Big-Data-Programme sind eine Revolution im medizinischen Bereich. Als Fachkraft in diesem Bereich müssen Sie sich also darin fortbilden, sie richtig zu nutzen“ 

In den letzten Jahren wurden neue Technologien entwickelt, die in vielen Bereichen, die für das Leben der Menschen von grundlegender Bedeutung sind, Fortschritte ermöglicht haben. Diese Revolution wirkte sich auch positiv auf den Bereich der Medizin und der Onkologie aus. In diesem Sinne speichert das Big-Data-System eine große Menge an Informationen, die schnell und fast in Echtzeit analysiert werden können.  

Für Fachkräfte in der Onkologie und pathologischen Anatomie bedeutet dies, dass sie ein Maximum an Informationen über Patienten mit Tumoren im Frühstadium gewinnen können. Langfristig kann dies eine bessere Diagnostik und die Anwendung neuartiger Behandlungen gewährleisten, die bei bestimmten Patienten wirksam sind.  

Dieser Universitätskurs in Big Data in der Pathologischen Anatomie dient dazu, die grundlegenden Aspekte zu erlernen, die es dem Experten ermöglichen, das Hilfsmittel Big Data als Verbündeten in der medizinischen Forschung zu handhaben und zu nutzen, sowie die effektivste Diagnose und Behandlung für den Patienten zu ermöglichen. Das Programm wurde von Onkologie-Spezialisten an der Spitze der medizinischen Exzellenz entworfen und entwickelt, die den Studenten die fortschrittlichsten Kenntnisse, Erfahrungen und praktischen Fälle zur Verfügung gestellt haben, um ein Programm zu schaffen, das den höchsten Qualitätskriterien auf dem Markt entspricht. Darüber hinaus hat ein internationaler Gastdirektor teilgenommen, der 10 Masterclasses mit erstklassigem Inhalt ausgearbeitet und gehalten hat. 

Ein 100%iger Online-Universitätskurs, der es dem Studenten ermöglicht, bequem zu studieren, wo und wann er will. Er braucht lediglich ein Gerät mit Internetzugang, um seine Karriere einen Schritt weiterzubringen. Eine zeitgemäße Modalität mit allen Garantien, um den Arzt in einem sehr gefragten Sektor zu positionieren. 

Lernen Sie mit diesem Programm und 10 Masterclasses, die von einem internationalen Experten ausgearbeitet wurden, die wichtigsten Probleme und Anwendungen bei der Verwaltung und Strukturierung von Daten in der Pathologie kennen“ 

Dieser Universitätskurs in Big Data in der Pathologischen Anatomie enthält das vollständigste und aktuellste wissenschaftliche Programm auf dem Markt. Die wichtigsten Merkmale sind:

• Die Entwicklung mehrerer Fallstudien, die von Experten für Big Data in der pathologischen Anatomie vorgestellt werden
• Der anschauliche, schematische und äußerst praxisnahe Inhalt vermittelt alle für die berufliche Praxis unverzichtbaren wissenschaftlichen und praktischen Informationen
• Neuigkeiten zu Big Data in der pathologischen Anatomie
• Praktische Übungen, anhand derer der Selbstbewertungsprozess zur Verbesserung des Lernens verwendet werden kann
• Sein besonderer Schwerpunkt liegt auf innovativen Methoden in Big Data in der pathologischen Anatomie
• Theoretische Lektionen, Fragen an den Experten, Diskussionsforen zu kontroversen Themen und individuelle Reflexionsarbeit
• Die Verfügbarkeit von Inhalten von jedem festen oder tragbaren Gerät mit Internetanschluss

Lernen Sie die Grundlagen von Big Data und dessen Anwendung in der Pathologie und stärken Sie Ihr berufliches Profil mit den aktuellsten Informationen auf dem Markt“

Zu den Dozenten des Programms gehören Experten aus der Branche, die ihre Erfahrungen in diese Fortbildung einbringen, sowie anerkannte Spezialisten aus 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. Dabei wird die Fachkraft durch ein innovatives interaktives Videosystem unterstützt, das von anerkannten Experten entwickelt wurde. 

