Inscrivez-vous dès maintenant! Vous approfondirez votre compréhension de la capacité de l'IA à intégrer les données et à prédire les résultats, contribuant ainsi à une médecine plus précise et personnalisée" 

La capacité de l'Intelligence Artificielle (IA) à utiliser des modèles d'apprentissage automatique pour gérer et analyser de grandes quantités de données médicales de manière agile et précise en a fait un outil extrêmement utile pour la prise de décision clinique et l'analyse d'images. Parmi les avantages de l'utilisation de cette technologie figurent la détection et le diagnostic précoces des maladies, la réduction des erreurs et la conception d'un traitement personnalisé, en fonction des besoins du patient. 

Dans ce contexte, TECH propose aux médecins ce Certificat , qui les dotera des connaissances approfondies et des compétences pratiques nécessaires pour devenir des experts en Méthodologies Avancées dans la Recherche Biomédicale avec l'IA. Ainsi, le diplômé abordera l'application de l'Intelligence Artificielle dans la simulation des processus biologiques et des maladies. En outre, ils étudieront en profondeur la génération d'ensembles de données synthétiques, ainsi que la validation scientifique et clinique des modèles qui en résultent. 

Ils analyseront également les interactions moléculaires et la modélisation de maladies complexes, sans oublier des questions cruciales telles que l'éthique et les réglementations associées à l'utilisation de données synthétiques. Enfin, diverses applications de cette technologie dans le domaine de la santé seront explorées, notamment la découverte de médicaments et la simulation de traitements, offrant ainsi une vue d'ensemble de la contribution de l'IA à la Recherche Clinique. 

TECH a donc conçu un programme complet, basé sur la méthodologie innovante Relearning, dans le but de former des spécialistes hautement compétents dans le domaine de l'Intelligence Artificielle. Cette modalité d'apprentissage se concentre sur la réitération des concepts clés afin de consolider une compréhension optimale. Seul un appareil électronique connecté à l'Internet sera nécessaire pour accéder aux contenus à tout moment, éliminant ainsi la nécessité d'une présence en face à face ou de respecter les horaires établis.  

Ce Certificat en Méthodologies Avancées dans la Recherche Biomédicale avec l'IA vous aidera à mettre à jour votre pratique clinique quotidienne"

Ce Certificat en Méthodologies Avancées dans la Recherche Biomédicale avec l'Intelligence Artificielle 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 Méthodologies Avancées dans la Recherche Biomédicale avec l'IA
  
• Les contenus graphiques, schématiques et éminemment pratiques avec lesquels ils sont conçus fournissent des informations scientifiques et sanitaires essentielles à la pratique professionnelle
  
• Exercices pratiques permettant de réaliser le processus d'auto-évaluation afin d'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 utiliserez des algorithmes d'apprentissage automatique pour la prédiction des résultats cliniques, la découverte de biomarqueurs et la personnalisation des traitements, grâce à cette formation 100% en ligne" 

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.

En tant que spécialiste, vous serez en mesure d'utiliser l'Intelligence Artificielle pour collecter des données à partir de dispositifs médicaux et trouver des conditions plus complexes”

Optez pour TECH! Vous approfondirez l'utilisation de l'imagerie médicale et des données génomiques, dans le cadre d'une approche holistique visant à comprendre la complexité des maladies” 

Le programme offrira une structure solide et un contenu exceptionnel, conçus pour renforcer le potentiel des professionnels dans le domaine de la santé et de la technologie. Ainsi, le diplôme couvrira des sujets clés tels que l'exécution d'études observationnelles avec l'IA, les méthodes d'intégration de données hétérogènes, les algorithmes dans l'analyse des données biomédicales et l'utilisation de la réalité virtuelle dans les études cliniques. En outre, les outils d'exploration de données appliqués à la Recherche Biomédicale avec l'IA seront étudiés en profondeur, préparant les diplômés à faire face aux défis inhérents à cet outil.  

Un cursus conçu par des experts qui vous offre une immersion complète dans le domaine de la Recherche Biomédicale avec l’IA. Qu'attendez-vous pour vous inscrire?"    

