Mit diesem Universitätskurs, der auf Relearning basiert, werden Sie künstliche Intelligenz nutzen, um Krankheitserreger und ihre Resistenzprofile schnell zu identifizieren“

Ein aktueller Bericht der Vereinten Nationen sagt voraus, dass antimikrobiell resistente Infektionen die Weltwirtschaft in den nächsten Jahren bis zu 100 Milliarden Dollar kosten werden. Vor diesem Hintergrund erweist sich die künstliche Intelligenz als leistungsfähiges Instrument zur Bewältigung von Herausforderungen wie der antimikrobiellen Resistenz und der raschen Ausbreitung neuer Krankheitserreger. In dieser Hinsicht kommt den Pflegekräften eine entscheidende Rolle bei der Einführung und Umsetzung dieser Technologien zu. Daher müssen diese Experten über ein umfassendes Wissen über den Einsatz dieser Instrumente verfügen, um den Umgang mit Infektionskrankheiten zu verbessern.

In diesem Szenario führt TECH einen revolutionären Universitätskurs in Künstliche Intelligenz in der Klinischen Mikrobiologie und bei Infektionskrankheiten für die Krankenpflege ein. Der Studiengang wird sich mit den neu entstehenden Bereichen befassen, die mit dieser Technologie zusammenhängen, darunter Datenwissenschaft und Big Data. In diesem Zusammenhang wird sich das Programm darauf konzentrieren, wie Werkzeuge des maschinellen Lernens eingesetzt werden können, um die epidemiologische Überwachung zu optimieren und antimikrobielle Therapien zu entwickeln, die die Lebensqualität der Patienten verbessern. Ein wichtiges Thema des Programms wird die Zukunft der künstlichen Intelligenz in der Mikrobiologie sein.

Darüber hinaus unterstreicht die Methodik dieses Programms seinen innovativen Charakter.TECH bietet eine 100%ige Online-Bildungsumgebung, die auf die Bedürfnisse von vielbeschäftigten Pflegekräften zugeschnitten ist, die ihre Karriere vorantreiben wollen. Außerdem kommt die Relearning-Methode zum Einsatz, die 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. Außerdem haben die Fachkräfte Zugang zu einer umfangreichen Bibliothek mit Multimedia-Ressourcen in verschiedenen audiovisuellen Formaten (z. B. interaktive Zusammenfassungen, Erklärungsvideos und Infografiken).

Diese Qualifikation wird Sie in die Lage versetzen, fließend, konsequent und effektiv zu lernen. Sie werden einen Qualitätssprung in Ihrer Karriere als Krankenpfleger machen!"

Dieser Universitätskurs in Künstliche Intelligenz in der Klinischen Mikrobiologie und bei Infektionskrankheiten für die Krankenpflege enthält das vollständigste und aktuellste wissenschaftliche Programm auf dem Markt. Die wichtigsten Merkmale sind: 

• Entwicklung von Fallstudien, die von Experten für Mikrobiologie, Medizin und Parasitologie vorgestellt werden
• Der anschauliche, schematische und äußerst praxisnahe Inhalt vermittelt alle für die berufliche Praxis unverzichtbaren wissenschaftlichen und praktischen Informationen
• Die praktischen Übungen, bei denen der Selbstbewertungsprozess zur Verbesserung des Lernens durchgeführt werden kann
• Sein besonderer Schwerpunkt liegt auf innovativen Methoden
• Theoretische Lektionen, Fragen an den Experten, Diskussionsforen zu kontroversen Themen und individuelle Reflexionsarbeit
• Die Verfügbarkeit des Zugriffs auf die Inhalte von jedem festen oder tragbaren Gerät mit Internetanschluss

Sie werden die innovativsten Techniken des maschinellen Lernens für die Identifizierung von Bakterien kennenlernen“

Das Dozententeam des Programms besteht aus Experten des Sektors, die ihre Berufserfahrung in diese Fortbildung einbringen, sowie aus renommierten Fachkräften von führenden Gesellschaften 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.

Möchten Sie sich Fähigkeiten aneignen, um Protokolle zur Infektionsprävention zu entwickeln, die Technologien der künstlichen Intelligenz integrieren? Erreichen Sie das mit diesem Programm"

Sie können dieses Programm zu 100% online absolvieren, so dass es an Ihre Bedürfnisse angepasst ist und Sie es leichter absolvieren können, während Sie Ihrer Vollzeittätigkeit im Gesundheitswesen nachgehen"

Mit Hilfe dieses Universitätskurses wird das Pflegepersonal über ein hohes Maß an Wissen über die Anwendungen der künstlichen Intelligenz in der klinischen Mikrobiologie verfügen. Der Studiengang wird sich mit den Vorteilen von Tools wie Machine Learning, Deep Learning und Big Data für die Behandlung von Infektionskrankheiten befassen. Darüber hinaus wird untersucht, wie Algorithmen zur Vorhersage von Proteinstrukturen und zum Verständnis von Resistenzmechanismen eingesetzt werden können. Zusätzlich wird das Programm den Studenten die innovativsten Strategien des maschinellen Lernens vermitteln, um Infektionsausbrüche zu bewältigen und personalisierte Behandlungen zu entwickeln.