Ihre berufliche Leistung wird die Lebensqualität Ihrer Patienten verbessern, daher ist es wichtig, dass Sie sich mit Programmen wie diesem Universitätskurs weiterbilden“

Nutzen Sie die Gelegenheit, sich über die neuesten Fortschritte bei Big Data in der Pathologischen Anatomie zu informieren und die Gesundheit Ihrer Patienten zu verbessern"

La estructura de los contenidos ha sido diseñada por los mejores profesionales del sector en la anatomía patológica con una amplia trayectoria y reconocido prestigio en la profesión avalada por el volumen de casos revisados, estudiados y diagnosticados, y con amplio dominio de las nuevas tecnologías aplicadas al diagnóstico anatomopatológico. Desde la primera clase el alumno verá ampliados sus conocimientos, que le capacitarán para desarrollarse profesionalmente, sabiendo que cuenta, además, con el respaldo de un equipo de expertos.

Este Universitätskurs Big Data in der Pathologischen Anatomie te ayudará a complementar tus conocimientos como patólogo”

Módulo 1. Cáncer. Generalidades. Factores de riesgo

1.1. Introducción

1.1.1. Generalidades de las neoplasias malignas

1.1.1.1. Nomenclatura
1.1.1.2. Características
1.1.1.3. Vías de diseminación de las metástasis
1.1.1.4. Factores pronósticos

1.1.2. Epidemiología del cáncer

1.1.2.1. Incidencia
1.1.2.2. Prevalencia
1.1.2.3. Distribución geográfica
1.1.2.4. Factores de riesgo
1.1.2.5. Prevención
1.1.2.6. Diagnóstico precoz

1.1.3. Agentes mutagénicos

1.1.3.1. Ambientales
1.1.3.2. Laborales
1.1.3.3. Sustancias tóxicas en los alimentos

1.1.4. Agentes biológicos y cáncer

1.1.4.1. Virus ARN
1.1.4.2. Virus ADN

1.1.4.2.1. H. Pylori

1.1.5. La predisposición genética

1.1.5.1. Genes asociados al cáncer
1.1.5.2. Genes de susceptibilidad

1.1.5.2.1. Tumores de mama
1.1.5.2.2. Tumores de pulmón
1.1.5.2.3. Tumores de tiroides
1.1.5.2.4. Tumores de colon
1.1.5.2.5. Tumores de piel
1.1.5.2.6. Tumores de hueso
1.1.5.2.7. Tumores de páncreas
1.1.5.2.8. Neuroblastoma

1.1.6. Aspectos clínicos de las neoplasias

1.1.6.1. Introducción

1.1.7. Estadificación de la enfermedad neoplásica

1.1.7.1. Actualización

Módulo 2. Big data en anatomía patológica

2.1. Introducción Big Data en patología

2.1.1. Introducción

2.1.1.1. Patología y BBDD
2.1.1.2. Minería de datos en patología
2.1.1.3. Big Data

2.1.1.3.1. Fundamentos del Big Data
2.1.1.3.2. Tipos de BBDD

2.1.1.3.2.1. Relacionales
2.1.1.3.2.2. No relacionales (SQL y NoSQL)

2.1.1.3.3. Tipos de datos

2.1.1.3.3.1. Estructurados
2.1.1.3.3.2. No estructurados
2.1.1.3.2.3. Semi-estructurados

2.1.1.3.4. Límites del Big Data

2.2. Grandes oportunidades y utilidades que nos ofrece el Big Data

2.2.1. Estandarización de los datos y patología digital
2.2.2. Medicina personalizada: diagnósticos y terapias personalizadas
2.2.3. Marcadores predictivos
2.2.4. Avances en campos de investigación como: genómica, diagnósticos en patología molecular, proteómica y comparación de diagnósticos

2.3. Algoritmos, modelos y metodologías utilizadas en Big Data

2.3.1. Arquitecturas para el procesamiento paralelo masivo
2.3.2. Modelización y árboles de decisión
2.3.3. Maching Learning y Deep Learning
2.3.4. Redes neuronales

2.4. Tecnologías del Big Data y Cloud Computing

2.4.1. Apache Hadoop
2.4.2. Trabajar con BBDD NoSQL

2.4.2.1. DynamoDB o Cassandra

2.4.3. Análisis de datos

2.4.3.1. BigQuery
2.4.3.2. Infosphere Sreams
2.4.3.3. Oracle Big Data Appliance

2.5. Conclusiones y beneficios del Big Data desde el punto de vista de la patología

2.5.1. Conclusiones del Big Data desde el punto de vista de la patología
2.5.2. Beneficios

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