Dank dieses privaten Masterstudiengangs werden Sie Ihre eigenen Forschungsprojekte entwickeln und über das spezifische pharmazeutische Wissen verfügen, um in die Zusammenarbeit einzugreifen"

Während der Pandemie mussten die Wissenschaftler weltweit zahlreiche Studien durchführen, um den COVID-Impfstoff zu entwickeln. Die Medizinische Forschung spielte dabei eine Schlüsselrolle. Ihre Entwicklung wurde jedoch durch technologische Fortschritte, wie z. B. Big Data, ermöglicht. Das Studium von Informationen ermöglicht es, Medikamente für ihre endgültige Anwendung am Patienten zu prüfen. 

Es handelt sich um eine lebendige Disziplin, die sich ständig verändert und in ihrer Entwicklung mit anderen Wissenschaften zusammenarbeitet. Die Durchführbarkeit von Arzneimitteln hängt direkt mit der Finanzierung von Forschungsprojekten zusammen. Aus diesem Grund verlangt der medizinische Sektor von den Staaten höhere Investitionen und darüber hinaus Fachleute mit aktuellen technologischen Kenntnissen, die die Prozesse beschleunigen und damit die Kosten der Studien senken können. In diesem Sinne hat TECH einen Abschluss entwickelt, der sich an Hochschulabsolventen der Pharmazie und andere Fachleute des Sektors richtet, die daran interessiert sind, ihre Fähigkeiten in Übereinstimmung mit der wissenschaftlichen Methode der Gesundheitsforschung zu aktualisieren. 

Dieser Private Masterstudiengang in Medizinische Forschungist zu 100% online, um den Studenten eine große Flexibilität zu bieten und ihnen die Möglichkeit zu geben, gleichzeitig zu studieren und andere Lebensbereiche zu verwirklichen. Darüber hinaus hat TECHdie innovative Relearning-Methode integriert, so dass die Studenten lernen können, ohne lange Stunden des Auswendiglernens investieren zu müssen. Auf diese Weise können sich die Fachleute unter anderem das gesamte Wissen über klinische Studien, Statistik und R in der Forschung und die Verbreitung der Ergebnisse aneignen. Ein wichtiges Programm für die Aktualisierung der Fachleute, das ihre theoretische und praktische Entwicklung fördern wird. 

Dank Privater masterstudiengang werden Sie sich in einem sich wandelnden Arbeitsmarkt, der zunehmend höhere wissenschaftliche Qualifikationen verlangt, als Fachkraft hervorheben"

Dieser Privater masterstudiengang in Medizinische Forschung enthält das vollständigste und aktuellste wissenschaftliche Programm auf dem Markt. Die wichtigsten Merkmale sind: 

• Die Entwicklung von Fallstudien, die von Experten aus der gesundheitswissenschaftlichen 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 Zugriffs auf die Inhalte von jedem festen oder tragbaren Gerät mit Internetanschluss

Seien Sie Teil der Entwicklung in der medizinischen Forschung und lernen Sie die neuen Räume für Studien und Kooperationsnetze in den Gesundheitswissenschaften kennen"

Zu den Lehrkräften des Programms gehören Fachleute aus der Branche, die ihre Erfahrungen in diese Fortbildung einbringen, sowie anerkannte Spezialisten aus führenden Unternehmen und angesehenen Universitäten.

Die multimedialen Inhalte, die mit der neuesten Bildungstechnologie entwickelt wurden, werden den Fachkräften 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 Fachleute versuchen müssen, die verschiedenen Situationen aus der beruflichen Praxis zu lösen, die während des Studiengangs gestellt werden. Zu diesem Zweck werden sie von einem innovativen interaktiven Videosystem unterstützt, das von renommierten Experten entwickelt wurde.

Biobanken sind im pharmazeutischen Sektor von entscheidender Bedeutung für die Festlegung von Qualitätskriterien und die Ordnung. Meistern Sie dank Privater masterstudiengangdie Vernetzung von Arbeitsgruppen"

Bringen Sie Ihre Karriere voran, indem Sie Forschungsprojekte entwickeln, die die moderne Medizin fördern"

Die Inhalte dieses Privaten Masterstudiengangs in Medizinische Forschung wurden so entwickelt, dass Fachleute mit Hilfe innovativer Lehrmittel lernen können und sich vom konventionellen Studium abwenden. Eine der wichtigsten ist die Relearning-Methode, die es ermöglicht, dem Lehrplan zu folgen und ihn sich anzueignen, ohne stundenlang auswendig lernen zu müssen. Auf diese Weise zielt TECH darauf ab, die Fachleute so anzuleiten, dass sie ihr Studium mit dem Rest ihres persönlichen und beruflichen Lebens vereinbaren können.

