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模块1.分子医学和病理诊断学

1.1. 分子医学

1.1.1. 细胞和分子生物学。细胞损伤和细胞死亡。老龄化
1.1.2. 由微生物引起的疾病和宿主防御
1.1.3. 自身免疫性疾病
1.1.4. 毒理学疾病
1.1.5. 低氧症疾病
1.1.6. 与环境有关的疾病
1.1.7. 遗传性疾病和表观遗传学
1.1.8. 肿瘤学疾病

1.2. 循环系统

1.2.1. 解剖和功能
1.2.2. 心肌疾病和心力衰竭
1.2.3. 心律紊乱的疾病
1.2.4. 瓣膜和心包疾病
1.2.5. 动脉硬化，动脉硬化和高血压
1.2.6. 周围动脉和静脉疾病
1.2.7. 淋巴病（被忽视的大问题）

1.3. 呼吸系统疾病

1.3.1. 解剖和功能
1.3.2. 急性和慢性阻塞性肺部疾病
1.3.3. 胸膜和纵膈疾病
1.3.4. 肺实质和支气管的感染性疾病
1.3.5. 肺部循环的疾病

1.4. 消化系统疾病

1.4.1. 解剖和功能
1.4.2. 消化系统，营养和水电解质交换
1.4.3. 胃-食道疾病
1.4.4. 胃肠道传染病
1.4.5. 肝脏和胆道疾病
1.4.6. 胰腺疾病
1.4.7. 结肠疾病

1.5. 肾脏和泌尿道疾病

1.5.1. 解剖和功能
1.5.2. 肾功能不全（肾前性，肾性和肾后性）如何引发的
1.5.3. 阻塞泌尿道疾病
1.5.4. 泌尿道括约肌功能不全
1.5.5. 肾病综合征和肾炎综合征

1.6. 内分泌系统的疾病 

1.6.1. 解剖和功能
1.6.2. 月经周期及其紊乱
1.6.3. 甲状腺疾病
1.6.4. 肾上腺的疾病
1.6.5. 性腺和性分化的疾病
1.6.6. 下丘脑-垂体轴，钙代谢，维生素D及其对生长和骨骼系统的影响

1.7. 新陈代谢和营养

1.7.1. 必要和非必要的营养物质（澄清定义）
1.7.2. 碳水化合物的代谢及其干扰
1.7.3. 蛋白质代谢及其改变
1.7.4. 脂质代谢及其改变
1.7.5. 铁的代谢及其改变
1.7.6. 酸碱平衡失调
1.7.7. 钠，钾的代谢及其改变
1.7.8. 营养性疾病（高钙血症和低钙血症）

1.8. 血液学疾病

1.8.1. 解剖和功能
1.8.2. 疾病红色系列
1.8.3. 白系列，淋巴结和脾脏的疾病
1.8.4. 止血和凝血疾病

1.9. 肌肉骨骼系统的疾病部分

1.9.1. 解剖和功能
1.9.2. 关节，类型和功能
1.9.3. 骨骼再生
1.9.4. 骨骼系统的正常和病态发展
1.9.5. 上肢和下肢的畸形
1.9.6. 关节病理学，软骨和滑膜液的分析
1.9.7. 免疫性的关节疾病

1.10. 解剖和功能

1.10.1. 解剖和功能
1.10.2. 中枢和周围神经系统的发展
1.10.3. 脊柱及其组成部分的发展
1.10.4. 小脑和本体感觉紊乱
1.10.5. 针对大脑（中枢神经系统）的疾病
1.10.6. 脊髓和脑脊液疾病
1.10.7. 周围神经系统的狭窄性疾病
1.10.8. 中枢神经系统的感染性疾病
1.10.9. 脑血管疾病（狭窄性和出血性）

