Die Fähigkeit der KI, Daten aus verschiedenen Quellen zu integrieren und Ergebnisse vorherzusagen, trägt zu einer genaueren und personalisierten Medizin bei“

Durch die Anwendung von künstlicher Intelligenz (KI) in der klinischen Forschung kann der Prozess der Analyse großer medizinischer Datensätze rationalisiert werden, so dass die Forscher Muster, Korrelationen und Trends effizienter erkennen können. Darüber hinaus trägt die KI zur Personalisierung der Medizin bei, indem sie die Behandlungen auf die individuellen Merkmale der Patienten abstimmt. Neue Technologien optimieren nicht nur Prozesse, sondern eröffnen auch neue Perspektiven, um medizinische Herausforderungen zu bewältigen und die Qualität der Versorgung zu verbessern.

Aus diesem Grund hat TECH dieses Programm entwickelt, in dem KI und Biomedizin zusammenfließen und das Fachleuten ein tiefes und praktisches Verständnis der spezifischen Anwendungen dieser Technologie im Bereich der klinischen Forschung vermittelt. So umfasst die Struktur des Lehrplans spezialisierte Module wie die Computersimulation in der Biomedizin und die fortgeschrittene Analyse klinischer Daten, die es den Studenten ermöglichen, fortgeschrittene Fähigkeiten in der Anwendung von KI in komplexen biomedizinischen Situationen zu erwerben. Darüber hinaus wird der Schwerpunkt auf Ethik, Vorschriften und rechtliche Erwägungen beim Einsatz von KI im klinischen Umfeld gelegt.

Der Studiengang integriert auch Spitzentechnologien wie die genomische Sequenzierung und die biomedizinische Bildanalyse und befasst sich mit aufkommenden Fragen wie der Nachhaltigkeit in der biomedizinischen Forschung und der Verwaltung großer Datenmengen. In diesem Zusammenhang werden die Studenten mit den notwendigen Fähigkeiten ausgestattet, um an der Schnittstelle von KI und klinischer Forschung eine Führungsrolle zu übernehmen.

TECH hat ein umfassendes Programm konzipiert, das auf der innovativen Relearning-Methode basiert und darauf abzielt, hochkompetente KI-Spezialisten fortzubilden. Diese Lernmodalität konzentriert sich auf die Wiederholung von Schlüsselkonzepten, um ein optimales Verständnis zu festigen. Es wird lediglich ein elektronisches Gerät benötigt, das mit dem Internet verbunden ist, um jederzeit auf die Inhalte zugreifen zu können, so dass keine persönliche Anwesenheit erforderlich ist und keine festen Zeitpläne eingehalten werden müssen.

Dieses Programm in Künstliche Intelligenz in der Klinischen Forschung ist in der heutigen Gesundheits- und Technologielandschaft von großer Bedeutung“

Dieser ##ESTUDIO## in Künstliche Intelligenz in der Klinischen Forschung enthält das vollständigste und aktuellste wissenschaftliche Programm auf dem Markt. Die wichtigsten Merkmale sind:

• Die Entwicklung von Fallstudien, die von Experten für künstliche Intelligenz in der klinischen Forschung vorgestellt werden
• Der anschauliche, schematische und äußerst praxisnahe Inhalt vermittelt alle für die berufliche Praxis unverzichtbaren wissenschaftlichen und praktischen Informationen
• Praktische Übungen, anhand derer der Selbstbewertungsprozess zur Verbesserung des Lernens verwendet 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 Zugriffs auf die Inhalte von jedem festen oder tragbaren Gerät mit Internetanschluss

Sie werden die neuesten Technologien und die innovativsten Anwendungen der künstlichen Intelligenz in der klinischen Forschung mit Hilfe der besten Multimedia-Ressourcen erforschen"

Zu den Dozenten des Programms gehören Fachleute aus der Branche, die ihre Erfahrungen in diese Fortbildung einbringen, sowie anerkannte Spezialisten von führenden Gesellschaften und renommierten 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.

