Dank des Einsatzes von künstlicher Intelligenz in der Datenanalyse werden Sie in der Lage sein, Behandlungen zu personalisieren und wirksamere Therapien zu entwickeln und so zum Fortschritt der Medizin beizutragen"

Die Anwendung von künstlicher Intelligenz (KI) in der klinischen Datenanalyse hat die Gesundheitslandschaft revolutioniert. Die Fähigkeit, große Datenmengen schnell und genau zu verarbeiten, erleichtert die Identifizierung komplexer Muster und Korrelationen in klinischen Datensätzen. Sie ermöglicht auch die Integration heterogener Daten wie elektronischer Krankenakten, medizinischer Bilder und genomischer Daten und bietet so einen umfassenden und ganzheitlichen Überblick über den Gesundheitszustand der Patienten.

Aus diesen Gründen hat TECH den Universitätsexperte in Datenanalyse mit Künstlicher Intelligenz in der Klinischen Forschung entwickelt, ein umfassendes Programm, das dem Arzt eine detaillierte Vision der künstlichen Intelligenz vermittelt, wobei der Schwerpunkt auf dem maschinellen Lernen und dessen spezifischer Umsetzung bei der Analyse klinischer und biomedizinischer Daten liegt. Von der Verarbeitung natürlicher Sprache bis zum Einsatz neuronaler Netze in der biomedizinischen Forschung werden fortschrittliche Datenvisualisierungswerkzeuge, -plattformen und -techniken erörtert.

Der Student wird KI auch bei der Simulation biologischer Prozesse, der Generierung synthetischer Datensätze und der wissenschaftlichen und klinischen Validierung der daraus resultierenden Modelle anwenden. Darüber hinaus werden die Analyse molekularer Wechselwirkungen, die Modellierung komplexer Krankheiten und andere wichtige Themen wie Ethik und Vorschriften im Zusammenhang mit der Verwendung synthetischer Daten behandelt.]

In ähnlicher Weise wird sich diese Schulung auf die Implementierung von Big Data und maschinellen Lerntechniken in der klinischen Forschung konzentrieren und sich mit Data Mining in klinischen Registern sowie mit der Anwendung von KI-Modellen in der Epidemiologie und der biologischen Netzwerkanalyse befassen.

Daher hat TECH ein Programm eingeführt, das auf der hochmodernen Relearning-Methode basiert und sich auf die Wiederholung der wesentlichen Konzepte konzentriert, um ein optimales Verständnis des Lehrplans zu gewährleisten. Der 100%ige Online-Modus ermöglicht den Studenten den Zugang zu den Inhalten mit jedem elektronischen Gerät, das über eine Internetverbindung verfügt.

Dank dieses 100%igen Online-Programms werden Sie bedeutende Tendenzen bei der Reaktion auf verschiedene Behandlungen entdecken und klinische Ergebnisse vorhersagen können"

Dieser Universitätsexperte in Datenanalyse mit Künstlicher 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 die Datenanalyse mit KI 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, bei denen der Selbstbewertungsprozess zur Verbesserung des Lernens genutzt werden kann
• Sein besonderer Schwerpunkt liegt auf innovativen Methoden 
• Theoretische Lektionen, Fragen an den Experten, Diskussionsforen zu kontroversen Themen und individuelle Reflexionsarbeit
• Die Verfügbarkeit des Zugangs zu Inhalten von jedem festen oder tragbaren Gerät mit Internetanschluss

Sie werden die Simulation von Medikamenten und Behandlungen als Teil des Beitrags der KI zur Gesundheitsforschung erforschen"

Zu den Dozenten des Programms gehören Fachkräfte 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.

Stellen Sie sich den Herausforderungen, die mit der Verwaltung großer Datenmengen, der Informationssicherheit und den praktischen Anwendungen von Big Data im biomedizinischen Bereich verbunden sind"

Sie werden Strategien entwickeln, um die Vorteile der KI zu nutzen und die klinische Forschung zu optimieren, indem Sie die innovativsten Multimedia-Ressourcen nutzen.

