Diese Fortbildung schafft ein Gefühl der Sicherheit bei der Ausübung der ärztlichen Tätigkeit, das Ihnen helfen wird, persönlich und beruflich zu wachsen"

Der Umfang und die Komplexität genomischer Daten stellen die traditionell bei Labortests verwendeten Maße in den Schatten. In den letzten Jahren hat sich die Computertechnologie zur Analyse und Interpretation von DNA-Sequenzierungen enorm weiterentwickelt und eine Lücke zwischen biologischem Wissen und dessen Anwendung in der klinischen Praxis geschaffen. Es ist daher notwendig, diese Informatiktechniken in der medizinischen Gemeinschaft zu vermitteln, zu verbreiten und zu integrieren, um die massive Analyse von Daten aus Veröffentlichungen, biologischen oder medizinischen Datenbanken und Krankenakten usw. zu interpretieren und so die auf klinischer Ebene verfügbaren biologischen Informationen zu bereichern. 

Dieses maschinelle Lernen wird die Entwicklung der Präzisionsonkologie ermöglichen, um genomische Merkmale zu interpretieren und zielgerichtete Therapien zu finden oder um Risiken für bestimmte Krankheiten zu ermitteln und individuellere Präventionsmaßnahmen festzulegen. 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. 

Aktualisieren Sie Ihr Wissen mit dem Universitätsexperten in Machine Learning und Data Mining-Techniken in der Genomischen Onkologiee"

Der Universitätsexperte in Machine Learning und Data Mining-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 und Data Mining-Techniken in der Genomischen Onkologie vorgestellt werden
• Der anschauliche, schematische und äußerst praktische Inhalt soll wissenschaftliche und praktische Informationen zu den Disziplinen liefern, die für die berufliche Praxis unerlässlich sind
• Neuigkeiten über Machine Learning und Data Mining-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 in Machine Learning und Data Mining-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 Universitätsexperte kann aus zwei Gründen die beste Investition sein, die Sie bei der Auswahl eines Fortbildungsprogramms tätigen können: Sie aktualisieren nicht nur Ihre Kenntnisse im Bereich Machine Learning und Data Mining-Techniken in der Genomischen Onkologie, sondern erhalten auch einen Abschluss der TECH Technologischen Universität"

Zum Dozententeam gehören Fachleute aus dem Bereich Machine Learning und Data Mining-Techniken in der Genomischen Onkologie, die ihre Berufserfahrung in diese Fortbildung einbringen, sowie anerkannte Spezialisten aus führenden Unternehmen und renommierten Universitäten.

Dank der multimedialen Inhalte, die mit den neuesten Bildungstechnologien entwickelt wurden, wird es den Fachleuten ermöglicht, in einer situierten und kontextbezogenen Weise zu lernen, d. h. in einer simulierten Umgebung, die ein immersives Studium ermöglicht, das auf die Ausführung in realen Situationen ausgerichtet ist.

Das Programm ist auf problemorientiertes Lernen ausgerichtet, bei dem die Studenten versuchen werden, die verschiedenen Situationen aus der beruflichen Praxis zu lösen, die während des Programms auftreten. Dabei wird der Student durch ein innovatives interaktives Videosystem unterstützt werden, das von anerkannten Experten auf dem Gebiet des Machine Learning und Data Mining-Techniken in der Genomischen Onkologie mit umfangreicher Lehrerfahrung entwickelt wurde.

Steigern Sie Ihre Entscheidungssicherheit, indem Sie Ihr Wissen in diesem Universitätsexperten auf den neuesten Stand bringen"

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

Das Programm in Machine Learning und Data Mining-Techniken in der Genomischen Onkologie zielt darauf ab, die Arbeit des Arztes zu erleichtern, der sich der Behandlung onkologischer Pathologie widmet, bei der es notwendig ist, die riesige Menge an klinischen Informationen, die derzeit verfügbar sind, genau zu interpretieren und sie mit den biologischen Daten zu verknüpfen, die nach einer bioinformatischen Analyse erzeugt werden.

Dieses Programm ist darauf ausgerichtet, Ihre Kenntnisse im Bereich des Machine Learning und Data Mining-Techniken in der Genomischen Onkologie auf den neuesten Stand zu bringen, damit Sie mit Qualität und Sicherheit zur Entscheidungsfindung beitragen können"

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

Modul 1. Molekularbiologie

• Aktualisieren des Wissens über die Molekularbiologie von Krebs in Bezug auf verschiedene Konzepte wie die genetische Heterogenität oder die Umprogrammierung der Mikroumgebung 
• Verstehen des Machine Learnings und Anwenden einiger Techniken zur Datenklassifizierung (Entscheidungsbaum, k-NN, Support Vector Machines, neuronale Netzwerke usw.) 
• Erlernen der Aufteilung von Daten in einen Test- und einen Trainingssatz, sowie Entdecken der Konzepte von Verzerrung und Varianz 

Modul 2. Data Mining in der Genomik 

• Lernen wie Data Mining es ermöglicht, Muster und Regelmäßigkeiten in Datenbanken zu finden  
• Erlernen des Anwenden von Data Mining-Prinzipien auf die Analyse großer komplexer Datensätze (Big Data), einschließlich solcher in sehr großen Datenbanken oder auf Webseiten 
• Erforschen, Analysieren und Verwerten von Daten, um sie in nützliche und wertvolle Informationen für die klinische Praxis umzuwandeln

Modul 3. Genomische Data Mining-Techniken  

• Verstehen, wie die meisten wissenschaftlichen Daten in Dokumenten wie Webseiten und PDF-Dateien erscheinen, die für weitere Analysen schwer zu verarbeiten sind, aber durch Scraping-Techniken nutzbar gemacht werden können
• Zugreifen auf zahlreiche Datenquellen über das Internet für die Umsetzung der Präzisionsmedizin, indem eine massive Informationsextraktion ermöglicht wird

Modul 4. Anwenden der Bioinformatik in der genomischen Onkologie   

• Kennenlernen der Funktion von Genen mit wenig klinischen Informationen auf der Grundlage ontologischer Nähe 
• Entdecken von Genen, die an einer Krankheit beteiligt sind, auf der Grundlage einer umfangreichen Pubmed-Suche und einer grafischen Darstellung des Grads der wissenschaftlichen Evidenz

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