Vous apprendrez l'intégration du Big Data et de l'Apprentissage Automatique dans la Recherche Clinique, améliorant ainsi votre compréhension des maladies les plus complexes”

L'Analyse des Big Data et l'Apprentissage Automatique sont devenus des outils fondamentaux dans le domaine de la Recherche Clinique, apportant des avantages significatifs dans le domaine des soins de santé. L'utilisation de vastes ensembles de données en temps réel permet aux chercheurs d'identifier des schémas complexes et des corrélations dans les informations recueillies auprès des patients, ce qui facilite la détection précoce des tendances et la personnalisation des traitements. Ainsi, cette convergence de technologies accélère non seulement le processus de recherche, mais contribue également à une médecine plus précise et personnalisée.

Dans ce contexte, TECH a développé ce Certificat en Analyse des Big Data et Apprentissage Automatique dans la Recherche Clinique, qui offrira une plongée en profondeur dans l'utilisation stratégique des grands ensembles de données et des techniques d'apprentissage automatique dans le domaine médical. Ainsi, le programme d'études se concentrera sur de multiples aspects clés, de l'exploration des données dans les registres cliniques, à l'application de modèles d'Intelligence Artificielle en épidémiologie et à l'analyse de réseaux biologiques complexes.

Les possibilités de détection précoce des pathologies, de personnalisation des traitements et d'optimisation des protocoles médicaux seront également abordées. En outre, des solutions à des défis tels que la confidentialité des données, la qualité de l'information et l'interprétation correcte des résultats seront abordées. De cette manière, le diplôme préparera les professionnels à mener des avancées dans la médecine moderne, en tirant le meilleur parti du potentiel de l'Analyse des Big Data et de l'Apprentissage Automatique dans la Recherche Clinique.

TECH a conçu une approche globale basée sur la méthodologie de pointe Relearning, pour former des experts hautement qualifiés dans les applications de l'IA. Cette méthode d'apprentissage se concentre sur la répétition des idées fondamentales afin de renforcer la compréhension du contenu. Seul un appareil électronique doté d'une connexion internet sera nécessaire pour accéder au contenu, ce qui élimine l'obligation d'être physiquement présent ou de suivre des horaires fixes.

Vous appliquerez des algorithmes d'Apprentissage Automatique pour prédire les résultats cliniques, optimiser les protocoles de traitement et améliorer l'efficacité dans l'identification des biomarqueurs pertinents”

Ce Certificat en Analyse des Big Data et Apprentissage Automatique dans la Recherche Clinique contient le programme scientifique le plus complet et le plus actualisé du marché. Ses caractéristiques sont les suivantes:

• Le développement d'études de cas présentées par des experts en Analyse des Big Data et Apprentissage Automatique dans la Recherche Clinique
• Les contenus graphiques, schématiques et éminemment pratiques avec lesquels ils sont conçus fournissent des informations scientifiques et sanitaires essentielles à la pratique professionnelle
• Des exercices pratiques où le processus d'auto-évaluation peut être utilisé pour améliorer l'apprentissage
• Il met l'accent sur les méthodologies innovantes 
• Cours théoriques, questions à l'expert, forums de discussion sur des sujets controversés et travail de réflexion individuel
• La possibilité d'accéder aux contenus depuis n'importe quel appareil fixe ou portable doté d'une connexion internet

Vous acquerrez les compétences nécessaires pour relever des défis importants, tels que la gestion efficace de grands volumes d'informations, en analysant leurs applications pratiques dans le domaine biomédical”

Le corps enseignant du programme comprend des professionnels du secteur qui apportent à cette formation leur expérience professionnelle, ainsi que des spécialistes reconnus de sociétés de référence et d'universités prestigieuses.

Grâce à son contenu multimédia développé avec les dernières technologies éducatives, les spécialistes bénéficieront d’un apprentissage situé et contextuel, ainsi, ils se formeront dans un environnement simulé qui leur permettra d’apprendre en immersion et de s’entrainer dans des situations réelles.

La conception de ce programme est axée sur l'Apprentissage par les Problèmes, grâce auquel le professionnel doit essayer de résoudre les différentes situations de la pratique professionnelle qui se présentent tout au long du programme. Pour ce faire, l’étudiant sera assisté d'un innovant système de vidéos interactives, créé par des experts reconnus. 