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Dieser Studiengang zielt nicht nur darauf ab, ein tiefes Verständnis für die Anwendung von künstlicher Intelligenz in der klinischen Forschung zu vermitteln, sondern auch Führungskräfte fortzubilden, die in der Lage sind, aktuelle und zukünftige Herausforderungen in der Medizin zu bewältigen. Die Teilnehmer dieses Studiengangs werden in ein akademisches Umfeld eintauchen, in dem Innovation und Ethik miteinander verwoben sind, um die medizinische Versorgung zu verändern. Auf diese Weise werden sie sich mit Techniken der medizinischen Datenanalyse, der Entwicklung von Vorhersagemodellen für klinische Studien und der Umsetzung innovativer Lösungen für die Personalisierung von Behandlungen befassen und klinische Probleme mit datengesteuerten Lösungen angehen.

Setzen Sie auf TECH! Sie werden KI-Fähigkeiten entwickeln und klinische Probleme mit datengesteuerten Lösungen angehen"

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
• Erlangen eines umfassenden Überblicks über den Wandel der klinischen Forschung durch KI, von den historischen Grundlagen bis hin zu aktuellen Anwendungen
• Lernen von effektiven Methoden zur Integration heterogener Daten in die klinische Forschung, einschließlich natürlicher Sprachverarbeitung und fortschrittlicher Datenvisualisierung
• Erwerben eines soliden Verständnisses von Modellvalidierung und Simulationen im biomedizinischen Bereich, wobei die Verwendung synthetischer Datasets und praktische Anwendungen von KI in der Gesundheitsforschung untersucht werden
• Verstehen und Anwenden genomischer Sequenzierungstechnologien, Datenanalyse mit KI und Einsatz von KI in der biomedizinischen Bildgebung
• Erwerben von Fachwissen in Schlüsselbereichen wie der Personalisierung von Therapien, Präzisionsmedizin, KI-gestützte Diagnostik und Management klinischer Studien
• Erwerben eines soliden Verständnisses der Konzepte von Big Data im klinischen Umfeld und Kennenlernen der wichtigsten Tools für die Datenanalyse
• Vertiefen von ethischen Dilemmata, Überprüfen rechtlicher Erwägungen, Erforschen der sozioökonomischen Auswirkungen und der Zukunft der KI im Gesundheitswesen sowie Fördern von Innovation und Unternehmertum im Bereich der klinischen KI

Spezifische Ziele

Modul 1. Grundlagen der künstlichen Intelligenz

• Analysieren der historischen Entwicklung der Künstlichen Intelligenz, von ihren Anfängen bis zu ihrem heutigen Stand, Identifizierung der wichtigsten Meilensteine und Entwicklungen 
• Verstehen der Funktionsweise von neuronalen Netzen und ihrer Anwendung in Lernmodellen der Künstlichen Intelligenz 
• Untersuchen der Prinzipien und Anwendungen von genetischen Algorithmen und analysieren ihren Nutzen bei der Lösung komplexer Probleme 
• Analysieren der Bedeutung von Thesauri, Vokabularen und Taxonomien bei der Strukturierung und Verarbeitung von Daten für KI-Systeme 
• Erforschen des Konzepts des semantischen Webs und seines Einflusses auf die Organisation und das Verständnis von Informationen in digitalen Umgebungen 