Erhalten Sie audiovisuelles Material in verschiedenen Formaten und ein Nachschlagewerk, das Sie herunterladen können, um die Inhalte am Ende des Studiums auf Ihrem Gerät zu haben“

Modul 1. Die wissenschaftliche Methode in der Gesundheitsforschung. Bibliographische Positionierung der Forschung   

1.1. Definition der Frage oder des Problems, das gelöst werden soll 
1.2. Bibliographische Positionierung der Frage oder des Problems, das gelöst werden soll 

1.2.1. Suche nach Informationen 

1.2.1.1. Strategien und Schlüsselwörter 

1.2.2. Pubmed und andere Repositorien für wissenschaftliche Artikel 

1.3. Behandlung von bibliographischen Quellen 
1.4. Behandlung von dokumentarischen Quellen 
1.5. Erweiterte bibliographische Suche 
1.6. Erstellung von Referenzgrundlagen für die Mehrfachnutzung 
1.7. Referenzmanager 
1.8. Extraktion von Metadaten in bibliographischen Suchen 
1.9. Definition der zu befolgenden wissenschaftlichen Methodik 

1.9.1. Auswahl der notwendigen Werkzeuge 
1.9.2. Planung von Positiv- und Negativkontrollen in der Forschung 

1.10. Translationale Projekte und klinische Studien: Übereinstimmungen und Unterschiede 

Modul 2. Bildung von Arbeitsgruppen: kollaborative Forschung 

2.1. Definition von Arbeitsgruppen 
2.2. Bildung von multidisziplinären Teams 
2.3. Optimale Verteilung der Verantwortlichkeiten 
2.4. Führung 
2.5. Kontrolle der Durchführung von Aktivitäten 
2.6. Forschungsteams im Krankenhaus 

2.6.1. Klinische Forschung 
2.6.2. Grundlagenforschung 
2.6.3. Translationale Forschung 

2.7. Kollaborative Vernetzung für die Gesundheitsforschung 
2.8. Neue Räume für die Gesundheitsforschung 

2.8.1. Thematische Netzwerke 

2.9. Vernetzte biomedizinische Forschungszentren 
2.10. Musterbiobanken: internationale Verbundforschung 

Modul 3. Entwicklung von Forschungsprojekten 

3.1. Allgemeine Struktur eines Projekts 
3.2. Präsentation der Hintergründe und vorläufigen Daten 
3.3. Definition der Hypothese 
3.4. Definition der allgemeinen und spezifischen Ziele 
3.5. Festlegung der Art der Stichprobe, der Anzahl und der zu messenden Variablen 
3.6. Festlegung der wissenschaftlichen Methodik 
3.7. Ausschluss-/Einschlusskriterien bei Projekten mit menschlichen Proben 
3.8. Zusammenstellung des spezifischen Teams: Ausgewogenheit und Fachwissen 
3.9. Ethische Aspekte und Erwartungen: ein wichtiges Element, das wir vergessen 
3.10. Budgeterstellung: eine Feinabstimmung zwischen dem Bedarf und der Realität der Ausschreibung 

 Modul 4. Die klinische Studie in der Gesundheitsforschung 

4.1. Arten von klinischen Studien 

4.1.1. Von der Pharmaindustrie geförderte klinische Studien 
4.1.2. Unabhängige klinische Studien 
4.1.3. Repositionierung von Arzneimitteln 

4.2. Phasen der klinischen Studien 
4.3. Die wichtigsten an klinischen Studien beteiligten Akteure 
4.4. Erstellung von Protokollen 

4.4.1. Randomisierung und Verblindung 
4.4.2. Nicht-Unterlegenheitsstudie 

4.5. Ethische Aspekte 
4.6. Informationsblatt für Patienten  
4.7. Zustimmung nach Inkenntnissetzung 
4.8. Kriterien für gute klinische Praxis (GCP) 
4.9. Ethikkommission für Arzneimittelforschung 
4.10. Suche nach Finanzierungsmöglichkeiten für klinische Studien 

4.10.1. Öffentliche. Führende europäische, lateinamerikanische und US-amerikanische Agenturen 
4.10.2. Private. Bedeutende pharmazeutische Unternehmen

Modul 5. Projektfinanzierung 

5.1. Suche nach Finanzierungsmöglichkeiten 
5.2. Wie passt man ein Projekt an das Format einer Ausschreibung an? 

5.2.1. Die Grundlagen für den Erfolg 
5.2.2. Positionierung, Vorbereitung und Schreiben 

5.3. Öffentliche Ausschreibungen. Die wichtigsten europäischen und amerikanischen Agenturen 
5.4. Spezifische europäische Ausschreibungen 