Dieser akademische Abschluss hat eine dynamische Struktur und strategisch ausgearbeitete Inhalte, um den Experten die wesentlichen Grundlagen und die fortschrittlichsten Anwendungen der künstlichen Intelligenz (KI) in der klinischen Forschung zu vermitteln. Auf diese Weise wird der Student die Grundsätze des maschinellen Lernens, der Interpretation biomedizinischer Daten und der Verarbeitung natürlicher Sprache sowie die ethischen und regulatorischen Komplexitäten, die diese revolutionäre Disziplin umgeben, analysieren. Darüber hinaus wird er sich mit der Simulation biologischer Prozesse, der Generierung synthetischer Daten und der Validierung von Modellen befassen, alles von führenden Experten auf diesem Gebiet.

Sie werden mit den notwendigen Fähigkeiten ausgestattet, um die Transformation der klinischen Forschung durch die innovative Kraft der KI anzuführen“ 

Modul 1. KI-Methoden und -Tools für die klinische Forschung

1.1. KI-Technologien und -Tools in der klinischen Forschung

1.1.1. Einsatz von maschinellem Lernen zur Identifizierung von Mustern in klinischen Daten
1.1.2. Entwicklung von Vorhersagealgorithmen für klinische Studien
1.1.3. Implementierung von KI-Systemen zur Verbesserung der Patientenrekrutierung
1.1.4. KI-Tools für die Echtzeitanalyse von Forschungsdaten mit Tableau

1.2. Statistische Methoden und Algorithmen in klinischen Studien

1.2.1. Anwendung fortgeschrittener statistischer Verfahren für die Analyse klinischer Daten
1.2.2. Anwendung von Algorithmen für die Validierung und Verifizierung von Testergebnissen
1.2.3. Anwendung von Regressions- und Klassifikationsmodellen in klinischen Studien
1.2.4. Analyse großer Datensätze mit Hilfe statistischer Berechnungsmethoden

1.3. Planung von Experimenten und Analyse der Ergebnisse

1.3.1. Strategien für die effiziente Planung klinischer Studien unter Verwendung von KI und IBM Watson Health
1.3.2. KI-Techniken für die Analyse und Interpretation von Versuchsdaten
1.3.3. Optimierung von Forschungsprotokollen mit Hilfe von KI-Simulationen
1.3.4. Bewertung der Wirksamkeit und Sicherheit von Behandlungen mit Hilfe von KI-Modellen

1.4. Interpretation medizinischer Bilder mit Hilfe von KI in der Forschung mit Aidoc

1.4.1. Entwicklung von KI-Systemen zur automatischen Erkennung von Pathologien in der Bildgebung
1.4.2. Einsatz von tiefem Lernen für Klassifizierung und Segmentierung in der medizinischen Bildgebung
1.4.3. KI-Tools zur Verbesserung der Genauigkeit in der bildgebenden Diagnostik
1.4.4. Analyse von radiologischen Bildern und Magnetresonanzbildern mit Hilfe von KI

1.5. Analyse von klinischen und biomedizinischen Daten 

1.5.1. KI in der Verarbeitung und Analyse genomischer und proteomischer Daten mit DeepGenomics
1.5.2. Werkzeuge für die integrierte Analyse von klinischen und biomedizinischen Daten
1.5.3. Einsatz von KI zur Identifizierung von Biomarkern in der klinischen Forschung
1.5.4. Prädiktive Analyse klinischer Ergebnisse auf der Grundlage biomedizinischer Daten

1.6. Fortgeschrittene Datenvisualisierung in der klinischen Forschung

1.6.1. Entwicklung von interaktiven Visualisierungstools für klinische Daten
1.6.2. Einsatz von KI bei der Erstellung von grafischen Darstellungen komplexer Daten mit Microsoft Power BI
1.6.3. Visualisierungstechniken zur einfachen Interpretation von Forschungsergebnissen
1.6.4. Werkzeuge der erweiterten und virtuellen Realität für die Visualisierung biomedizinischer Daten