Modul 2. Typen und Lebenszyklus von Daten

• Verstehen der grundlegenden Konzepte der Statistik und ihrer Anwendung in der Datenanalyse 
• Identifizieren und Klassifizieren der verschiedenen Arten von statistischen Daten, von quantitativen bis zu qualitativen Daten 
• Analysieren des Lebenszyklus von Daten, von der Erzeugung bis zur Entsorgung, und Identifizieren der wichtigsten Phasen 
• Erkunden der ersten Phasen des Lebenszyklus von Daten, wobei die Bedeutung der Datenplanung und der Datenstruktur hervorgehoben wird 
• Untersuchen der Prozesse der Datenerfassung, einschließlich Methodik, Tools und Erfassungskanäle 
• Untersuchen des Datawarehouse-Konzepts mit Schwerpunkt auf den Elementen des Datawarehouse und seinem Design 
• Analysieren der rechtlichen Aspekte im Zusammenhang mit der Datenverwaltung, der Einhaltung von Datenschutz- und Sicherheitsvorschriften sowie von Best Practices 

Modul 3. Daten in der künstlichen Intelligenz

• Beherrschen der Grundlagen der Datenwissenschaft, einschließlich der Werkzeuge, Typen und Quellen für die Informationsanalyse 
• Erforschen des Prozesses der Umwandlung von Daten in Informationen mithilfe von Data Mining und Datenvisualisierungstechniken 
• Studieren der Struktur und der Eigenschaften von Datasets und verstehen ihre Bedeutung für die Aufbereitung und Nutzung von Daten für KI-Modelle 
• Analysieren von überwachten und unüberwachten Modellen, einschließlich Methoden und Klassifizierung 
• Verwenden spezifischer Tools und bewährter Verfahren für die Datenverarbeitung, um Effizienz und Qualität bei der Implementierung von Künstlicher Intelligenz zu gewährleisten 

Modul 4. Data Mining. Auswahl, Vorverarbeitung und Transformation 

• Beherrschen statistischer Inferenztechniken, um statistische Methoden im Data Mining zu verstehen und anzuwenden 
• Durchführen detaillierter explorativer Analysen von Datensätzen, um relevante Muster, Anomalien und Trends zu erkennen 
• Entwickeln von Fähigkeiten zur Datenaufbereitung, einschließlich Datenbereinigung, -integration und -formatierung für die Verwendung im Data Mining 
• Implementieren effektiver Strategien für den Umgang mit fehlenden Werten in Datensätzen, indem je nach Kontext Imputations- oder Eliminierungsmethoden angewendet werden 
• Identifizieren und Entschärfen von Datenrauschen, indem Sie Filter- und Glättungsverfahren anwenden, um die Qualität des Datensatzes zu verbessern 
• Eingehen auf die Datenvorverarbeitung in Big Data-Umgebungen 

Modul 5. Algorithmik und Komplexität in der künstlichen Intelligenz

• Einführen von Algorithmenentwurfsstrategien, die ein solides Verständnis der grundlegenden Ansätze zur Problemlösung vermitteln 
• Analysieren der Effizienz und Komplexität von Algorithmen unter Anwendung von Analysetechniken zur Bewertung der Leistung in Bezug auf Zeit und Raum 
• Untersuchen und Anwenden von Sortieralgorithmen, Verstehen ihrer Leistung und Vergleichen ihrer Effizienz in verschiedenen Kontexten 
• Erforschen von baumbasierten Algorithmen, Verstehen ihrer Struktur und Anwendungen 
• Untersuchen von Algorithmen mit Heaps, Analysieren ihrer Implementierung und ihrer Nützlichkeit bei der effizienten Datenmanipulation 
• Analysieren graphenbasierter Algorithmen, wobei ihre Anwendung bei der Darstellung und Lösung von Problemen mit komplexen Beziehungen untersucht wird 
• Untersuchen von Greedy-Algorithmen, Verständnis ihrer Logik und Anwendungen bei der Lösung von Optimierungsproblemen 
• Untersuchen und Anwenden der Backtracking-Technik für die systematische Problemlösung und Analysieren ihrer Effektivität in verschiedenen Szenarien 

