Verbessern Sie Ihr Wissen über Machine Learning-Techniken in der Genomischen Onkologie durch dieses Programm, in dem Sie das beste didaktische Material mit realen klinischen Fällen erhalten werden. Erfahren Sie mehr über die neuesten Fortschritte im Fachgebiet um eine qualitativ hochwertige medizinische Praxis ausüben zu können”

Ein grundlegendes Ziel des Programms ist es, den Studenten das Informatikwissen näher zu bringen und zu verbreiten, das bereits in anderen Wissensbereichen angewandt wird, aber in der medizinischen Welt nur wenig Anwendung findet. Und das, obwohl es für die Verwirklichung der genomischen Medizin notwendig ist, die riesige Menge an klinischen Informationen, die derzeit zur Verfügung stehen, genau zu interpretieren und sie mit den biologischen Daten zu verknüpfen, die nach einer bioinformatischen Analyse erzeugt werden. Dies ist zwar eine schwierige Aufgabe, aber sie wird es ermöglichen, die Auswirkungen genetischer Variationen und potenzieller Therapien schnell, kostengünstig und mit größerer Präzision zu erforschen, als dies derzeit möglich ist.

Der Mensch ist von Natur aus nicht in der Lage, genomische Sequenzen zu erkennen und zu interpretieren, alle Mechanismen, Wege und Wechselwirkungen innerhalb einer lebenden Zelle zu verstehen oder medizinische Entscheidungen zu treffen, die Dutzende oder Hunderte von Variablen betreffen. Um voranzukommen, ist ein System mit übermenschlichen Analysefähigkeiten erforderlich, das das Arbeitsumfeld vereinfacht und die Beziehungen und Zusammenhänge zwischen den Variablen aufzeigt. 

In der Genomik und Biologie ist man sich inzwischen darüber im Klaren, dass es besser ist, Ressourcen für neue Rechentechniken als zur bloßen Datenerfassung aufzuwenden, was möglicherweise auch für die Medizin und natürlich für die Onkologie gilt. Es gibt Millionen von Daten oder Veröffentlichungen, aber wenn sie von Ärzten oder Biologen analysiert werden, sind die Schlussfolgerungen völlig subjektiv und in Bezug auf die verfügbaren Veröffentlichungen oder Daten, die willkürlich priorisiert werden. Dadurch entsteht Teilwissen und natürlich eine zunehmende Distanz zum verfügbaren genetischen und biologischen Wissen, das durch Computer unterstützt wird. Ein großer Schritt bei der Umsetzung der Präzisionsmedizin besteht daher darin, diese Lücke zu schließen, indem die verfügbaren medizinischen und pharmakologischen Informationen massiv analysiert werden.

Aktualisieren Sie Ihr Wissen durch den universitätskurs in Machine Learning-Techniken in der Genomischen Onkologiee”

Dieser universitätskurs in Machine Learning-Techniken in der Genomischen Onkologie enthält das vollständigste und aktuellste wissenschaftliche Programm auf dem Markt. Die wichtigsten Merkmale sind:

• Entwicklung von Fallstudien, die von Experten für Machine Learning-Techniken in der Genomischen Onkologie vorgestellt werden
• Sein anschaulicher, schematischer und äußerst praktischer Inhalt liefert wissenschaftliche und praktische Informationen zu den Disziplinen, die für die berufliche Praxis unerlässlich sind
• Neuigkeiten über Machine Learning-Techniken in der Genomischen Onkologie
• Er enthält praktische Übungen, bei denen der Selbstbewertungsprozess zur Verbesserung des Lernens genutzt werden kann
• Mit besonderem Schwerpunkt auf innovativen Methoden Machine Learning-Techniken in der Genomischen Onkologie
• Ergänzt wird dies durch theoretische Vorträge, Fragen an den Experten, Diskussionsforen zu kontroversen Themen und individuelle Reflexionsarbeit
• Verfügbarkeit der Inhalte von jedem festen oder tragbaren Gerät mit Internetanschluss

Dieser universitätskurs ist aus zwei Gründen die beste Investition, die Sie bei der Auswahl eines Fortbildungsprogramms tätigen können: Sie aktualisieren nicht nur Ihr Wissen über Machine Learning-Techniken in der Genomischen Onkologie, sondern erhalten auch einen Abschluss der TECH Technologische Universität"

Zum Lehrkörper gehören Fachleute aus dem Bereich der Machine Learning-Techniken in der Genomischen Onkologie, die ihre Berufserfahrung in diese Fortbildung einbringen, sowie anerkannte Spezialisten, die renommierten Fachgesellschaften und Universitäten angehören.

Dank seiner multimedialen Inhalte, die mit den neuesten Bildungstechnologien entwickelt wurden, wird dieses Programm den Fachleuten ein situiertes und kontextbezogenes Lernen ermöglichen, d. h. eine simulierte Umgebung, die ein immersives Lernprogramm für die Fortbildung in realen Situationen bietet.

Das Konzept dieses Studiengangs ist auf problemorientiertes Lernen ausgerichtet, bei dem die Studenten versuchen werden, die verschiedenen Situationen aus der beruflichen Praxis zu lösen, die im Laufe des Studiums auftreten. Zu diesem Zweck werden die Studenten durch ein innovatives interaktives Videosystem unterstützt werden, das von anerkannten Experten auf dem Gebiet der Machine Learning-Techniken in der Genomischen Onkologie mit umfangreicher Lehrerfahrung entwickelt wurde.

Steigern Sie Ihr Selbstvertrauen bei der Entscheidungsfindung, indem Sie Ihr Wissen durch dieses Programm aktualisieren"

Nutzen Sie die Gelegenheit, sich über die neuesten Fortschritte in Machine Learning-Techniken in der Genomischen Onkologie zu informieren und die Versorgung Ihrer Patienten zu verbessern"

Der universitätskurs in Machine Learning-Techniken in der Genomischen Onkologie zielt darauf ab, die Leistung des Arztes zu erleichtern, der sich der Behandlung onkologischer Erkrankungen widmet, bei denen es notwendig ist, die riesige Menge der derzeit verfügbaren klinischen Daten genau zu interpretieren und sie mit den biologischen Daten zu verknüpfen, die nach einer bioinformatischen Analyse erzeugt werden.

Dieses Fortbildungsprogramm wird Ihnen ein Gefühl der Sicherheit in der Ausübung der ärztlichen Tätigkeit vermitteln, das Ihnen hilft, sich persönlich und beruflich weiterzuentwickeln"

Allgemeines Ziel

• In der Lage sein, die Menge an klinischen Informationen, die derzeit verfügbar sind und mit biologischen Daten, die nach einer bioinformatischen Analyse generiert wurden, in Verbindung stehen, genau zu interpretieren

Spezifische Ziele

• Schnelles und automatisches Verarbeiten und Analysieren großer Mengen komplexer strukturierter, halbstrukturierter und unstrukturierter Daten zu Big Data
• Verstehen, was Machine Learning ist, und Anwenden einiger Techniken zur Datenklassifizierung (Entscheidungsbaum, k-NN, Support Vector Machines, neuronale Netze usw.) 
• Erlernen der Aufteilung von Daten in einen Test- und einen Trainingssatz, sowie Entdecken der Konzepte von Verzerrung und Varianz 

Nutzen Sie die Gelegenheit und informieren Sie sich über die neuesten Entwicklungen im Bereich Machine Learning-Techniken in der Genomischen Onkologie"