1.7. Natürliche Sprachverarbeitung in der wissenschaftlichen und klinischen Dokumentation

1.7.1. Anwendung von NLP für die Analyse von wissenschaftlicher Literatur und klinischen Aufzeichnungen mit Linguamatics
1.7.2. KI-Tools für die Extraktion von relevanten Informationen aus medizinischen Texten
1.7.3. KI-Systeme für die Zusammenfassung und Kategorisierung von wissenschaftlicher Literatur
1.7.4. Einsatz von NLP zur Erkennung von Trends und Mustern in der klinischen Dokumentation

1.8. Verarbeitung heterogener Daten in der klinischen Forschung mit Google Cloud Healthcare API und IBM Watson Health

1.8.1. KI-Techniken zur Integration und Analyse von Daten aus verschiedenen klinischen Quellen
1.8.2. Werkzeuge für die Verarbeitung unstrukturierter klinischer Daten
1.8.3. KI-Systeme für die Korrelation klinischer und demografischer Daten
1.8.4. Analyse multidimensionaler Daten für klinische Insights

1.9. Anwendungen von neuronalen Netzen in der biomedizinischen Forschung

1.9.1. Verwendung neuronaler Netze zur Krankheitsmodellierung und Behandlungsvorhersage
1.9.2. Einsatz neuronaler Netze bei der Klassifizierung genetischer Krankheiten
1.9.3. Entwicklung von Diagnosesystemen auf der Grundlage neuronaler Netze
1.9.4. Anwendung neuronaler Netze bei der Personalisierung der medizinischen Behandlung

1.10. Prädiktive Modellierung und ihre Auswirkungen auf die klinische Forschung

1.10.1. Entwicklung von Vorhersagemodellen für die Vorhersage klinischer Ergebnisse
1.10.2. Einsatz von KI bei der Vorhersage von Nebenwirkungen und unerwünschten Wirkungen
1.10.3. Einsatz von Vorhersagemodellen bei der Optimierung klinischer Studien
1.10.4. Risikoanalyse bei medizinischen Behandlungen mittels prädiktiver Modellierung

Modul 2. Biomedizinische Forschung mit KI

2.1. Design und Durchführung von Beobachtungsstudien mit KI

2.1.1. Implementierung von KI für die Auswahl und Segmentierung von Studienpopulationen
2.1.2. Einsatz von Algorithmen für das Echtzeit-Monitoring von Daten aus Beobachtungsstudien
2.1.3. KI-Tools für die Identifizierung von Mustern und Korrelationen in Beobachtungsstudien mit Flatiron Health
2.1.4. Automatisierung des Prozesses der Datenerfassung und -analyse in Beobachtungsstudien

2.2. Validierung und Kalibrierung von Modellen in der klinischen Forschung

2.2.1. KI-Techniken zur Gewährleistung der Genauigkeit und Zuverlässigkeit klinischer Modelle
2.2.2. Einsatz von KI bei der Kalibrierung von Vorhersagemodellen in der klinischen Forschung
2.2.3. Kreuzvalidierungsmethoden für klinische Modelle unter Verwendung von KI mit der KNIME Analytics Platform
2.2.4. KI-Tools für die Bewertung der Verallgemeinerbarkeit von klinischen Modellen

2.3. Methoden zur Integration heterogener Daten in der klinischen Forschung

2.3.1. KI-Techniken zur Kombination von klinischen, genomischen und umweltbezogenen Daten mit DeepGenomics
2.3.2. Einsatz von Algorithmen zur Verarbeitung und Analyse unstrukturierter klinischer Daten
2.3.3. KI-Tools für die Normalisierung und Standardisierung klinischer Daten mit Informatica’s Healthcare Data Management
2.3.4. KI-Systeme für die Korrelation verschiedener Datentypen in der Forschung