Vous approfondirez l'exploration des données dans les dossiers cliniques afin d'en extraire des modèles utiles, grâce aux ressources multimédias innovantes incluses dans le programme"

Grâce à ce programme 100% en ligne, vous acquerrez non seulement de solides connaissances théoriques, mais aussi des compétences pratiques grâce à l'utilisation d'outils et de plateformes spécialisés"

Ce diplôme universitaire permet d'approfondir les outils clés utilisés dans ce domaine, en s'immergeant dans l'exploration de données dans les dossiers cliniques et biomédicaux. En outre, des algorithmes spécifiques d'Apprentissage Automatique appliqués à la recherche biomédicale seront explorés, en utilisant des techniques d'analyse prédictive pour améliorer les diagnostics cliniques et les pronostics. Les modèles d'IA en épidémiologie et en santé publique seront également analysés, de même que l'analyse des réseaux biologiques pour comprendre les schémas de maladies. Enfin, il s'agira de développer des outils prédictifs, des compétences avancées en matière de visualisation et de communication de données complexes, afin de relever les défis de la gestion des Big Data dans le domaine médical.

Vous analyserez des applications pratiques et des études de cas, offrant une perspective concrète sur la façon dont l'IA a un impact direct sur la Recherche Clinique”

Module 1. Analyse des Big Data et apprentissage automatique dans la Recherche Clinique

1.1. Big Data dans la Recherche Clinique: Concepts et Outils

1.1.1. L'explosion des données dans le domaine de la Recherche Clinique
1.1.2. Concept de Big Data et principaux outils
1.1.3. Applications des Big Data dans la Recherche Clinique

1.2. Exploration de données dans les registres cliniques et biomédicaux avec KNIME et Python

1.2.1. Principales méthodologies d'exploration de données
1.2.2. Intégration des données des registres cliniques et biomédicaux
1.2.3. Détection de modèles et d'anomalies dans les dossiers cliniques et biomédicaux

1.3. Algorithmes d'apprentissage automatique dans la recherche biomédicale avec KNIME et Python

1.3.1. Techniques de classification en recherche biomédicale
1.3.2. Techniques de régression en recherche biomédicale
1.3.4. Techniques non supervisées en recherche biomédicale

1.4. Techniques d'analyse prédictive en recherche clinique avec KNIME et Python 

1.4.1. Techniques de classification en recherche clinique
1.4.2. Techniques de régression en recherche Clinique
1.4.3. Deep Learning dans la recherche clinique

1.5. Modèles d'IA en épidémiologie et santé publique avec KNIME et Python

1.5.1. Techniques de classification pour l'épidémiologie et la santé publique
1.5.2. Techniques de régression pour l'épidémiologie et la santé publique
1.5.3. Techniques non supervisées pour l'épidémiologie et la santé publique

1.6. Analyse des réseaux biologiques et des modèles de maladies avec KNIME et Python

1.6.1. Exploration des interactions dans les réseaux biologiques pour l'identification de schémas pathologiques
1.6.2. Intégration des données omiques dans l'analyse des réseaux pour caractériser les complexités biologiques
1.6.3. Application d'algorithmes de machine learning pour la découverte de schémas pathologiques

1.7. Développement d'outils pour les pronostics cliniques à l'aide de plateformes de type workflow et Python

1.7.1. Création d'outils innovants pour les pronostics cliniques basés sur des données multidimensionnelles
1.7.2. Intégration de variables cliniques et moléculaires dans le développement d'outils pronostiques
1.7.3. Évaluation de l'efficacité des outils pronostiques dans différents contextes cliniques

1.8. Visualisation avancée et communication de données complexes à l'aide d'outils tels que PowerBI et Python

1.8.1. Utilisation de techniques de visualisation avancées pour représenter des données biomédicales complexes
1.8.2. Développement de stratégies de communication efficaces pour présenter les résultats d'analyses complexes
1.8.3. Mise en œuvre d'outils d'interactivité dans les visualisations pour améliorer la compréhension

1.9. Sécurité des données et défis de la gestion des Big Data

1.9.1. Relever les défis de la sécurité des données dans le contexte des Big Data biomédicales
1.9.1. Stratégies de protection de la vie privée dans la gestion des grands ensembles de données biomédicales
1.9.3. Mise en œuvre de mesures de sécurité pour atténuer les risques liés au traitement des données sensibles

1.10. Applications pratiques et études de cas dans le domaine des Big Data biomédicales

1.10.1. Exploration de cas réussis dans la mise en œuvre des Big Data biomédicales dans la recherche clinique
1.10.2. Développer des stratégies pratiques pour l'application des Big Data dans la prise de décision clinique 
1.10.3. Évaluation de l'impact et des enseignements tirés au moyen d'études de cas dans le domaine biomédical

Le matériel didactique de ce diplôme, élaboré par ces spécialistes, a un contenu tout à fait applicable à votre expérience professionnelle"