Modul 6. Intelligente Systeme

• Erforschen der Agententheorie, Verstehen der grundlegenden Konzepte ihrer Funktionsweise und ihrer Anwendung in der Künstlichen Intelligenz und im Software Engineering 
• Studieren der Darstellung von Wissen, einschließlich der Analyse von Ontologien und deren Anwendung bei der Organisation von strukturierten Informationen 
• Analysieren des Konzepts des semantischen Webs und seiner Auswirkungen auf die Organisation und den Abruf von Informationen in digitalen Umgebungen 
• Evaluieren und Vergleichen verschiedener Wissensrepräsentationen und deren Integration zur Verbesserung der Effizienz und Genauigkeit von intelligenten Systemen 
• Studieren semantischer Reasoner, wissensbasierter Systeme und Expertensysteme und Verstehen ihrer Funktionalität und Anwendungen in der intelligenten Entscheidungsfindung 

Modul 7. Maschinelles Lernen und Data Mining 

• Einführen in die Prozesse der Wissensentdeckung und in die grundlegenden Konzepte des maschinellen Lernens 
• Untersuchen von Entscheidungsbäumen als überwachte Lernmodelle, Verstehen ihrer Struktur und Anwendungen 
• Bewerten von Klassifikatoren anhand spezifischer Techniken, um ihre Leistung und Genauigkeit bei der Datenklassifizierung zu messen 
• Studieren neuronaler Netze und Verstehen ihrer Funktionsweise und Architektur, um komplexe Probleme des maschinellen Lernens zu lösen 
• Erforschen von Bayes'schen Methoden und deren Anwendung im maschinellen Lernen, einschließlich Bayes'scher Netzwerke und Bayes'scher Klassifikatoren 
• Analysieren von Regressions- und kontinuierlichen Antwortmodellen zur Vorhersage von numerischen Werten aus Daten 
• Untersuchen von Techniken zum Clustering, um Muster und Strukturen in unmarkierten Datensätzen zu erkennen 
• Erforschen von Text Mining und natürlicher Sprachverarbeitung (NLP), um zu verstehen, wie maschinelle Lerntechniken zur Analyse und zum Verständnis von Texten eingesetzt werden 

Modul 8. Neuronale Netze, die Grundlage von Deep Learning

• Beherrschen der Grundlagen des tiefen Lernens und Verstehen seiner wesentlichen Rolle beim Deep Learning 
• Erkunden der grundlegenden Operationen in neuronalen Netzen und Verstehen ihrer Anwendung bei der Konstruktion von Modellen 
• Analysieren der verschiedenen Schichten, die in neuronalen Netzen verwendet werden, und lernen, wie man sie richtig auswählt 
• Verstehen der effektiven Verknüpfung von Schichten und Operationen, um komplexe und effiziente neuronale Netzarchitekturen zu entwerfen 
• Verwenden von Trainern und Optimierern, um die Leistung von neuronalen Netzen abzustimmen und zu verbessern 
• Erforschen der Verbindung zwischen biologischen und künstlichen Neuronen für ein tieferes Verständnis des Modelldesigns 
• Feinabstimmen von Hyperparametern für das Fine Tuning neuronaler Netze, um ihre Leistung bei bestimmten Aufgaben zu optimieren 

Modul 9. Training Tiefer Neuronaler Netze

• Lösen von Problemen im Zusammenhang mit Gradienten beim Training von tiefen neuronalen Netzen 
• Erforschen und Anwenden verschiedener Optimierer, um die Effizienz und Konvergenz von Modellen zu verbessern 
• Programmieren der Lernrate zur dynamischen Anpassung der Konvergenzrate des Modells 
• Verstehen und Bewältigen von Overfitting durch spezifische Strategien beim Training 
• Anwenden praktischer Richtlinien, um ein effizientes und effektives Training von tiefen neuronalen Netzen zu gewährleisten 
• Implementieren von Transfer Learning als fortgeschrittene Technik zur Verbesserung der Modellleistung bei bestimmten Aufgaben 
• Erforschen und Anwenden von Techniken der Data Augmentation zur Anreicherung von Datensätzen und Verbesserung der Modellgeneralisierung 
• Entwickeln praktischer Anwendungen mit Transfer Learning zur Lösung realer Probleme 
• Verstehen und Anwenden von Regularisierungstechniken zur Verbesserung der Generalisierung und zur Vermeidung von Overfitting in tiefen neuronalen Netzen