模块2.卫生系统保健中心的管理和指导

2.1. 卫生系统

2.1.1. 卫生系统
2.1.2. 根据世界卫生组织，卫生系统
2.1.2. 健康背景

2.2. 医疗保健模式 I. 俾斯麦 VS.贝弗里奇模型

2.2.1. 俾斯麦模式
2.2.2. 贝弗里奇模型
2.2.3. 俾斯麦模式 vs.贝弗里奇模型

2.3. 医疗保健模式II塞马什科，私人和混合模式

2.3.1. 塞马什科模型
2.3.2. 私营模式
2.3.3. 混合模式

2.4. 健康市场

2.4.1. 健康市场
2.4.2. 卫生市场的监管和限制
2.4.3. 向医生和医院付款的方法
2.4.4. 临床工程师

2.5. 医院类型划分

2.5.1. 医院建筑
2.5.2. 医院的类型
2.5.3. 医院组织

2.6. 卫生领域的衡量标准

2.6.1. 死亡率
2.6.2. 发病率
2.6.3. 健康生命年

2.7. 卫生资源分配方法

2.7.1. 线性编程
2.7.2. 最大化模型
2.7.3. 最小化模型

2.8. 衡量卫生领域的生产力

2.8.1. 卫生生产力的措施
2.8.2. 生产率
2.8.3. 输入调整
2.8.4. 输出调整

2.9. 卫生领域的流程改进

2.9.1. Lean Management流程
2.9.2. 工作简化工具
2.9.3. 问题调查工具

2.10. 卫生领域的项目管理

2.10.1. Project Manager的作用
2.10.2. 团队和项目管理工具
2.10.3. 时间和日程管理

模块3.健康科学研究 

3.1. 科学研究 I. 科学方法

3.1.1. 科学研究
3.1.2. 健康科学研究
3.1.3. 科学方法

3.2. 科学研究II。类型划分

3.2.1. 基础研究
3.2.2. 临床研究
3.2.3. 转化研究

3.3. 循证医学

3.3.1. 循证医学
3.3.2. 确立循证医学的原则
3.3.3. 循证医学的方法论

3.4. 科学研究的伦理和立法赫尔辛基宣言

3.4.1. 伦理委员会
3.4.2. 赫尔辛基宣言
3.4.3. 健康科学道德

3.5. 科学研究的结果

3.5.1. 方法
3.5.2. 严谨性和统计能力
3.5.3. 科学成果的有效性

3.6. 公共交流

3.6.1. 科学协会
3.6.2. 科学大会
3.6.3. 沟通结构

3.7. 对科学研究的资助

3.7.1. 科学项目的结构
3.7.2. 公共资金
3.7.3. 私人和工业资金

3.8. 书目搜索的科学资源。健康科学数据库I

3.8.1. PubMed-Medline
3.8.2. Embase
3.8.3. WOS和JCR
3.8.4. Scopus和Scimago
3.8.5. Micromedex
3.8.6. MEDES
3.8.7. IBECS
3.8.8. LILACS
3.8.9. BDENF
3.8.10. Cuidatge
3.8.11. CINAHL
3.8.12. Cuiden Plus
3.8.13. Enfispo
3.8.14. NCBI（OMIM，TOXNET）和NIH (National Cancer Institute)的数据库

3.9. 书目搜索的科学资源。健康科学数据库II

3.9.1. NARIC-Rehabdata
3.9.2. PEDro
3.9.3. ASABE: 技术库
3.9.4. CAB Abstracts
3.9.5. CDR (Centre for Reviews and Dissemination)数据库
3.9.6. 生物医学中心BMC
3.9.7. 临床试验网（ClinicalTrials.gov
3.9.8. 临床试验登记册
3.9.9. DOAJ-Directory of Open Acess Journals
3.9.10. PROSPERO（系统回顾的前瞻性国际注册）
3.9.11. TRIP
3.9.12. NIH.医学图库
3.9.13. Medline Plus
3.9.14. OPS