Module 1. Recherche Biomédicale avec l'IA

1.1. Conception et mise en œuvre d'études observationnelles sur l'IA

1.1.1. Mise en œuvre de l'IA dans la sélection et le suivi des populations étudiées
1.1.2. Utilisation d'algorithmes pour le suivi en temps réel des données des études observationnelles
1.1.3. Outils d'IA pour l'identification de modèles et de corrélations dans les études d'observation avec Flatiron Health
1.1.4. Automatisation du processus de collecte et d'analyse des données dans les études d'observation

1.2. Validation et étalonnage des modèles dans la recherche clinique

1.2.1. Techniques d'IA pour garantir la précision et la fiabilité des modèles cliniques
1.2.2. Utilisation de l'IA pour l'étalonnage des modèles prédictifs dans la recherche clinique
1.2.3. Méthodes de validation croisée appliquées aux modèles cliniques utilisant l'IA avec KNIME Analytics Platform
1.2.4. Outils d'IA pour l'évaluation de la généralisation des modèles cliniques

1.3. Méthodes d'intégration de données hétérogènes dans la recherche clinique

1.3.1. Techniques d'IA pour la combinaison de données cliniques, génomiques et environnementales avec DeepGenomics
1.3.2. Utilisation d'algorithmes pour traiter et analyser des données cliniques non structurées
1.3.3. Outils d'IA pour la standardisation et la normalisation des données cliniques avec Informatica’s Healthcare Data Management
1.3.4. Systèmes d'IA pour la corrélation de différents types de données de recherche

1.4. Intégration de données biomédicales multidisciplinaires à l'aide d'OncologyCloud et d'AutoML de Flatiron Health

1.4.1. Systèmes d'IA pour la combinaison de données provenant de différentes disciplines biomédicales
1.4.2. Algorithmes pour l'analyse intégrée des données cliniques et de laboratoire
1.4.3. Outils d'IA pour la visualisation de données biomédicales complexes
1.4.4. Utilisation de l'IA dans la création de modèles de santé holistiques à partir de données multidisciplinaires

1.5. Algorithmes d'apprentissage profond dans l'analyse des données biomédicales

1.5.1. Mise en œuvre de réseaux neuronaux dans l'analyse de données génétiques et protéomiques
1.5.2. Utilisation de l'apprentissage profond pour l'identification de modèles dans les données biomédicales
1.5.3. Développement de modèles prédictifs en médecine de précision avec l'apprentissage profond
1.5.4. Application de l'IA à l'analyse avancée d'images biomédicales à l'aide d'Aidoc

1.6. Optimisation des processus de recherche grâce à l'automatisation

1.6.1. Automatisation des routines de laboratoire grâce à des systèmes d'IA avec Beckman Coulter
1.6.2. Utilisation de l'IA pour une gestion efficace des ressources et du temps dans la recherche
1.6.3. Outils d'IA pour l'optimisation des flux de travail dans la recherche clinique
1.6.4. Systèmes automatisés de suivi et de compte rendu des progrès de la recherche

1.7. Simulation et modélisation informatique en médecine à l'aide de l'IA

1.7.1. Développement de modèles informatiques pour simuler des scénarios cliniques
1.7.2. Utilisation de l'IA pour la simulation des interactions moléculaires et cellulaires avec Schrödinger 
1.7.3. Outils d'IA pour la modélisation prédictive des maladies avec GNS Healthcare
1.7.4. Application de l'IA à la simulation des effets des médicaments et des traitements

1.8. Utilisation de la réalité virtuelle et augmentée dans les études cliniques avec Surgical Theater

1.8.1. Mise en œuvre de la réalité virtuelle pour la formation et la simulation en médecine
1.8.2. Utilisation de la réalité augmentée dans les procédures chirurgicales et les diagnostics
1.8.3. Outils de réalité virtuelle pour les études comportementales et psychologique
1.8.4. Application des technologies immersives à la réadaptation et à la thérapie

1.9. Outils d'exploration de données appliqués à la recherche biomédicale

1.9.1. Utilisation de techniques d'exploration de données pour extraire des connaissances des bases de données biomédicales
1.9.2. Mise en œuvre d'algorithmes d'IA pour découvrir des schémas dans les données cliniques
1.9.3. Outils d'IA pour l'identification de tendances dans de grands ensembles de données avec Tableau
1.9.4. Application de l'exploration de données à la génération d'hypothèses de recherche

1.10. Développement et validation de biomarqueurs à l'aide de l'intelligence artificielle

1.10.1. Utilisation de l'IA pour l'identification et la caractérisation de nouveaux biomarqueurs
1.10.2. Mise en œuvre de modèles d'IA pour la validation de biomarqueurs dans les études cliniques
1.10.3. Outils d'IA pour la corrélation des biomarqueurs avec les résultats cliniques avec Oncimmune
1.10.4. Application de l'IA à l'analyse des biomarqueurs pour la médecine personnalisée

Une expérience de formation unique, clé et décisive pour stimuler votre développement professionnel"