Questa specializzazione trasmetterà un senso di sicurezza nella pratica medica e ti aiuterà a crescere a livello personale e professionale”

La scala e la complessità dei dati genomici fanno scomparire le misure tradizionalmente utilizzate nei test di laboratorio. Negli ultimi anni il campo dell'informatica si è sviluppato notevolmente consentendo di analizzare e interpretare il sequenziamento del DNA, che ha creato un divario tra le conoscenze biologiche e la loro applicazione alla pratica clinica di routine. Pertanto, risulta fondamentale educare, diffondere e incorporare tali tecniche informatiche nella comunità medica per poter interpretare l'analisi massiccia di dati provenienti da pubblicazioni, banche dati biologiche o mediche e storie cliniche, arricchendo così le informazioni biologiche disponibili a livello clinico. 

L'apprendimento automatico consentirà lo sviluppo dell'oncologia di precisione, con l'obiettivo di interpretare le caratteristiche genomiche e trovare terapie mirate, o di identificare i rischi di insorgenza di determinate malattie e stabilire misure preventive più personalizzate. Uno degli obiettivi fondamentali del programma è quello di avvicinare e diffondere le conoscenze informatiche che sono già applicate in altre aree del sapere, ma che hanno solo una minima implementazione nel mondo medico. Al fine di consentire alla medicina genomica di diventare una realtà, è necessario interpretare con precisione l'enorme volume di informazioni cliniche attualmente disponibili e associarle ai dati biologici generati dopo un'analisi bioinformatica. Sebbene si tratti di una sfida difficile, permetterà di esplorare gli effetti della variazione genetica e le potenziali terapie in modo rapido, economico e con maggiore precisione di quanto sia possibile attualmente.

Gli esseri umani non sono naturalmente equipaggiati per percepire e interpretare le sequenze genomiche, né per capire tutti i meccanismi, i percorsi e le interazioni che avvengono all'interno di una cellula vivente, né per prendere decisioni mediche con decine o centinaia di variabili. Per avanzare, è necessario un sistema con capacità analitiche sovrumane per semplificare l'ambiente di lavoro e mostrare le relazioni e le vicinanze tra le variabili. Nella genomica e nella biologia, è ormai noto che investire le risorse sulle nuove tecniche computazionali è più utile che nella pura raccolta di dati, fatto probabilmente similare nel contesto della medicina e, naturalmente, dell’Oncologia. 

Aggiorna le tue conoscenze grazie al programma dell’Esperto Universitario in Tecniche di Machine Learning e Data Mining in Oncologia Genomica”

Questo esperto universitario in Tecniche di Machine Learning e Data Mining in Oncologia Genomica possiede il programma scientifico più completo e aggiornato del mercato. Le caratteristiche principali del programma sono: 

• Sviluppo di casi pratici presentati da esperti in Tecniche di Machine Learning e Data Mining in Oncologia Genomica
• Contenuti grafici, schematici ed eminentemente pratici che forniscono informazioni scientifiche e pratiche sulle discipline essenziali per l’esercizio della professione
• Novità in merito alle Tecniche di Machine Learning e Data Mining in Oncologia Genomica
• Esercizi pratici che offrono un processo di autovalutazione per migliorare l'apprendimento
• Particolare enfasi sulle metodologie innovative in Tecniche di Machine Learning e Data Mining in Oncologia Genomica
• Lezioni teoriche, domande all'esperto, forum di discussione su questioni controverse e compiti di riflessione individuale
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Questo esperto universitario è il miglior investimento che tu possa fare nella scelta di un programma di aggiornamento per due motivi: oltre a rinnovare le tue conoscenze in materia di Tecniche di Machine Learning e Data Mining in Oncologia Genomica, otterrai una qualifica da TECH Università Tecnologica”

Il personale docente del programma comprende rinomati specialisti dell’ambito delle Tecniche di Machine Learning e Data Mining in Oncologia Genomica, che forniscono agli studenti le competenze necessarie a intraprendere un percorso di studio eccellente.

I contenuti multimediali, sviluppati in base alle ultime tecnologie educative, forniranno al professionista un apprendimento coinvolgente e localizzato, ovvero inserito in un contesto reale.

La creazione di questo programma è incentrata sull’Apprendimento Basato su Problemi, mediante il quale lo specialista deve cercare di risolvere le diverse situazioni che gli si presentano durante il corso. Lo studente potrà usufruire di un innovativo sistema di video interattivi creati da esperti di rinomata fama nel campo delle Tecniche di Machine Learning e Data Mining in Oncologia Genomica, con vasta esperienza di insegnamento.

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Il programma in Tecniche di Machine Learning e Data Mining in Oncologia Genomica ha lo scopo di facilitare le prestazioni del medico specializzato in trattamento della patologia oncologica, per la quale è necessario interpretare con precisione l'enorme volume di informazioni cliniche attualmente disponibili e associarle ai dati biologici generati dopo un'analisi bioinformatica.

Questo programma, con l’impiego delle tecnologie didattiche più innovative, è stato ideato per aiutarti ad aggiornare le tue conoscenze in Tecniche di Machine Learning e Data Mining in Oncologia Genomica, e per aiutarti nel tuo processo decisionale in situazioni difficili”

Obiettivo generale

• Essere in grado di interpretare accuratamente il volume di informazioni cliniche attualmente disponibili e associate ai dati biologici generati dopo l'analisi bioinformatica

Obiettivi specifici

Modulo 1. Biologia molecolare

• Aggiornare le conoscenze nella biologia molecolare del cancro, in particolare in relazione al concetto di eterogeneità genetica, riprogrammazione del microambiente 
• Capire cos'è l'apprendimento automatico e utilizzare alcune tecniche di classificazione dei dati (albero decisionale, k-NN, macchine a vettori di supporto, reti neurali, ecc.) 
• Imparare a dividere i dati in un insieme di test e pratica e scoprire i concetti di bias e varianza 

Modulo 2. Data mining applicato alla genomica 

• Imparare come il data mining permette di trovare modelli e regolarità nei database  
• Imparare ad applicare i principi del data mining alla dissezione di grandi insiemi di dati complessi (Big Data), compresi quelli in database molto grandi o in siti web 
• Esplorare, analizzare e sfruttare i dati e trasformarli in informazioni utili e preziose per la pratica clinica

Modulo 3. Tecniche di data mining genomico  

• Capire come la maggior parte dei dati scientifici appare in documenti come pagine web e file PDF che sono difficili da elaborare per ulteriori analisi, ma possono essere resi utilizzabili attraverso tecniche di scraping
• Accedere a molte fonti di dati attraverso il web per l'implementazione della medicina di precisione permettendo l'estrazione massiccia di informazioni

Modulo 4. Applicazione della bioinformatica in oncologia genomica   

• Capire la funzione dei geni con poche informazioni cliniche basate sulla vicinanza ontologica 
• Scoprire i geni coinvolti in una malattia sulla base di una massiccia ricerca su Pubmed e una rappresentazione grafica del livello di evidenza scientifica 

Migliora l’assistenza fornita ai pazienti grazie al programma di specializzazione in Oncologia Genomica”