3.10. 书目搜索的科学资源 III.搜索引擎和平台

3.10.1. 搜索引擎和多搜索引擎

3.10.1.1. 基金会
3.10.1.2. 规模
3.10.1.3. 谷歌学者
3.10.1.4. 微软学术部

3.10.2. 世界卫生组织国际临床试验注册平台（ICTRP）

3.10.2.1. PubMed Central PMC
3.10.2.2. 开放的科学收集器（RECOLECTA）
3.10.2.3. Zenodo

3.10.3. 博士学位论文搜索引擎

3.10.3.1. DART-Europe
3.10.3.2. 对话网-博士论文
3.10.3.3. OATD (开放存取论文)
3.10.3.4. TDR (网上博士论)
3.10.3.5. TESEO

3.10.4. 书目经理

3.10.4.1. Endnote online
3.10.4.2. Mendeley
3.10.4.3. Zotero
3.10.4.4. Citeulike
3.10.4.5. Refworks

3.10.5. 研究人员的数字社交网络

3.10.5.1. Scielo
3.10.5.2. 拨号网络
3.10.5.3. 免费医学期刊
3.10.5.4. DOAJ
3.10.5.5. 开放科学目录
3.10.5.6. Redalyc
3.10.5.7. Academia.edu
3.10.5.8. Mendeley
3.10.5.9. ResearchGate

3.10.6. 社会保障收集

3.10.6.1. 味道鲜美
3.10.6.2. 幻灯片分享
3.10.6.3. YouTube
3.10.6.4. 推特
3.10.6.5. 健康科学博客
3.10.6.6. 脸书
3.10.6.7. Evernote
3.10.6.8. Dropbox
3.10.6.9. Google Drive

3.10.7. 科学期刊的出版商和聚合商的门户网站

3.10.7.1. 直接科学
3.10.7.2. Ovid
3.10.7.3. Springer
3.10.7.4. Wiley
3.10.7.5. Proquest
3.10.7.6. Ebsco
3.10.7.7. 生物医学中心

模块4.通过生物医学成像的技术，识别和干预

4.1. 医学成像

4.1.1. 医学成像的模式
4.1.2. 医学成像系统的目标
4.1 3. 医学成像存储系统

4.2. 放射科

4.2.1. 成像的方法
4.2.2. 放射科解释
4.2.3. 临床应用

4.3. 计算机断层扫描（CT）

4.3.1. 操作原理
4.3.2. 图像生成和获取
4.3.3. 计算机断层扫描类型划分
4.3.4. 临床应用

4.4. 核磁共振成像

4.4.1. 操作原理
4.4.2. 图像生成和获取
4.4.3. 临床应用

4.5. 超声波：超声波和多普勒超声波

4.5.1. 操作原理
4.5.2. 图像生成和获取
4.5.3. 类型划分
4.5.4. 临床应用

4.6. 核医学

4.6.1. 核研究的生理学基础。放射性药物和核医学
4.6.2. 图像生成和获取
4.6.3. 证据的类型

4.6.3.1. 语法学
4.6.3.2. SPECT
4.6.3.3. PET
4.6.3.4. 临床应用

4.7. 影像引导的干预主义

4.7.1. 介入放射学
4.7.2. 介入放射学目标
4.7.3. 程序
4.7.4. 优势和劣势

4.8. 图像质量

4.8.1. 技术
4.8.2. 对比
4.8.3. 解析度
4.8.4. 噪音
4.8.5. 失真和假象

4.9. 医学成像测试。生物医学

4.9.1. 3D的图像创作
4.9.2. 生物模型

4.9.2.1.DICOM标准
4.9.2.2.临床应用

4.10. 辐射防护

4.10.1. 适用于放射学服务的欧洲立法
4.10.2. 安全和行动规程
4.10.3. 放射废物管理
4.10.4. 辐射防护
4.10.5. 房间的护理和特点

模块5.生物信息学中的计算

5.1. 生物信息学和计算中的核心教条。目前状况

5.1.1. 生物信息学中的理想应用
5.1.2. 分子生物学和计算的平行发展
5.1.3. 生物学和信息论中的教条
5.1.4. 信息流

5.2. 生物信息学计算的数据库

5.2.1. 数据库
5.2.2. 数据管理
5.2.3. 生物信息学中的数据生命周期

5.2.3.1. 使用
5.2.3.2. 修改
5.2.3.3. 归档
5.2.3.4. 再利用
5.2.3.5. 丢弃的

5.2.4. 生物信息数据库技术

5.2.4.1. 建筑学
5.2.4.2. 数据库管理层

5.2.5. 生物信息学中的数据库接口

5.3. 用于生物信息学计算的网络

5.3.1. 沟通模式。局域网，广域网，MAN和PAN网络
5.3.2. 协议和数据传输
5.3.3. 网络拓扑结构
5.3.4. Hardware 计算数据中心
5.3.5. 安全，管理和实施

