Dieser universitätskurs wird Sie in Ihrer beruflichen Entwicklung als Fachkraft für Big Data und deren medizinische Anwendungen unaufhaltsam voranbringen" 

Die Analyse von Big Data im Gesundheitssektor mit maschinellem Lernen bietet zahlreiche Vorteile sowohl für die Gesundheitsversorgung als auch für die biomedizinische Forschung. Darunter ragt die Fähigkeit zur Telemedizin und zur Fernbetreuung heraus. Künstliche Intelligenz ist auch nützlich, um Risikofaktoren und Trends im Gesundheitszustand der Bevölkerung zu erkennen. Auf diese Weise kann das medizinische Personal präventive Maßnahmen oder Strategien effektiver umsetzen.  Außerdem unterstützt dieses intelligente Werkzeug eine bessere Ressourcenverwaltung im medizinischen Umfeld. Es hilft, den Bedarf an medizinischer Versorgung vorherzusagen, den Personaleinsatz zu optimieren und die Betriebskosten zu senken.

Vor diesem Hintergrund hat TECH einen universitätskurs entwickelt, der sich eingehend mit den Grundlagen von Big Data im Gesundheitssektor durch künstliche Intelligenz befasst. Der Lehrplan wird sich mit der Implementierung von Werkzeugen und Protokollen befassen, um die Qualität der in der klinischen Analyse verwendeten Daten zu gewährleisten. Gleichzeitig befasst sich der Lehrplan mit der Bewertung der Qualität der Gesundheitsdatenanalyse unter Verwendung innovativer Indikatoren. Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf Data-Mining-Protokollen mit dem Ziel, die Studenten in die Lage zu versetzen, bei der Untersuchung eines breiten Spektrums klinischer und biomedizinischer Informationen zuverlässigere Diagnosen zu stellen.  

Andererseits bietet dieses Programm den Studenten eine solide theoretische Grundlage, die sie in die Lage versetzt, sie in realen Situationen anzuwenden, dank der Leitung und Unterstützung eines angesehenen Lehrkörpers, der sich aus Experten mit umfassender Berufserfahrung zusammensetzt. Auf diese Weise bietet TECH den Studenten die exklusive Relearning-Methode, ein innovatives pädagogisches Lehrsystem, das auf der Wiederholung wesentlicher Konzepte beruht und so eine effiziente Wissensaufnahme garantiert. Das einzige, was die Fachleute benötigen, ist ein elektronisches Gerät mit Internetzugang, um auf den virtuellen Campus zuzugreifen und das dynamischste didaktische Material auf dem akademischen Markt zu nutzen. 

Setzen Sie kreative Taktiken der Gesundheitskommunikation ein, und Ihre Patienten werden in hohem Maße über ihre Gesundheit informiert sein" 

Dieser universitätskurs in Big-Data-Analyse im Gesundheitssektor mit Künstlicher 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 einen wirksamen Governance-Rahmen einführen, um einen ethischen und verantwortungsvollen Umgang mit klinischen Daten zu gewährleisten" 

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.   

Entwerfen Sie Erfassungs- und Vorverarbeitungsstrategien, die die Vertraulichkeit medizinischer Informationen gewährleisten"

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

Durch dieses Programm, das 150 Stunden umfasst, werden die Studenten ihre Kenntnisse in der Erfassung, Filterung und Vorverarbeitung medizinischer Daten erweitern. Dies wird den Fachleuten eine berufliche Praxis ermöglichen, die sich durch Qualität und Integrität auszeichnet. Die Fachleute werden die Sicherheit der medizinischen Informationen jederzeit gewährleisten, indem sie die wirksamsten Sicherheitsprotokolle anwenden. Darüber hinaus werden sie die wichtigsten Big-Data-Tools beherrschen, um die Ausbreitung von Infektionskrankheiten in Echtzeit zu überwachen.  

Eine Fortbildung, die Sie in die Lage versetzt, spezifische Herausforderungen im Zusammenhang mit der Datenvisualisierung und der Sicherheit medizinischer Informationen zu meistern" 

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

• 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 

Keine starren Zeitpläne oder Bewertungsschemata. Genau darum geht es bei diesem Universitätsabschluss von TECH!"