现在就报名! 您将深入研究人工智能整合数据和预测结果的能力，从而为更精确和个性化的医疗做出贡献” 

鉴于人工智能（AI）能够使用机器学习模型以敏捷，准确的方式管理和分析大量医疗数据，已成为临床决策和图像分析中极其有用的工具。使用该技术的好处包括早期发现和诊断疾病，减少错误以及根据患者的需求设计个性化治疗。 

在此背景下，TECH为医生提供了大学课程，通过该课程，他们将掌握深入的知识和实践技能，成为利用人工智能生物医学研究先进方法的专家。通过这种方式，毕业生将解决人工智能在生物过程和疾病模拟中的应用。此外，将深入研究合成数据集的生成，以及所得模型的科学和临床验证。 

接着，将分析复杂疾病的分子相互作用和建模，同时不会忘记与合成数据使用相关的道德和法规等关键问题。最后，将研究该技术在健康领域的各种应用，包括药物发现和治疗模拟，从而全面了解人工智能对临床研究的贡献。 

因此，TECH设计了一门基于创新Relearning方法的综合计划，旨在培养高素质的人工智能专家。这种学习方式侧重于重申关键概念，以巩固最佳理解。只需要一个连接到互联网的电子设备就可以随时访问内容，无需出门上课，也没有固定的课表。 

这门利用人工智能生物医学研究先进方法学大学课程将帮助您更新日常临床实践”

这个利用人工智能进行生物医学研究的先进方法大学课程包含了市场上最完整和最新的科学课程。主要特点是：

• 由人工智能生物医学研究高级方法专家介绍案例研究的发展情况
• 这门课程的内容图文并茂示意性强,实用性强为那些视专业实践至关重要的学科提供了科学和实用的信息
• 可以进行自我评估的实践以促进学习
• 特别强调创新的方法论
• 理论知识,专家预论,争议主题讨论论坛和个人反思工作
• 可以通过任何连接互联网的固定或便携设备访问课程内容

借助这种100%在线培训，您将使用机器学习算法来预测临床结果，发现生物标志物和个性化治疗” 

该课程的教学团队包括该领域的专业人士，他们将在培训中分享他们的工作经验还有来自知名社会和著名大学的专家。

通过采用最新的教育技术制作的多媒体内容，专业人士将能够进行情境化学习即通过模拟环境进行沉浸式培训以应对真实情况。

这门课程的设计集中于基于问题的学习，通过这种方式专业人士需要在整个学年中解决所遇到的各种实践问题。为此，你将得到由知名专家制作的新型交互式视频系统的帮助。

作为一名专家，你将能够利用人工智能从医疗设备中收集数据，发现更复杂的病症"

选择 TECH 吧！您将深入研究医学图像和基因组数据的使用，以整体方法了解疾病的复杂性"

该课程将提供坚实的结构和卓越的内容，旨在释放健康和技术领域专业人员的潜力。通过这种方式，该学位将包括关键主题，例如利用人工智能执行观察研究，异构数据集成方法，生物医学数据分析算法以及虚拟现实在临床研究中的使用。此外，还将深入研究应用于人工智能生物医学研究的数据挖掘工具，帮助毕业生做好应对该工具固有的挑战的准备。 

由专家准备的学习计划，让您完全沉浸在人工智能生物医学研究领域。你还在等什么呢？现在就报名吧"  

模块 1. 利用人工智能开展生物医学研究

1.1. 设计和实施人工智能观察研究

1.1.1. 在研究中采用人工智能进行人群选择和细分
1.1.2. 使用算法实时监测观察研究数据
1.1.3. 与 Flatiron Health 合作，在观察性研究中识别模式和相关性的人工智能工具
1.1.4. 观察研究中数据收集和分析过程的自动化

1.2. 临床研究中模型的验证和校准

1.2.1. 确保临床模型准确可靠的人工智能技术
1.2.2. 在临床研究中使用人工智能校准预测模型
1.2.3. 利用 KNIME 分析平台的人工智能对临床模型进行交叉验证的方法
1.2.4. 评估临床模型通用性的人工智能工具

1.3. 在临床研究中整合异构数据的方法

1.3.1. 将临床基因组和环境数据与 DeepGenomics 结合起来的人工智能技术
1.3.2. 使用算法处理和分析非结构化临床数据
1.3.3. 利用Informatica’s Healthcare Data Management实现临床数据标准化和规范化的人工智能工具
1.3.4. 用于关联不同类型研究数据的人工智能系统

1.4. 通过 Flatiron Health 的 OncologyCloud 和 AutoML 实现多学科生物医学数据集成

1.4.1. 结合不同生物医学学科数据的人工智能系统
1.4.2. 综合分析临床和实验室数据的算法
1.4.3. 可视化复杂生物医学数据的人工智能工具
1.4.4. 利用人工智能从多学科数据中创建整体健康模型

1.5. 生物医学数据分析中的深度学习算法

1.5.1. 神经网络在遗传和蛋白质组数据分析中的应用
1.5.2. 利用深度学习识别生物医学数据中的模式
1.5.3. 利用深度学习开发精准医疗预测模型
1.5.4. 通过 Aidoc 在高级生物医学图像分析中应用人工智能

1.6. 利用自动化优化研究流程

1.6.1. 贝克曼库尔特公司通过人工智能系统实现实验室日常工作自动化
1.6.2. 利用人工智能高效管理科研资源和时间
1.6.3. 优化临床研究工作流程的人工智能工具
1.6.4. 跟踪和报告研究进展的自动化系统

1.7. 利用人工智能进行医学模拟和计算建模

1.7.1. 开发模拟临床场景的计算模型
1.7.2. 利用人工智能模拟薛定谔的分子和细胞相互作用 
1.7.3. 与 GNS Healthcare 合作开发用于疾病预测建模的人工智能工具
1.7.4. 人工智能在药物和治疗效果模拟中的应用

1.8. 利用手术室在临床研究中使用虚拟现实和增强现实技术

1.8.1. 在医学培训和模拟中采用虚拟现实技术
1.8.2. 在外科手术和诊断中使用增强现实技术
1.8.3. 用于行为和心理研究的虚拟现实工具
1.8.4. 身临其境技术在康复和治疗中的应用

1.9. 应用于生物医学研究的数据挖掘工具

1.9.1. 使用数据挖掘技术从生物医学数据库中提取知识
1.9.2. 采用人工智能算法发现临床数据中的模式
1.9.3. 利用 Tableau 在大型数据集中识别趋势的人工智能工具
1.9.4. 应用数据挖掘生成研究假设

1.10. 利用人工智能开发和验证生物标志物

1.10.1. 利用人工智能识别和描述新型生物标记物
1.10.2. 在临床研究中采用人工智能模型进行生物标记物验证
1.10.3. 利用人工智能工具将生物标记物与 Oncimmune 的临床结果联系起来
1.10.4. 人工智能在个性化医疗生物标记分析中的应用

一次全面的培训，将带领你掌握与顶尖竞争所需的知识"