2.4. Multidisziplinäre biomedizinische Datenintegration mit Flatiron Health's OncologyCloud und AutoML

2.4.1. KI-Systeme für die Kombination von Daten aus verschiedenen biomedizinischen Disziplinen
2.4.2. Algorithmen für die integrierte Analyse von klinischen und Labordaten
2.4.3. KI-Tools für die Visualisierung komplexer biomedizinischer Daten
2.4.4. Einsatz von KI bei der Erstellung von ganzheitlichen Gesundheitsmodellen aus multidisziplinären Daten

2.5. Algorithmen des tiefen Lernens in der biomedizinischen Datenanalyse

2.5.1. Implementierung neuronaler Netze in der Analyse genetischer und proteomischer Daten
2.5.2. Einsatz von tiefem Lernen zur Mustererkennung in biomedizinischen Daten
2.5.3. Entwicklung von Vorhersagemodellen in der Präzisionsmedizin mit tiefem Lernen
2.5.4. Anwendung von KI in der fortgeschrittenen biomedizinischen Bildanalyse mit Aidoc

2.6. Optimierung von Forschungsprozessen durch Automatisierung

2.6.1. Automatisierung von Laborroutinen durch KI-Systeme mit Beckman Coulter
2.6.2. Einsatz von KI zur effizienten Verwaltung von Forschungsressourcen und Zeit
2.6.3. KI-Tools zur Optimierung von Arbeitsabläufen in der klinischen Forschung
2.6.4. Automatisierte Systeme für die Verfolgung und Meldung von Forschungsfortschritten

2.7. Simulation und computergestützte Modellierung in der Medizin mit KI

2.7.1. Entwicklung von Computermodellen zur Simulation von klinischen Szenarien
2.7.2. Einsatz von KI zur Simulation von molekularen und zellulären Interaktionen mit Schrödinger 
2.7.3. KI-Tools für die Erstellung von prädiktiven Krankheitsmodellen und mit GNS Healthcare
2.7.4. Anwendung von KI bei der Simulation von Arzneimittel- und Behandlungseffekten

2.8. Einsatz von virtueller und erweiterter Realität in klinischen Studien mit Surgical Theater

2.8.1. Einsatz von virtueller Realität für Fortbildung und Simulation in der Medizin
2.8.2. Einsatz von erweiterter Realität bei chirurgischen Eingriffen und in der Diagnostik
2.8.3. Werkzeuge der virtuellen Realität für Verhaltens- und psychologische Studien
2.8.4. Anwendung von immersiven Technologien in der Rehabilitation und Therapie

2.9. Werkzeuge des Data Mining in der biomedizinischen Forschung

2.9.1. Einsatz von Data-Mining-Techniken zur Extraktion von Wissen aus biomedizinischen Datenbanken
2.9.2. Implementierung von KI-Algorithmen zur Entdeckung von Mustern in klinischen Daten
2.9.3. KI-Tools zur Erkennung von Trends in großen Datensätzen mit Tableau
2.9.4. Anwendung von Data Mining bei der Erstellung von Forschungshypothesen 

2.10. Entwicklung und Validierung von Biomarkern mit künstlicher Intelligenz

2.10.1. Einsatz von KI für die Identifizierung und Charakterisierung neuer Biomarker
2.10.2. Implementierung von KI-Modellen zur Validierung von Biomarkern in klinischen Studien
2.10.3. KI-Tools für die Korrelation von Biomarkern mit klinischen Resultaten mit Oncimmune
2.10.4. Anwendung von KI bei der Analyse von Biomarkern für die personalisierte Medizin

Modul 3. Big-Data-Analyse und maschinelles Lernen in der klinischen Forschung

3.1. Big Data in der klinischen Forschung: Konzepte und Werkzeuge

3.1.1. Die Datenexplosion im Bereich der klinischen Forschung
3.1.2. Das Konzept von Big Data und die wichtigsten Tools
3.1.3. Anwendungen von Big Data in der klinischen Forschung