5.4. 生物信息学中的搜索引擎

5.4.1. 生物信息学中的搜索引擎
5.4.2. 生物信息学搜索引擎的流程和技术
5.4.3. 计算模型：搜索和近似算法

5.5. 生物信息学中的数据可视化

5.5.1. 生物序列的可视化
5.5.2. 生物结构的可视化

5.5.2.1. 可视化工具
5.5.2.2. 渲染工具

5.5.3. 生物信息学应用的用户界面
5.5.4. 生物信息学中可视化的信息架构

5.6. 计算的统计数据

5.6.1. 生物信息学中计算的统计学概念
5.6.2. 使用案例微阵列 MARN
5.6.3. 不完善的数据。统计学中的错误：随机性，近似性，噪音和假设
5.6.4. 误差量化：精度，灵敏度和敏感度
5.6.5. 聚类和分类

5.7. 数据挖掘

5.7.1. 数据挖掘和计算方法
5.7.2. 数据挖掘和计算基础设施
5.7.3. 模式发现和识别
5.7.4. 机器学习和新工具

5.8. 遗传模式匹配

5.8.1. 遗传模式匹配
5.8.2. 序列比对的计算方法
5.8.3. 模式匹配工具

5.9. 建模和模拟

5.9.1. 在制药领域的使用：药物发现
5.9.2. 蛋白质结构和系统生物学
5.9.3. 可用的工具和未来

5.10. 协作和电子计算项目

5.10.1. 网格计算
5.10.2. 标准和规则。统一性，一致性和互操作性
5.10.3. 协作式计算项目

模块6.生物医学数据库

6.1. 生物医学数据库

6.1.1. 生物医学数据库
6.1.2. 一级和二级数据库
6.1.3. 主要数据库

6.2. ADN的数据库

6.2.1. 基因组数据库
6.2.2. 基因数据库
6.2.3. 突变和多态性数据库

6.3. 蛋白质组数据库

6.3.1. 初级序列数据库
6.3.2. 二级序列和结构域数据库
6.3.3. 大分子结构数据库

6.4. Omics项目数据库

6.4.1. 用于基因组学研究的数据库
6.4.2. 转录组学研究的数据库
6.4.3. 蛋白质组学研究的数据库

6.5. 遗传性疾病的数据库。个人化和精准医疗

6.5.1. 遗传性疾病的数据库
6.5.2. 精准医疗整合基因数据的必要性
6.5.3. 提取OMIM数据

6.6. 病人自我报告的资料库

6.6.1. 数据的二次利用
6.6.2. 沉淀的数据管理中的病人
6.6.3. 自我报告调查表的储存库。实例

6.7. Elixir开放数据库

6.7.1. Elixir开放数据库
6.7.2. 在Elixir平台上收集的数据库
6.7.3. 在两个数据库之间进行选择的标准

6.8. 药品不良反应（ADRs）数据库

6.8.1. 药学开发过程
6.8.2. 药物不良反应报告

6.9. 研究数据管理计划。将存入公共数据库的数据

6.9.1. 数据管理计划
6.9.2. 保管研究产生的数据
6.9.3. 将数据存入公共数据库

6:10. 临床数据库。卫生数据二次利用的问题

6.10.1. 临床记录的储存库
6.10.2. 数据加密

模块7.医学中的 大数据：医疗数据的大规模处理 

7.1. 生物医学研究中的大数据

7.1.1. 生物医学中的数据生成
7.1.2. 高通量 (技术 High-throughput)
7.1.3. 高通量数据的效用大数据时代的假说

7.2. 大数据中的数据预处理

7.2.1. 数据预处理
7.2.2. 方法和途径
7.2.3. 大数据中的数据预处理问题

7.3. 结构基因组学

7.3.1. 人类基因组的测序
7.3.2. 测序与薯片
7.3.3. 变异体的发现

7.4. 功能基因组学

7.4.1. 功能性注释
7.4.2. 突变中的风险预测因素
7.4.3. 全基因组关联研究

7.5. 转录组学

7.5.1. 在转录组学中获得大量数据的技术。RNA-seq
