Dieser Universitätskurs wird es Ihnen ermöglichen, in Ihrer beruflichen Entwicklung als Arzt, der sich auf Big-Data-Analyse im Gesundheitssektor mit Künstlicher Intelligenz spezialisiert hat, unaufhaltsam voranzukommen“ 

Einer der neuesten Entwicklungen im Gesundheitswesen ist die Nutzung von Big Data. Dieses Verfahren verändert die Art der medizinischen Aufmerksamkeit, da es zur Früherkennung von Krankheiten wie Tumoren, neurologischen Störungen und sogar Herz-Kreislauf-Erkrankungen eingesetzt wird. So nutzt das medizinische Personal solche Systeme zur Vorhersage von Prognosen auf der Grundlage von Aspekten wie genomischen Daten und klinischen Aufzeichnungen der betroffenen Personen. Diese Daten werden auch in der öffentlichen Gesundheit zur Erkennung von epidemiologischen Ausbrüchen und zur Bekämpfung von Infektionskrankheiten wie COVID-19 verwendet. 

Vor diesem Hintergrund wird TECH den Gesundheitsfachkräften diese umfassende Studie über die Auswirkungen von Big Data im Gesundheitswesen zur Verfügung stellen. Ein innovativer Lehrplan, der die Textverarbeitung vertieft und die fortschrittlichsten Methoden zum Auffinden relevanter Daten bietet. Darüber hinaus wird das Unterrichtsmaterial die Schlüssel liefern, die es dem Experten ermöglichen, die Qualität der Informationsanalyse zu beurteilen. Entsprechend wird die Fortbildung verschiedene Grundlagen des Data Mining und des maschinellen Lernens behandeln. 

Zudem benötigen die Studenten für diesen Studiengang lediglich ein elektronisches Gerät mit Internetanschluss. Auf diese Weise haben sie Zugang zu exklusivem und präzisem Unterrichtsmaterial, ohne an festgelegte Stundenpläne oder unflexible Bewertungsschemata gebunden zu sein. Gleichzeitig verfügt das Programm über eine beispiellose Methodik der Lehre: Relearning. Mit diesem innovativen System, bei dem TECH eine Vorreiterrolle spielt, wird die globale Aneignung der Inhalte durch die schrittweise Wiederholung von wichtigen Konzepten möglich sein. Darüber hinaus werden die Studenten durch die Analyse von Fallstudien die Möglichkeit haben, sich Wissen anzueignen, das auf realen Erfahrungen und den neuesten wissenschaftlichen Erkenntnissen beruht. 

Sie werden sich mit der Erfassung und Vorverarbeitung medizinischer Daten befassen, um die Auswertung klinischer Ergebnisse zu erleichtern“

Dieser Universitätskurs in Big-Data-Analyse im Gesundheitssektor mit Künstlicher Intelligenz enthält das vollständigste und aktuellste wissenschaftliche Programm auf dem Markt. Die herausragendsten Merkmale der Fortbildung sind:

• Die Entwicklung von Fallstudien, die von Experten für künstliche Intelligenz in der klinischen Praxis vorgestellt werden
• Der anschauliche, schematische und äußerst praxisnahe Inhalt vermittelt alle für die berufliche Praxis unverzichtbaren wissenschaftlichen und praktischen Informationen
• Die praktischen Übungen, bei denen der Selbstbewertungsprozess zur Verbesserung des Lernens durchgeführt 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

Sind Sie auf der Suche nach qualitativ hochwertigen medizinischen Bewertungen mit Hilfe von Big-Data-Techniken? Holen Sie es sich durch dieses 6-wöchige Programm“ 

Der Lehrkörper des Programms besteht aus Fachkräften des Sektors, die ihre Berufserfahrung in diese Fortbildung einbringen, sowie aus anerkannten 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.   

Nach diesem Universitätskurs beherrschen Sie die modernsten Methoden, um wertvolle Daten und Informationen über Ihre Patienten zu erhalten"

Dank des Relearning-Systems, das TECH verwendet, werden Sie die langen Stunden des Lernens und Auswendiglernens reduzieren"

Dieser Universitätskurs vermittelt den Studenten einen umfassenden Einblick in die Anwendung fortgeschrittener Techniken der Big-Data-Analyse im Gesundheitssektor. Der Lehrplan wird ihre wesentlichen Konzepte vertiefen, um Informationen effizient zu sammeln. Es wird auch die fortschrittlichsten Methoden für die Rückgewinnung von Materialien bereitstellen, die auf Data Mining und maschinellem Lernen basieren. Darüber hinaus wird der didaktische Inhalt auf neu entstehende Bereiche sowie auf wichtige Aspekte wie Vorschriften eingehen. Außerdem wird das Programm reale Fallstudien untersuchen, um die Entwicklung der Fortbildung der klinischen Praxis anzunähern. 