Sie werden qualifiziert sein, epidemiologische Überwachungssysteme zu implementieren, die künstliche Intelligenz nutzen, um Infektionsausbrüche zu überwachen und vorherzusagen“

Modul 1. Künstliche Intelligenz in der klinischen Mikrobiologie und bei Infektionskrankheiten

1.1. Künstliche Intelligenz (KI) in der klinischen Mikrobiologie und bei Infektionskrankheiten

1.1.1. Aktuelle Erwartungen an die KI in der klinischen Mikrobiologie
1.1.2. Aufstrebende Bereiche, die mit KI verknüpft sind
1.1.3. Transversalität der KI

1.2. Techniken der künstlichen Intelligenz (KI) und andere ergänzende Technologien, die auf die klinische Mikrobiologie und Infektionskrankheiten angewendet werden

1.2.1. Logik und KI-Modelle
1.2.2. Technologien für KI

1.2.2.1. Machine Learning
1.2.2.2. Deep Learning
1.2.2.3. Datenwissenschaft und Big Data

1.3. Künstliche Intelligenz (KI) in der Mikrobiologie

1.3.1. KI in der Mikrobiologie: Geschichte und Entwicklung
1.3.2. KI-Technologien, die in der Mikrobiologie eingesetzt werden können
1.3.3. Forschungsziele der KI in der Mikrobiologie

1.3.3.1. Verständnis der bakteriellen Vielfalt
1.3.3.2. Erforschung der bakteriellen Physiologie
1.3.3.3. Erforschung der bakteriellen Pathogenität
1.3.3.4. Epidemiologische Überwachung
1.3.3.5. Entwicklung von antimikrobiellen Therapien
1.3.3.6. Mikrobiologie in Industrie und Biotechnologie

1.4. Klassifizierung und Identifizierung von Bakterien durch künstliche Intelligenz (KI)

1.4.1. Maschinelle Lerntechniken für die Identifizierung von Bakterien
1.4.2. Taxonomie multiresistenter Bakterien mithilfe von KI
1.4.3. Praktische Umsetzung von KI in klinischen und Forschungslabors in der Mikrobiologie

1.5. Entschlüsselung bakterieller Proteine

1.5.1. KI-Algorithmen und -Modelle für die Vorhersage von Proteinstrukturen
1.5.2. Anwendungen zur Identifizierung und zum Verständnis von Resistenzmechanismen
1.5.3. Praktische Anwendung: AlphaFold und Rosetta

1.6. Entschlüsselung des Genoms von multiresistenten Bakterien

1.6.1. Identifizierung von Resistenzgenen
1.6.2. Genomische Big-Data-Analyse: KI-gestützte Sequenzierung von Bakteriengenomen
1.6.3. Praktische Anwendung: Identifizierung von Resistenzgenen

1.7. Strategien mit künstlicher Intelligenz (KI) in Mikrobiologie und öffentlicher Gesundheit

1.7.1. Management von Infektionsausbrüchen
1.7.2. Epidemiologische Überwachung
1.7.3. KI für personalisierte Behandlungen

1.8. Künstliche Intelligenz (KI) zur Bekämpfung bakterieller Resistenzen gegen Antibiotika

1.8.1. Optimierung des Einsatzes von Antibiotika
1.8.2. Vorhersagemodelle für die Entwicklung der antimikrobiellen Resistenz
1.8.3. Gezielte Therapie auf der Grundlage der KI-basierten Entwicklung neuer Antibiotika

1.9. Zukunft der künstlichen Intelligenz (KI) in der Mikrobiologie

1.9.1. Synergien zwischen Mikrobiologie und KI
1.9.2. Linien der KI-Implementierung in der Mikrobiologie
1.9.3. Langfristige Vision der Auswirkungen von KI im Kampf gegen multiresistente Bakterien

1.10. Technische und ethische Herausforderungen bei der Implementierung von künstlicher Intelligenz (KI) in der Mikrobiologie

1.10.1. Rechtliche Erwägungen
1.10.2. Ethische und haftungsrechtliche Überlegungen
1.10.3. Hindernisse für die Einführung von KI

1.10.3.1. Technische Hindernisse
1.10.3.2. Soziale Hindernisse
1.10.3.3. Wirtschaftliche Hindernisse
1.10.3.4. Cybersicherheit

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