7.5.2. 转录组学数据的规范化
7.5.3. 差异性表达研究

7.6. 交互组学和表观基因组学

7.6.1. 染色质在基因表达中的作用
7.6.2. 交互组学的高通量研究
7.6.3. 表观遗传学的高通量研究

7.7. 蛋白质组学

7.7.1. 质谱数据的分析
7.7.2. 翻译后修饰的研究
7.7.3. 定量蛋白质组学

7.8. 浓缩和clustering

7.8.1. 结果的背境化
7.8.2. 全息 图谱 技术中的聚类算法
7.8.3. 丰富的储存库。Gene Ontology 和 KEGG

7.9. 大数据在公共卫生保健中的应用

7.9.1. 发现新的生物标志物和治疗目标
7.9.2. 风险的预测因素
7.9.3. 个性化医疗

7.10. 大数据在医学中的应用

7.10.1. 帮助诊断和预防的潜力
7.10.2. Machine Learning 算法在公共卫生中的应用
7.10.3. 隐私问题

模块8.人工智能和物联网（IoT）在远程医疗中的应用

8.1. 电子健康平台。医疗服务的个性化

8.1.1. 电子健康平台
8.1.2. 电子健康平台的资源
8.1.3. 数字欧洲方案。数字欧洲-4-健康和地平线欧洲

8.2. 健康领域的人工智能I：软件应用的新解决方案

8.2.1. 对结果进行远程分析
8.2.2. Chatbox
8.2.3. 预防和实时监控
8.2.4. 肿瘤学领域的预防和个性化医疗

8.3. 医疗保健领域的人工智能II：监测和伦理挑战

8.3.1. 对行动能力增强的病人进行监测
8.3.2. 心脏监测，糖尿病，哮喘
8.3.3. 健康和保健应用程序

8.3.3.1. 心率监测器
8.3.3.2. 血压手环

8.3.4. 医学领域的人工智能的伦理。数据保护

8.4. 图像处理的人工智能算法

8.4.1. 图像处理的人工智能算法
8.4.2. 远程医疗中的图像诊断和监测

8.4.2.1. 黑色素瘤诊断

8.4.3. 远程医疗中图像处理的局限性和挑战

8.5. 图形处理单元（GPU）加速在医学中的应用

8.5.1. 程序的平行化
8.5.2. GPU操作
8.5.3. GPU加速在医学中的应用

8.6. 远程医疗中的自然语言处理（NLP）

8.6.1. 医学文本处理。方法
8.6.2. 治疗和医疗记录中的自然语言处理
8.6.3. 远程医疗中自然语言处理的局限性和挑战

8.7. 远程医疗中的物联网（IoT）。应用

8.7.1. 生命体征监测。可穿戴设备

8.7.1.1. 血压，体温，心率

8.7.2. IoT 和Cloud技术

8.7.2.1. 数据传输到云端

8.7.3. 自助服务终端

8.8. 物联网在病人监测和护理中的应用

8.8.1. 用于检测紧急情况的物联网应用
8.8.2. 患者康复中的物联网
8.8.3. 人工智能对伤员识别和救援的支持

8.9. Nanorrobots. 类型划分

8.9.1. 纳米技术
8.9.2. 纳米机器人的类型

8.9.2.1. 装配人员。应用
8.9.2.2. 自我复制者应用

8.10. 人工智能在控制COVID-19中的应用

8.10.1. COVID-19和远程医疗
8.10.2. 对进展和爆发的管理和沟通
8.10.3. 用人工智能进行疫情预测

模块9.远程医疗和医疗，外科和生物力学设备

9.1. 远程医疗和远程保健

9.1.1. 远程医疗作为一种远程医疗服务
9.1.2. 远程医疗

9.1.2.1. 远程医疗的目标
9.1.2.2. 评估远程医疗的好处和局限性

9.1.3. 数位健康技术

9.2. 远程医疗系统

9.2.1. 远程医疗系统的组成部分

9.2.1.1. 人格
9.2.1.2. 技术

9.2.2. 卫生部门的信息和通信技术(TIC)

