dank der didaktischen Hilfsmittel von TECH, darunter erklärende Videos und interaktive Zusammenfassungen, werden Sie Ihre Ziele erreichen"

Dank dieses Universitätsexperten werden die Studenten die sich abzeichnenden Trends im Bereich der künstlichen Intelligenz beherrschen, die auf die individualisierte Gesundheit angewandt werden. So werden Fachleute medizinische Behandlungen vorantreiben, die von der Genomanalyse bis zum Schmerzmanagement reichen. Gleichzeitig werden sie solide Kenntnisse über die Sammlung, Filterung und Vorverarbeitung medizinischer Daten erwerben. Auf diese Weise werden die Ärzte einen klinischen Ansatz entwickeln, der sich durch seine Integrität im Umgang mit personenbezogenen Daten auszeichnet. Darüber hinaus werden sie wesentliche ethische Grundsätze anwenden und die gesetzlichen Vorschriften bei der Implementierung intelligenter Robotik in der Medizin einhalten. 

Verpassen Sie nicht die Gelegenheit, Ihre Karriere durch dieses innovative Programm anzukurbeln"   

Allgemeine Ziele

• Verstehen der theoretischen Grundlagen der künstlichen Intelligenz 
• Studieren der verschiedenen Arten von Daten und Verstehen des Lebenszyklus von Daten 
• Bewerten der entscheidenden Rolle von Daten bei der Entwicklung und Implementierung von KI-Lösungen 
• Vertiefen des Verständnisses von Algorithmen und Komplexität zur Lösung spezifischer Probleme 
• Erforschen der theoretischen Grundlagen von neuronalen Netzen für die Entwicklung von Deep Learning 
• Analysieren des bio-inspirierten Computings und seiner Bedeutung für die Entwicklung intelligenter Systeme 
• Analysieren aktueller Strategien der künstlichen Intelligenz in verschiedenen Bereichen und Erkennen von Gelegenheiten und Herausforderungen 
• Kritisches Beurteilen der Vorteile und Grenzen von KI im Gesundheitswesen und Erkennen potenzieller Fehler sowie fundiertes Bewerten ihrer klinischen Anwendung 
• Erkennen der Bedeutung der interdisziplinären Zusammenarbeit bei der Entwicklung effektiver KI-Lösungen 
• Erwerben eines umfassenden Überblicks über aufkommende Trends und technologische Innovationen im Bereich der KI für das Gesundheitswesen 
• Erwerben solider Kenntnisse in der Erfassung, Filterung und Vorverarbeitung von medizinischen Daten 
• Verstehen der ethischen Grundsätze und rechtlichen Bestimmungen, die für die Anwendung von KI in der Medizin gelten, und Fördern ethischer Praktiken, Fairness und Transparenz 

Spezifische Ziele

Modul 1. Personalisierung der Gesundheit durch KI 

• Vertiefen der sich abzeichnenden Trends im Bereich der KI für personalisierte Gesundheit und ihrer künftigen Auswirkungen 
• Definieren der KI-Anwendungen für die Personalisierung medizinischer Behandlungen, die von der Genomanalyse bis zur Schmerzbehandlung reichen 
• Differenzieren spezifischer KI-Algorithmen für die Entwicklung von Anwendungen im Zusammenhang mit der Entwicklung von Medikamenten oder chirurgischer Robotik  
• Beschreiben der sich abzeichnenden Trends im Bereich der KI für die personalisierte Medizin und ihrer künftigen Auswirkungen 
• Fördern von Innovationen durch die Entwicklung von Strategien zur Verbesserung der medizinischen Versorgung 

Modul 2. Big-Data-Analyse im Gesundheitssektor mit KI 

• Erwerben solider Kenntnisse in der Beschaffung, Filterung und Vorverarbeitung von medizinischen Daten 
• Entwickeln eines klinischen Ansatzes auf der Grundlage von Datenqualität und -integrität im Kontext der Datenschutzbestimmungen 
• Nutzen des erworbenen Wissens in Anwendungsfällen und praktischen Anwendungen, die es ermöglichen, branchenspezifische Herausforderungen zu verstehen und zu lösen, von der Textanalyse über die Datenvisualisierung bis hin zur medizinischen Informationssicherheit 
• Definieren von Big-Data-Techniken speziell für den Gesundheitssektor, einschließlich der Anwendung von Algorithmen des maschinellen Lernens für die Analyse 
• Einsetzen von Big-Data-Verfahren zur Verfolgung und Überwachung der Ausbreitung von Infektionskrankheiten in Echtzeit für eine wirksame Reaktion auf Epidemien 

Modul 3. Ethik und Regulierung in der medizinischen KI 

• Verstehen der grundlegenden ethischen Prinzipien und rechtlichen Bestimmungen, die für den Einsatz von KI in der Medizin gelten 
• Beherrschen der Grundsätze der Data Governance 
• Verstehen der internationalen und lokalen rechtlichen Rahmenbedingungen 
• Sicherstellen der Einhaltung von Vorschriften bei der Nutzung von KI-Daten und -Tools im Gesundheitssektor 
• Entwickeln von Fähigkeiten zur Entwicklung von KI-Systemen, die den Menschen in den Mittelpunkt stellen und Gleichheit und Transparenz beim maschinellen Lernen fördern

Diese Online-Methode ermöglicht es Ihnen, anhand von Fallstudien in simulierten Umgebungen zu üben“