Modul 10. Anpassung von Modellen und Training mit TensorFlow

• Beherrschen der Grundlagen von TensorFlow und seiner Integration mit NumPy für effiziente Datenverwaltung und Berechnungen 
• Anpassen von Modellen und Trainingsalgorithmen mit den fortgeschrittenen Fähigkeiten von TensorFlow 
• Erforschen der tfdata-API zur effektiven Verwaltung und Manipulation von Datensätzen 
• Implementieren des Formats TFRecord, um große Datensätze in TensorFlow zu speichern und darauf zuzugreifen 
• Verwenden von Keras-Vorverarbeitungsschichten zur Erleichterung der Konstruktion eigener Modelle 
• Erforschen des TensorFlow Datasets-Projekts, um auf vordefinierte Datensätze zuzugreifen und die Entwicklungseffizienz zu verbessern 
• Entwickeln einer Deep Learning-Anwendung mit TensorFlow unter Einbeziehung der im Modul erworbenen Kenntnisse 
• Anwenden aller Konzepte, die bei der Erstellung und dem Training von benutzerdefinierten Modellen mit TensorFlow erlernt wurden, auf praktische Art und Weise in realen Situationen 

Modul 11. Deep Computer Vision mit Convolutional Neural Networks

• Verstehen der Architektur des visuellen Kortex und ihrer Bedeutung für Deep Computer Vision 
• Erforschen und Anwenden von Faltungsschichten, um wichtige Merkmale aus Bildern zu extrahieren 
• Implementieren von Clustering-Schichten und ihre Verwendung in Deep Computer Vision-Modellen mit Keras 
• Analysieren verschiedener Architekturen von Convolutional Neural Networks (CNN) und deren Anwendbarkeit in verschiedenen Kontexten 
• Entwickeln und Implementieren eines CNN ResNet unter Verwendung der Keras-Bibliothek, um die Effizienz und Leistung des Modells zu verbessern 
• Verwenden von vorab trainierten Keras-Modellen, um das Transfer-Lernen für bestimmte Aufgaben zu nutzen 
• Anwenden von Klassifizierungs- und Lokalisierungstechniken in Deep Computer Vision-Umgebungen 
• Erforschen von Strategien zur Objekterkennung und -verfolgung mit Convolutional Neural Networks 
• Implementieren von semantischen Segmentierungstechniken, um Objekte in Bildern im Detail zu verstehen und zu klassifizieren 

Modul 12. Natürliche Sprachverarbeitung (NLP) mit rekurrenten neuronalen Netzen (RNN) und Aufmerksamkeit

• Entwickeln von Fähigkeiten zur Texterstellung mit rekurrenten neuronalen Netzen (RNN) 
• Anwenden von RNNs bei der Meinungsklassifizierung zur Stimmungsanalyse in Texten 
• Verstehen und Anwenden von Aufmerksamkeitsmechanismen in Modellen zur Verarbeitung natürlicher Sprache 
• Analysieren und Verwenden von Transformers-Modellen in spezifischen NLP-Aufgaben 
• Erkunden der Anwendung von Transformers-Modellen im Kontext von Bildverarbeitung und Computer Vision 
• Vertraut sein mit der Hugging Face Transformers-Bibliothek für die effiziente Implementierung fortgeschrittener Modelle 
• Vergleichen der verschiedenen Transformers-Bibliotheken, um ihre Eignung für bestimmte Aufgaben zu bewerten 
• Entwickeln einer praktischen Anwendung von NLP, die RNN- und Aufmerksamkeitsmechanismen integriert, um reale Probleme zu lösen 