9.2.2.1. T-Health
9.2.2.2. M-Health
9.2.2.3. M-Health
9.2.2.4. P-Health

9.2.3. 远程医疗系统的评价

9.3. 远程医疗技术基础设施

9.3.1. 公共电话网络（PSTN）
9.3.2. 卫星网络
9.3.3. 综合业务数字网络（ISDN）
9.3.4. 无线技术

9.3.4.1. WAP. 无线应用协议
9.3.4.2. 蓝牙

9.3.5. 微波连接
9.3.6. (ATM异步传输模式)

9.4. 远程医疗的类型。在卫生保健方面的用途

9.4.1. 远程病人监测
9.4.2. 存储和转发技术
9.4.3. 互动式远程医疗

9.5. 一般的远程医疗应用

9.5.1. 远程护理
9.5.2. 远程监控
9.5.3. 远程诊断
9.5.4. 远程教育
9.5.5. 远程管理

9.6. 诊所的远程医疗应用

9.6.1. 远程放射学
9.6.2. 远程皮肤病学
9.6.3. 远程肿瘤学
9.6.4. 远程精神病学
9.6.5. 家庭护理 (Telehomecare)

9.7. smart和辅助技术

9.7.1. 整合smart home
9.7.2. 数字医疗在改善治疗方面的作用
9.7.3. 远程医疗服装技术。智能服装

9.8. 远程医疗的伦理和法律问题

9.8.1. 伦理基础
9.8.2. 共同的监管框架
9.8.4. ISO标准

9.9. 远程医疗和诊断，外科和生物力学设备

9.9.1. 诊断设备
9.9.2. 外科设备
9.9.2. 生物力学装置
9.10. 远程医疗和医疗设备
9.10.1. 医疗器械

9.10.1.1. 移动医疗设备
9.10.1.2. 远程医疗手推车
9.10.1.3. 远程医疗亭
9.10.1.4. 数码相机
9.10.1.5. 远程医疗套件
9.10.1.6. 远程医疗软件

模块10.电子健康领域的商业创新和创业精神

10.1. 企业家精神和创新

10.1.1. 创新
10.1.2. 控制论社交媒体研究的理论和方法建议
10.1.3. 一家 Startup

10.2. 电子健康领域的创业

10.2.1. 创新的电子健康市场
10.2.2. 电子健康的垂直领域：移动医疗M-Health
10.2.3. 远程医疗

10.3. 商业模式一：创业的早期阶段

10.3.1. 商业模式的类型

10.3.1.1. 市场平台
10.3.1.2. 数字平台
10.3.1.3. SaaS

10.3.2. 启动阶段的关键因素。从想法到业务
10.3.3. 创业第一步中的常见错误

10.4. 商业模式二：画布模式

10.4.1. 商业模式画布
10.4.2. 价值主张
10.4.3. 关键活动和资源
10.4.4. 客户部分
10.4.5. 客户关系
10.4.6. 分销渠道
10.4.7. 伙伴关系

10.4.7.1. 成本结构和收入来源

10.5. 商业模式三： Lean Startup方法论

10.5.1. 创造
10.5.2. 使有效
10.5.3. 测量
10.5.4. 决策

10.6. 商业模式四：外部，战略和监管分析

10.6.1. 红海和蓝海
10.6.2. 价值曲线
10.6.3. 适用的电子健康条例

10.7. 成功的电子健康模式一：在创新前先了解情况

10.7.1. 对成功的电子健康公司的分析
10.7.2. 对X公司的分析
10.7.3. 对Y公司的分析
10.7.4. 对Z公司的分析

10.8. 成功的电子健康模式二：在创新之前倾听

10.8.1. 实地采访 Startup E-Health的CEO
10.8.2. 实际采访Startup  "x部门 "的CEO
10.8.3. 与 Startup  "x "的技术管理层进行实际访谈

10.9. 创业环境和融资

10.9.1. 卫生部门的创业生态系统
10.9.2. 融资
10.9.3. 案例访谈

10.10. 创业和创新的实用工具

10.10.1. OSINT (Open Source Intelligence)工具
10.10.2. 分析
10.10.3. 创业的 No-code 工具

为有能力的专业人士，像你这样的电子健康专家提供的方案"