Mit diesem 100%igen Online-Universitätsexperte beherrschen Sie die fortschrittlichsten und personalisierten therapeutischen Strategien zur Bekämpfung von Infektionen, die durch multiresistente Bakterien verursacht werden“

Einem aktuellen Bericht des Europäischen Zentrums für die Prävention und die Kontrolle von Krankheiten zufolge hat die Prävalenz multiresistenter Bakterien in Krankenhäusern in den letzten zehn Jahren erheblich zugenommen. Dieses Phänomen unterstreicht die dringende Notwendigkeit für Pflegefachkräfte, innovative Strategien zu entwickeln, um dieser wachsenden Bedrohung zu begegnen. Ein Beispiel dafür ist die künstliche Intelligenz, mit der Experten große Datenmengen analysieren können, um Muster zu erkennen, die auf eine Antibiotikaresistenz hindeuten. Dadurch können die Pflegekräfte eine schnellere und genauere Diagnose stellen.

Vor diesem Hintergrund führt TECH einen hochmodernen Universitätsexperte in Fortgeschrittene Strategien gegen Multiresistente Bakterien für die Krankenpflege ein. Der Studiengang wird innovative klinische Methoden wie Hochdurchsatzsequenzierung, Nanopartikel oder antibakterielle Impfstoffe erforschen. Die Studenten werden somit befähigt, rasch die wirksamsten Behandlungen einzuleiten, um die Ausbreitung von Infektionen im Gesundheitswesen zu verringern. Darüber hinaus werden auch die modernsten Techniken des rationalen Designs von Medikamenten behandelt, unter denen die neuen Penicilline hervorstechen. In diesem Zusammenhang wird das Programm untersuchen, wie künstliche Intelligenz zur Bekämpfung der bakteriellen Resistenz gegen Antibiotika eingesetzt werden kann.

Was die Methodik betrifft, so ist dieses Universitätsprogramm zu 100% online, von jedem Gerät mit Internetanschluss aus leicht zugänglich und ohne vorgegebene Zeitpläne. In diesem Sinne wendet TECH ihre disruptive Relearning-Lehrmethode an, die es den Pflegekräften ermöglicht, die Inhalte zu vertiefen, ohne auf Techniken zurückzugreifen, die zusätzliche Anforderungen stellen, wie etwa das Auswendiglernen.  Alles, was Fachkräfte benötigen, ist ein elektronisches Gerät mit Internetzugang (z. B. ein Mobiltelefon, ein Tablet oder ein Computer), um auf das umfassendste Unterrichtsmaterial auf dem Markt zuzugreifen und eine erstklassige Erfahrung zu machen.

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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 Universitätsexperte vermittelt Pflegekräften ein umfassendes Verständnis der Mechanismen, durch die Bakterien Resistenzen gegen Antibiotika entwickeln. Auf dem Lehrplan stehen neue Strategien für den Umgang mit multiresistenten Bakterien, darunter die vorübergehende kollaterale Sensibilisierung, Bakteriophagen oder die Phagentherapie. Auf diese Weise werden die Fachkräfte in den Krankenhäusern proaktive Maßnahmen ergreifen, um die Übertragung resistenter Bakterien zu verringern. Darüber hinaus stehen neue antimikrobielle Moleküle auf der Tagesordnung, die es den Pflegekräften ermöglichen werden, die Häufigkeit nosokomialer Infektionen deutlich zu verringern.

Sie werden die fortschrittlichsten Strategien zur Infektionskontrolle in Ihre klinische Praxis integrieren und die Ausbreitung von multiresistenten Bakterien verhindern“ 

Modul 1. Neue Strategien gegen multiresistente Bakterien

1.1. CRISPR-Cas9-Genbearbeitung

1.1.1. Molekularer Wirkmechanismus
1.1.2. Anwendungen

1.1.2.1. CRISPR-Cas9 als therapeutisches Mittel
1.1.2.2. Entwicklung von probiotischen Bakterien
1.1.2.3. Schneller Nachweis von Resistenzen
1.1.2.4. Entfernung von Resistenzplasmiden
1.1.2.5. Entwicklung neuer Antibiotika
1.1.2.6. Sicherheit und Stabilität

1.1.3. Beschränkungen und Herausforderungen

1.2. Vorübergehende kollaterale Sensibilisierung (SCT)

1.2.1. Molekularer Mechanismus
1.2.2. Vorteile und Anwendungen von SCT
1.2.3. Beschränkungen und Herausforderungen

1.3. Gen-Stilllegung

1.3.1. Molekularer Mechanismus
1.3.2. RNA-Interferenz
1.3.3. Antisense-Oligonukleotide
1.3.4. Vorteile und Anwendungen der Gen-Stilllegung
1.3.5. Beschränkungen

1.4. Sequenzierung mit hohem Durchsatz

1.4.1. Schritte der Hochdurchsatz-Sequenzierung
1.4.2. Bioinformatik-Tools für den Kampf gegen multiresistente Bakterien
1.4.3. Herausforderungen