Modul 13. Autoencoder, GANs und Diffusionsmodelle

• Entwickeln effizienter Datenrepräsentationen mit Autoencodern, GANs und Diffusionsmodellen 
• Durchführen einer PCA unter Verwendung eines unvollständigen linearen Autoencoders zur Optimierung der Datendarstellung 
• Implementieren und Verstehen der Funktionsweise von gestapelten Autoencodern 
• Erforschen und Anwenden von Convolutional Autoencoders für effiziente visuelle Datendarstellungen 
• Analysieren und Anwenden der Effektivität von Sparse-Auto-Encodern bei der Datendarstellung 
• Generieren von Modebildern aus dem MNIST-Datensatz mit Hilfe von Autoencoders 
• Verstehen des Konzepts der Generative Adversarial Networks (GANs) und Diffusionsmodelle 
• Implementieren und Vergleichen der Leistung von Diffusionsmodellen und GANs bei der Datengenerierung 

Modul 14. Bio-inspiriertes Computing

• Einführen in die grundlegenden Konzepte des bio-inspirierten Computings 
• Erforschen sozialer Anpassungsalgorithmen als wichtiger Ansatz im bioinspirierten Computing 
• Analysieren von Strategien zur Erforschung und Ausnutzung des Raums in genetischen Algorithmen 
• Untersuchen von Modellen des evolutionären Rechnens im Kontext der Optimierung
• Fortsetzen der detaillierten Analyse von Modellen des evolutionären Rechnens
• Anwenden der evolutionären Programmierung auf spezifische Lernprobleme 
• Bewältigen der Komplexität von Multi-Objektiv-Problemen im Rahmen des bio-inspirierten Computings 
• Erforschen der Anwendung von neuronalen Netzen im Bereich des bio-inspirierten Computings
• Vertiefen in die Implementierung und des Nutzens von neuronalen Netzen im Bereich des bio-inspirierten Computings

Modul 15. Künstliche Intelligenz: Strategien und Anwendungen 

• Entwickeln von Strategien für die Implementierung von künstlicher Intelligenz in Finanzdienstleistungen 
• Analysieren der Auswirkungen von künstlicher Intelligenz auf die Erbringung von Dienstleistungen im Gesundheitswesen 
• Identifizieren und Bewerten der Risiken im Zusammenhang mit dem Einsatz von KI im Gesundheitssektor 
• Bewerten der potenziellen Risiken im Zusammenhang mit dem Einsatz von KI in der Industrie 
• Anwenden von Techniken der künstlichen Intelligenz in der Industrie zur Verbesserung der Produktivität 
• Entwerfen von Lösungen der künstlichen Intelligenz zur Optimierung von Prozessen in der öffentlichen Verwaltung 
• Bewerten des Einsatzes von KI-Technologien im Bildungssektor 
• Anwenden von Techniken der künstlichen Intelligenz in der Forst- und Landwirtschaft zur Verbesserung der Produktivität 
• Optimieren von Personalprozessen durch den strategischen Einsatz von künstlicher Intelligenz 

Modul 16. KI-Methoden und -Tools für die klinische Forschung 

• Erlangen eines umfassenden Überblicks darüber, wie KI die klinische Forschung verändert, von ihren historischen Grundlagen bis hin zu aktuellen Anwendungen 
• Implementieren fortschrittlicher statistischer Methoden und Algorithmen in klinischen Studien, um die Datenanalyse zu optimieren 
• Entwerfen von Experimenten mit innovativen Ansätzen und Durchführung einer umfassenden Analyse der Ergebnisse in der klinischen Forschung 
• Anwenden der Verarbeitung natürlicher Sprache zur Verbesserung der wissenschaftlichen und klinischen Dokumentation im Forschungskontext 
• Effektives Integrieren heterogener Daten unter Verwendung modernster Techniken zur Verbesserung der interdisziplinären klinischen Forschung 