3.2. Data Mining in klinischen und biomedizinischen Registern mit KNIME und Python

3.2.1. Die wichtigsten Methoden für Data Mining
3.2.2. Integration von Daten aus klinischen und biomedizinischen Registern
3.2.3. Erkennung von Mustern und Anomalien in klinischen und biomedizinischen Aufzeichnungen

3.3. Algorithmen des maschinellen Lernens in der biomedizinischen Forschung mit KNIME und Python

3.3.1. Klassifizierungstechniken in der biomedizinischen Forschung
3.3.2. Regressionstechniken in der biomedizinischen Forschung
3.3.3. Unüberwachte Techniken in der biomedizinischen Forschung

3.4. Prädiktive Analysetechniken in der klinischen Forschung mit KNIME und Python

3.4.1. Klassifizierungstechniken in der klinischen Forschung
3.4.2. Regressionstechniken in der klinischen Forschung
3.4.3. Deep Learning in der klinischen Forschung

3.5. KI-Modelle in der Epidemiologie und im öffentlichen Gesundheitswesen mit KNIME und Python

3.5.1. Klassifizierungstechniken für Epidemiologie und öffentliche Gesundheit
3.5.2. Regressionstechniken für die Epidemiologie und die öffentliche Gesundheit
3.5.3. Unüberwachte Techniken für die Epidemiologie und die öffentliche Gesundheit

3.6. Analyse von biologischen Netzwerken und Krankheitsmustern mit KNIME und Python

3.6.1. Erforschung von Interaktionen in biologischen Netzen zur Identifizierung von Krankheitsmustern
3.6.2. Integration von Omics-Daten in die Netzwerkanalyse zur Charakterisierung biologischer Komplexitäten
3.6.3. Anwendung von Algorithmen des Machine Learning zur Entdeckung von Krankheitsmustern

3.7. Entwicklung von Werkzeugen für die klinische Prognose mit Workflow und Python-ähnlichen Plattformen

3.7.1. Entwicklung innovativer Werkzeuge für die klinische Prognose auf der Grundlage multidimensionaler Daten
3.7.2. Integration von klinischen und molekularen Variablen bei der Entwicklung von Prognoseinstrumenten
3.7.3. Evaluierung der Wirksamkeit von Prognoseinstrumenten in verschiedenen klinischen Kontexten

3.8. Fortgeschrittene Visualisierung und Kommunikation komplexer Daten mit Tools wie PowerBI und Python

3.8.1. Einsatz fortgeschrittener Visualisierungstechniken zur Darstellung komplexer biomedizinischer Daten
3.8.2. Entwicklung effektiver Kommunikationsstrategien für die Präsentation komplexer Analyseergebnisse
3.8.3. Implementierung von Interaktivitätswerkzeugen in Visualisierungen zur Verbesserung des Verständnisses

3.9. Datensicherheit und Herausforderungen bei der Verwaltung von Big Data

3.9.1. Bewältigung von Datensicherheitsherausforderungen im biomedizinischen Big-Data-Kontext
3.9.2. Strategien zum Schutz der Privatsphäre bei der Verwaltung großer biomedizinischer Datensätze
3.9.3. Umsetzung von Sicherheitsmaßnahmen zur Risikominderung beim Umgang mit sensiblen Daten

3.10. Praktische Anwendungen und Fallstudien im Bereich biomedizinischer Big Data

3.10.1. Untersuchung erfolgreicher Fälle bei der Implementierung von biomedizinischen Big Data in der klinischen Forschung
3.10.2. Entwicklung von praktischen Strategien für die Anwendung von Big Data in der klinischen Entscheidungsfindung
3.10.3. Bewertung der Auswirkungen und der gewonnenen Erkenntnisse durch Fallstudien in der biomedizinischen Forschung

Nutzen Sie die Gelegenheit, sich über die neuesten Fortschritte auf diesem Gebiet zu informieren und sie in Ihrer täglichen Praxis anzuwenden"