1.5. Nanopartikel

1.5.1. Wirkungsmechanismus gegen Bakterien
1.5.2. Klinische Anwendungen
1.5.3. Beschränkungen und Herausforderungen

1.6. Entwicklung von probiotischen Bakterien

1.6.1. Herstellung von antimikrobiellen Molekülen
1.6.2. Bakterieller Antagonismus
1.6.3. Modulation des Immunsystems
1.6.4. Klinische Anwendungen

1.6.4.1. Prävention von nosokomialen Infektionen
1.6.4.2. Verringerung der Inzidenz von Atemwegsinfektionen
1.6.4.3. Ergänzende Therapie bei der Behandlung von Harnwegsinfektionen
1.6.4.4. Prävention von resistenten Hautinfektionen

1.6.5. Beschränkungen und Herausforderungen

1.7. Antibakterielle Impfstoffe

1.7.1. Arten von Impfstoffen gegen bakterielle Krankheiten
1.7.2. In der Entwicklung befindliche Impfstoffe gegen die wichtigsten multiresistenten Bakterien
1.7.3. Herausforderungen und Überlegungen

1.8. Bakteriophagen

1.8.1. Wirkungsmechanismus
1.8.2. Lytischer Zyklus von Bakteriophagen
1.8.3. Lysogener Zyklus von Bakteriophagen

1.9. Phagen-Therapie

1.9.1. Isolierung und Transport von Bakteriophagen
1.9.2. Aufreinigung und Handhabung von Bakteriophagen im Labor
1.9.3. Phänotypische und genetische Charakterisierung von Bakteriophagen
1.9.4. Präklinische und klinische Versuche
1.9.5. Mitfühlender Einsatz von Phagen und Erfolgsgeschichten

1.10. Antibiotika-Kombinationstherapie

1.10.1. Wirkungsmechanismen
1.10.2. Wirksamkeit und Risiken
1.10.3. Herausforderungen und Beschränkungen
1.10.4. Kombinierte Antibiotika- und Phagentherapie

Modul 2. Neue antimikrobielle Moleküle

2.1. Neue antimikrobielle Moleküle

2.1.1. Der Bedarf an neuen antimikrobiellen Molekülen
2.1.2. Auswirkungen neuer Moleküle auf die antimikrobielle Resistenz
2.1.3. Herausforderungen und Chancen bei der Entwicklung neuer antimikrobieller Moleküle

2.2. Methoden für die Entdeckung neuer antimikrobieller Moleküle

2.2.1. Traditionelle Ansätze zur Entdeckung
2.2.2. Fortschritte in der Screening-Technologie
2.2.3. Rationale Strategien zur Entwicklung von Arzneimitteln
2.2.4. Biotechnologie und funktionelle Genomik
2.2.5. Andere innovative Ansätze

2.3. Neue Penicilline: Neue Medikamente und ihre künftige Rolle in der Antiinfektivatherapie

2.3.1. Klassifizierung
2.3.2. Wirkungsmechanismus
2.3.3. Antimikrobielles Spektrum
2.3.4. Therapeutische Anwendungen
2.3.5. Nebenwirkungen
2.3.6. Präsentation und Dosierung

2.4. Cephalosporine

2.4.1. Klassifizierung
2.4.2. Wirkungsmechanismus
2.4.3. Antimikrobielles Spektrum
2.4.4. Therapeutische Anwendungen
2.4.5. Nebenwirkungen
2.4.6. Präsentation und Dosierung

2.5. Carbapenemika und Monobactame

2.5.1. Klassifizierung
2.5.2. Wirkungsmechanismus
2.5.3. Antimikrobielles Spektrum
2.5.4. Therapeutische Anwendungen
2.5.5. Nebenwirkungen
2.5.6. Präsentation und Dosierung

2.6. Zyklische Glykopeptide und Lipopeptide

2.6.1. Klassifizierung
2.6.2. Wirkungsmechanismus
2.6.3. Antimikrobielles Spektrum
2.6.4. Therapeutische Anwendungen
2.6.5. Nebenwirkungen
2.6.6. Präsentation und Dosierung

2.7. Makrolide, Ketolide und Tetrazykline

2.7.1. Klassifizierung
2.7.2. Wirkungsmechanismus
2.7.3. Antimikrobielles Spektrum
2.7.4. Therapeutische Anwendungen
2.7.5. Nebenwirkungen
2.7.6. Präsentation und Dosierung

2.8. Aminoglykoside und Quinolone

2.8.1. Klassifizierung
2.8.2. Wirkungsmechanismus
2.8.3. Antimikrobielles Spektrum
2.8.4. Therapeutische Anwendungen
2.8.5. Nebenwirkungen
2.8.6. Präsentation und Dosierung