Dank dieses innovativen Programms beherrschen Sie die fortschrittlichsten Big-Data-Techniken im Gesundheitswesen, einschließlich Algorithmen des maschinellen Lernens“ 

 Modul 1. Big-Data-Analyse im Gesundheitssektor mit KI

1.1. Grundlagen von Big Data im Gesundheitswesen

1.1.1. Die Datenexplosion im Gesundheitswesen
1.1.2. Das Konzept von Big Data und die wichtigsten Tools
1.1.3. Anwendungen von Big Data im Gesundheitswesen

1.2. Textverarbeitung und Analyse von Gesundheitsdaten

1.2.1. Konzepte der natürlichen Sprachverarbeitung
1.2.2. Embedding-Techniken
1.2.3. Anwendung der natürlichen Sprachverarbeitung im Gesundheitswesen

1.3. Fortgeschrittene Methoden des Datenabrufs im Gesundheitswesen

1.3.1. Erforschung innovativer Techniken für einen effizienten Datenabruf im Gesundheitswesen
1.3.2. Entwicklung fortgeschrittener Strategien für die Extraktion und Organisation von Informationen im Gesundheitswesen
1.3.3. Implementierung von adaptiven und maßgeschneiderten Datenabrufmethoden für verschiedene klinische Kontexte

1.4. Qualitätsbewertung bei der Analyse von Gesundheitsdaten

1.4.1. Entwicklung von Indikatoren für eine präzise Bewertung der Datenqualität im Gesundheitswesen
1.4.2. Einführung von Instrumenten und Protokollen zur Sicherstellung der Qualität der in klinischen Analysen verwendeten Daten
1.4.3. Kontinuierliche Bewertung der Genauigkeit und Zuverlässigkeit der Ergebnisse von Projekten zur Analyse von Gesundheitsdaten

1.5. Data Mining und maschinelles Lernen im Gesundheitswesen

1.5.1. Die wichtigsten Methoden für Data Mining
1.5.2. Integration von Gesundheitsdaten
1.5.3. Erkennung von Mustern und Anomalien in Gesundheitsdaten

1.6. Innovative Bereiche von Big Data und KI im Gesundheitswesen

1.6.1. Erkundung neuer Grenzen bei der Anwendung von Big Data und KI zur Umgestaltung des Gesundheitssektors
1.6.2. Identifizierung innovativer Möglichkeiten für die Integration von Big Data- und KI-Technologien in die medizinische Praxis
1.6.3. Entwicklung bahnbrechender Ansätze zur Maximierung des Potenzials von Big Data und KI im Gesundheitswesen

1.7. Erfassung und Vorverarbeitung von medizinischen Daten

1.7.1. Entwicklung effizienter Methoden für die Erfassung medizinischer Daten in klinischen und Forschungsumgebungen
1.7.2. Anwendung fortgeschrittener Vorverarbeitungstechniken zur Optimierung der Qualität und Nützlichkeit medizinischer Daten
1.7.3. Entwicklung von Erfassungs- und Vorverarbeitungsstrategien, die die Vertraulichkeit und den Schutz medizinischer Informationen gewährleisten

1.8. Datenvisualisierung und -kommunikation im Gesundheitswesen

1.8.1. Entwicklung innovativer Visualisierungswerkzeuge im Gesundheitswesen
1.8.2. Kreative Strategien der Gesundheitskommunikation
1.8.3. Integration interaktiver Technologien im Gesundheitsbereich

1.9. Datensicherheit und -verwaltung im Gesundheitswesen

1.9.1. Entwicklung umfassender Datensicherheitsstrategien zum Schutz der Vertraulichkeit und der Privatsphäre im Gesundheitswesen
1.9.2. Einführung eines wirksamen Governance-Rahmens zur Gewährleistung eines ethischen und verantwortungsvollen Umgangs mit Daten im medizinischen Umfeld
1.9.3. Entwicklung von Strategien und Verfahren zur Gewährleistung der Integrität und Verfügbarkeit medizinischer Daten unter Berücksichtigung der spezifischen Herausforderungen des Gesundheitswesens

1.10. Praktische Anwendungen von Big Data im Gesundheitswesen

1.10.1. Entwicklung spezialisierter Lösungen zur Verwaltung und Analyse großer Datenmengen im Gesundheitswesen
1.10.2. Einsatz praktischer Tools auf der Grundlage von Big Data zur Unterstützung der klinischen Entscheidungsfindung
1.10.3. Anwendung innovativer Big Data-Ansätze zur Bewältigung spezifischer Herausforderungen im Gesundheitssektor

 Sie erhalten Zugang zu einer erstklassigen Bildungserfahrung, die Ihren beruflichen Horizont erweitern wird. Schreiben Sie sich jetzt ein!“