5.4.1. Horizont 2020-Projekte 
5.4.2. Mobilität der Humanressourcen
5.4.3. Marie-Curie-Programm 

5.5. Ausschreibungen für Interkontinentale Zusammenarbeit: Möglichkeiten für internationalen Austausch
5.6. Ausschreibungen für die Zusammenarbeit mit den Vereinigten Staaten 
5.7. Strategie für die Teilnahme an internationalen Projekten 

5.7.1. Wie definiert man eine Strategie für die Teilnahme an internationalen Konsortien 
5.7.2. Unterstützungs- und Hilfsstrukturen 

5.8. Internationale wissenschaftliche Lobbys 

5.8.1. Zugang und Networking

5.9. Private Ausschreibungen

5.9.1. Stiftungen und Organisationen zur Förderung der Gesundheitsforschung in Europa und Amerika 
5.9.2. Private Ausschreibungen für Finanzierungen durch US-Organisationen 

5.10. Sicherstellung der Loyalität einer Finanzierungsquelle: Hinweise für eine nachhaltige finanzielle Unterstützung 

Modul 6. Statistik und R in der Gesundheitsforschung

6.1. Biostatistik 

6.1.1. Einführung in die wissenschaftliche Methode 
6.1.2. Grundgesamtheit und Stichprobe. Maßnahmen zur Zentralisierung 
6.1.3. Diskrete Verteilungen und Kontinuierliche Verteilungen
6.1.4. Generelles Schema der statistischen Inferenz. Inferenz über einen Mittelwert einer Normalbevölkerung. Inferenz über einen Mittelwert einer Allgemeinbevölkerung 
6.1.5. Einführung in die nichtparametrische Inferenz 

6.2. Einführung in R 

6.2.1. Grundlegende Eigenschaften des Programms 
6.2.2. Haupttypen von Objekten 
6.2.3. Einfache Beispiele für Simulation und statistische Inferenz 
6.2.4. Diagramme 
6.2.5. Einführung in die Programmierung in R 

6.3. Regressionstechniken mit R  

6.3.1. Regressionmodelle 
6.3.2. Auswahl der Variablen 
6.3.3. Diagnose des Modells 
6.3.4. Verarbeitung von Ausreißern 
6.3.5. Regressionsanalyse 

6.4. Multivariate Analyse mit R

6.4.1. Beschreibung von multivariaten Daten 
6.4.2. Multivariate Verteilungen 
6.4.3. Dimensionalitätsreduktion 
6.4.4. Unüberwachte Klassifikation: Cluster-Analyse 
6.4.5. Überwachte Klassifikation: Diskriminanzanalyse 

6.5. Regressionstechniken für die Forschung mit R 

6.5.1. Generalisierte lineare Modelle (GLM): Poisson- und Negativ-Binomial-Regression 
6.5.2. Generalisierte lineare Modelle (GLM): Logistische und Binomialregression 
6.5.3. Poisson- und Negativ-Binomial-Regression mit Nullen
6.5.4. Lokale Anpassungen und generalisierte additive Modelle (GAM) 
6.5.5. Generalisierte gemischte Modelle (GLMM) und generalisierte additive gemischte Modelle (GAMM) 

6.6. Angewandte Statistik in der biomedizinischen Forschung mit R I 

6.6.1. Grundlagen von R. Variablen und Objekte in R. Datenverarbeitung. Dateien. Diagramme 
6.6.2. Deskriptive Statistik und Wahrscheinlichkeitsfunktionen 
6.6.3. Programmierung und Funktionen in R 
6.6.4. Analyse von Kontingenztabellen 
6.6.5. Grundlegende Inferenz mit kontinuierlichen Variablen 

6.7. Angewandte Statistik in der biomedizinischen Forschung mit R II 

6.7.1. Varianzanalyse 
6.7.2. Korrelationsanalyse 
6.7.3. Einfache lineare Regression 
6.7.4. Multiple lineare Regression 
6.7.5. Logistische Regression 

6.8. Angewandte Statistik in der biomedizinischen Forschung mit R III 

6.8.1. Störvariablen und Interaktionen 
6.8.2. Erstellung eines logistischen Regressionsmodells 
6.8.3. Überlebensanalyse 
6.8.4. Cox-Regression 
6.8.5. Prädiktive Modelle. ROC-Kurvenanalyse 

6.9. Statistische Data-Mining-Techniken mit R I 

6.9.1. Einleitung. Data Mining. Überwachtes und unüberwachtes Lernen. Prädiktive Modelle. Klassifikation und Regression
6.9.2. Deskriptive Analyse. Datenvorverarbeitung 
6.9.3. Hauptkomponentenanalyse 
6.9.4. Cluster-Analyse. Hierarchische Methoden. K-Means 