Modul 17. Biomedizinische Forschung mit KI   

• Erwerben solider Kenntnisse über die Validierung von Modellen und Simulationen im biomedizinischen Bereich, um deren Genauigkeit und klinische Relevanz sicherzustellen 
• Integrieren heterogener Daten mit fortschrittlichen Methoden, um die multidisziplinäre Analyse in der klinischen Forschung zu bereichern 
• Entwickeln von Deep-Learning-Algorithmen zur Verbesserung der Interpretation und Analyse von biomedizinischen Daten in klinischen Studien 
• Erforschen der Verwendung von synthetischen Datasets in klinischen Studien und Verstehen der praktischen Anwendungen von KI in der Gesundheitsforschung 
• Verstehen der entscheidenden Rolle der Computersimulation bei der Arzneimittelentdeckung, der Analyse molekularer Wechselwirkungen und der Modellierung komplexer Krankheiten 

Modul 18. Praktische Anwendung der KI in der klinischen Forschung  

• Erwerben von Fachwissen in Schlüsselbereichen wie der Personalisierung von Therapien, Präzisionsmedizin, KI-gestützte Diagnostik, Management klinischer Studien und Entwicklung von Impfstoffen 
• Integrieren von Robotik und Automatisierung in klinischen Labors, um Prozesse zu optimieren und die Qualität der Ergebnisse zu verbessern 
• Erforschen der Auswirkungen von KI auf Mikrobiom, Mikrobiologie, Wearables und Fernüberwachung in klinischen Studien 
• Bewältigen aktueller Herausforderungen im biomedizinischen Bereich, z. B. die effiziente Verwaltung klinischer Studien, die Entwicklung von KI-gestützten Behandlungen und die Anwendung von KI in
• der Immunologie und bei Studien zur Immunantwort 
• Innovieren in der KI-gestützten Diagnostik zur Verbesserung der Früherkennung und der diagnostischen Genauigkeit in der klinischen und biomedizinischen Forschung 

Modul 19. Big Data-Analyse und maschinelles Lernen in der klinischen Forschung  

• Erwerben eines soliden Verständnisses der grundlegenden Konzepte von Big Data im klinischen Umfeld und Kennenlernen der wichtigsten Tools für die Datenanalyse 
• Erkunden fortgeschrittener Data-Mining-Techniken, Algorithmen für maschinelles Lernen, prädiktive Analysen und KI-Anwendungen in der Epidemiologie und im öffentlichen Gesundheitswesen 
• Analysieren von biologischen Netzwerken und Krankheitsmustern zur Ermittlung von Zusammenhängen und möglichen Behandlungen 
• Auseinandersetzen mit der Datensicherheit und Bewältigung der Herausforderungen im Zusammenhang mit großen Datenmengen in der biomedizinischen Forschung 
• Untersuchen von Fallstudien, die das Potenzial von Big Data in der biomedizinischen Forschung aufzeigen 

Modul 20. Ethische, rechtliche und zukünftige Aspekte der KI in der klinischen Forschung 

• Verstehen der ethischen Dilemmata, die sich bei der Anwendung von KI in der klinischen Forschung ergeben, und Überprüfen der relevanten rechtlichen und regulatorischen Überlegungen im biomedizinischen Bereich 
• Auseinandersetzen mit den spezifischen Herausforderungen beim Umgang mit der informierten Zustimmung in Studien mit KI 
• Untersuchen, wie KI die Chancengleichheit und den Zugang zur Gesundheitsversorgung beeinflussen kann 
• Analysieren der Zukunftsperspektiven, wie KI die klinische Forschung prägen wird, Untersuchen ihrer Rolle für die Nachhaltigkeit der biomedizinischen Forschungspraxis und Identifizieren von
• Möglichkeiten für Innovation und Unternehmertum 
• Umfassendes Eingehen auf die ethischen, rechtlichen und sozioökonomischen Aspekte der KI-gestützten klinischen Forschung

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