2.9. Lincosamide, Streptogramine und Oxazolidinone

2.9.1. Klassifizierung
2.9.2. Wirkungsmechanismus
2.9.3. Antimikrobielles Spektrum
2.9.4. Therapeutische Anwendungen
2.9.5. Nebenwirkungen
2.9.6. Präsentation und Dosierung

2.10. Rifamycine und andere neue antimikrobielle Moleküle

2.10.1. Rifamycine: Klassifizierung

2.10.1.2. Wirkungsmechanismus
2.10.1.3. Antimikrobielles Spektrum
2.10.1.4. Therapeutische Anwendungen
2.10.1.5. Nebenwirkungen
2.10.1.6. Präsentation und Dosierung

2.10.2. Antibiotika natürlichen Ursprungs
2.10.3. Synthetische antimikrobielle Mittel
2.10.4. Antimikrobielle Peptide
2.10.5. Antimikrobielle Nanopartikel

Modul 3. Künstliche Intelligenz in der klinischen Mikrobiologie und bei Infektionskrankheiten

3.1. Künstliche Intelligenz (KI) in der klinischen Mikrobiologie und bei Infektionskrankheiten

3.1.1. Aktuelle Erwartungen an die KI in der klinischen Mikrobiologie
3.1.2. Aufstrebende Bereiche, die mit KI verknüpft sind
3.1.3. Transversalität der KI

3.2. Techniken der künstlichen Intelligenz (KI) und andere ergänzende Technologien, die auf die klinische Mikrobiologie und Infektionskrankheiten angewendet werden

3.2.1. Logik und KI-Modelle
3.2.2. Technologien für KI

3.2.2.1. Machine Learning
3.2.2.2. Deep Learning
3.2.2.3. Datenwissenschaft und Big Data

3.3. Künstliche Intelligenz (KI) in der Mikrobiologie

3.3.1. KI in der Mikrobiologie: Geschichte und Entwicklung
3.3.2. KI-Technologien, die in der Mikrobiologie eingesetzt werden können
3.3.3. Forschungsziele der KI in der Mikrobiologie

3.3.3.1. Verständnis der bakteriellen Vielfalt
3.3.3.2. Erforschung der bakteriellen Physiologie
3.3.3.3. Erforschung der bakteriellen Pathogenität
3.3.3.4. Epidemiologische Überwachung
3.3.3.5. Entwicklung von antimikrobiellen Therapien
3.3.3.6. Mikrobiologie in Industrie und Biotechnologie

3.4. Klassifizierung und Identifizierung von Bakterien durch künstliche Intelligenz (KI)

3.4.1. Maschinelle Lerntechniken für die Identifizierung von Bakterien
3.4.2. Taxonomie multiresistenter Bakterien mithilfe von KI
3.4.3. Praktische Umsetzung von KI in klinischen und Forschungslabors in der Mikrobiologie

3.5. Entschlüsselung bakterieller Proteine

3.5.1. KI-Algorithmen und -Modelle für die Vorhersage von Proteinstrukturen
3.5.2. Anwendungen zur Identifizierung und zum Verständnis von Resistenzmechanismen
3.5.3. Praktische Anwendung: AlphaFold und Rosetta

3.6. Entschlüsselung des Genoms von multiresistenten Bakterien

3.6.1. Identifizierung von Resistenzgenen
3.6.2. Genomische Big-Data-Analyse: KI-gestützte Sequenzierung von Bakteriengenomen
3.6.3. Praktische Anwendung: Identifizierung von Resistenzgenen

3.7. Strategien mit künstlicher Intelligenz (KI) in Mikrobiologie und öffentlicher Gesundheit

3.7.1. Management von Infektionsausbrüchen
3.7.2. Epidemiologische Überwachung
3.7.3. KI für personalisierte Behandlungen

3.8. Künstliche Intelligenz (KI) zur Bekämpfung bakterieller Resistenzen gegen Antibiotika

3.8.1. Optimierung des Einsatzes von Antibiotika
3.8.2. Vorhersagemodelle für die Entwicklung der antimikrobiellen Resistenz
3.8.3. Gezielte Therapie auf der Grundlage der KI-basierten Entwicklung neuer Antibiotika

3.9. Zukunft der künstlichen Intelligenz (KI) in der Mikrobiologie

3.9.1. Synergien zwischen Mikrobiologie und KI
3.9.2. Linien der KI-Implementierung in der Mikrobiologie
3.9.3. Langfristige Vision der Auswirkungen von KI im Kampf gegen multiresistente Bakterien

3.10. Technische und ethische Herausforderungen bei der Implementierung von künstlicher Intelligenz (KI) in der Mikrobiologie

3.10.1. Rechtliche Erwägungen
3.10.2. Ethische und haftungsrechtliche Überlegungen
3.10.3. Hindernisse für die Einführung von KI

3.10.3.1. Technische Hindernisse
3.10.3.2. Soziale Hindernisse
3.10.3.3. Wirtschaftliche Hindernisse
3.10.3.4. Cybersicherheit

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