6.10. Statistische Data-Mining-Techniken mit R II 

6.10.1. Maßnahmen zur Bewertung von Modellen. Maßnahmen zur prädiktiven Kapazität. ROC-Kurven
6.10.2. Techniken zur Bewertung von Modellen. Kreuzvalidierung. Bootstrap-Proben
6.10.3. Entscheidungsbaum-Methoden (CART) 
6.10.4. Support Vector Machines (SVM)
6.10.5. Random Forest (RF) und Neuronale Netze (NN)

Modul 7. Grafische Darstellungen von Daten in der Gesundheitsforschung und andere fortgeschrittene Analysen 

7.1. Arten von Diagrammen 
7.2. Überlebensanalyse 
7.3. ROC-Kurven 
7.4. Multivariate Analyse (Arten der multiplen Regression) 
7.5. Binäre Regressionsmodelle 
7.6. Analyse von Massendaten  
7.7. Methoden zur Dimensionalitätsreduktion 
7.8. Vergleich der Methoden: PCA, PPCA and KPCA 
7.9. T-SNE (t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding) 
7.10. UMAP (Uniform Manifold Approximation and Projection) 

Modul 8. Verbreitung von Ergebnissen I: wissenschaftliche Berichte, Protokolle und Artikel 

8.1. Erstellen eines wissenschaftlichen Berichts oder Projektprotokolls 

8.1.1. Optimaler Ansatz für die Diskussion 
8.1.2. Darstellung der Limitationen 

8.2. Verfassen eines wissenschaftlichen Artikels: Wie schreibt man ein „Paper" auf der Grundlage der gewonnenen Daten?

8.2.1. Allgemeine Struktur 
8.2.2. Wohin geht das „Paper“?  

8.3. Wo soll man anfangen? 

8.3.1. Richtige Darstellung der Ergebnisse 

8.4. Die Einleitung: Der Fehler, mit diesem Abschnitt zu beginnen
8.5. Die Diskussion: Der Höhepunkt
8.6. Die Beschreibung der Materialien und Methoden: Garantierte Reproduzierbarkeit
8.7. Die Wahl der Zeitschrift, bei der das „Paper“ eingereicht werden soll

8.7.1. Strategie der Wahl 
8.7.2. Prioritätenliste 

8.8. Anpassung des Manuskripts an die verschiedenen Formate 
8.9. Der „Cover Letter": prägnante Präsentation der Studie für den Redakteur
8.10. Wie reagiert man auf die Zweifel der Gutachter? Der „Rebuttal Letter”

Modul 9. Verbreitung von Ergebnissen II: Symposien, Kongresse, Verbreitung in der Gesellschaft 

9.1. Präsentation der Ergebnisse auf Kongressen und Symposien 

9.1.1. Wie wird ein „Poster" erstellt? 
9.1.2. Repräsentation von Daten 
9.1.3. Ausrichtung der Botschaft 

9.2. Kurze Mitteilungen 

9.2.1. Datendarstellung für Kurzmitteilungen 
9.2.2. Ausrichtung der Botschaft 

9.3. Der Plenarvortrag: Tipps, wie Sie die Aufmerksamkeit eines Fachpublikums länger als 20 Minuten halten können 
9.4. Weitergabe an die breite Öffentlichkeit 

9.4.1. Bedarf vs. Gelegenheit 
9.4.2. Verwendung von Referenzen 

9.5. Nutzung sozialer Netzwerke für die Verbreitung von Ergebnissen 
9.6. Wie kann man wissenschaftliche Daten an die Volkssprache anpassen? 
9.7. Tipps für die Zusammenfassung einer wissenschaftlichen Arbeit in wenigen Zeichen 

9.7.1. Sofortige Verbreitung über Twitter 

9.8. Wie man eine wissenschaftliche Arbeit in Material zur Bekanntgabe verwandelt 

9.8.1. Podcast  
9.8.2. YouTube-Videos  
9.8.3. TikTok 
9.8.4. Der Comic 

9.9. Fachliteratur zur Veröffentlichung 

9.9.1. Kolumnen 
9.9.2. Bücher 

Modul 10. Schutz und Transfer von Ergebnissen   

10.1. Schutz der Ergebnisse: Allgemeines 
10.2. Valorisierung der Ergebnisse eines Forschungsprojekts 
10.3. Patente: Vor- und Nachteile 
10.4. Andere Formen des Schutzes von Ergebnissen 
10.5. Übertragung von Ergebnissen in die klinische Praxis 
10.6. Weitergabe von Ergebnissen an die Industrie 
10.7. Der Technologietransfer-Vertrag 
10.8. Das Industriegeheimnis 
10.9. Gründung von Spin-Off-Unternehmen aus einem Forschungsprojekt 
10.10. Suche nach Investitionsmöglichkeiten in Spin-Offs 

Ein Lehrplan, der an das heutige digitale Paradigma angepasst ist und nicht zu Lasten anderer Aktivitäten in Ihrem Leben geht, ob privat oder beruflich“