Vous plongerez dans la mise en œuvre des techniques de Big Data et d'apprentissage automatique en Recherche Clinique grâce à ce Certificat avancé"

Les fondamentaux du Big Data sont essentiels pour exploiter le potentiel des informations et des données dans le domaine de la santé. Parmi ses principales applications à la Médecine, l'analyse de grandes quantités de preuves cliniques se distingue. Par exemple, les résultats des tests de laboratoire ou les données génomiques. De cette manière, les médecins assurent un traitement plus efficace à leurs patients, car il est mieux adapté aux individus en fonction de leurs besoins personnels. Cela permet aux médecins d'assurer un traitement plus efficace à leurs patients, car il est mieux adapté aux individus en fonction de leurs besoins personnels. En outre, ces données massives aident à identifier les foyers d'épidémie avant qu'ils ne se propagent, ce qui implique une réponse plus rapide de la part des autorités sanitaires. 

Dans ce contexte, TECH met en œuvre un programme avancé qui approfondira le traitement et l'analyse du texte dans les données de santé. Sous une approche éminemment pratique, le programme d'études couvre les avantages de l'IA dans le domaine de la santé. Ainsi, le syllabus décrit les méthodes les plus avancées pour la recherche de données, afin d'effectuer ensuite des évaluations de la qualité et de la sécurité des informations stockées. La formation aborde également les principaux systèmes d'aide à la prise de décisions cliniques par les diplômés grâce à l'automatisation intelligente. En lien avec cela, le matériel pédagogique offre une vision holistique des innovations dans le domaine de la robotique chirurgicale, notamment le Système Da Vinci.

En même temps, la méthodologie mise en œuvre dans ce programme renforce son caractère innovant. TECH offre un environnement éducatif 100 % en ligne, adapté aux besoins des professionnels en activité qui cherchent à renforcer leurs compétences. Il utilise également le système d'enseignement Relearning, basé sur la répétition de concepts clés pour fixer les connaissances et faciliter l'apprentissage. Ainsi, la combinaison entre flexibilité et approche pédagogique robuste rend le programme très accessible. Les étudiants auront également accès à une bibliothèque remplie de ressources multimédias dans différents formats audiovisuels tels que des résumés interactifs et des infographies.  

Après ce diplôme universitaire, vous serez en mesure d'intégrer des outils d'Intelligence Artificielle dans les Histoires de Santé Electroniques afin de détecter des pathologies de manière précoce et efficace"

Ce Certificat avancé en Analyse des Données Cliniques et Personnalisation des Traitements Médicaux par 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 Intelligence Artificielle dans la Pratique Clinique
• Les contenus graphiques, schématiques et éminemment pratiques de l’ouvrage fournissent des informations scientifiques et pratiques sur les disciplines essentielles à la pratique professionnelle
• Des exercices pratiques où effectuer le processus d’auto-évaluation 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 approfondirez, à travers ce parcours universitaire, l'importance de l'Éthique lors du développement de systèmes médicaux d'Intelligence Artificielle"  

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

Grâce à son contenu multimédia développé avec les dernières technologies éducatives, les spécialistes bénéficieront d’un apprentissage situé et contextuel, c'est-à-dire un environnement simulé qui fournira une formation immersive programmée pour s'entraîner 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 académique. Pour ce faire, l’étudiant sera assisté d'un innovant système de vidéos interactives, créé par des experts reconnus.  

Vous analyserez en profondeur les modèles prédictifs essentiels à la pratique clinique personnalisée grâce à ce programme exclusif"

La méthodologie Relearning utilisée dans ce Certificat avancé vous permettra d'acquérir des compétences de manière autonome et progressive À votre rythme!"

Ce Certificat avancé abordera de manière exhaustive l'impact de l'Intelligence Artificielle sur les soins médicaux personnalisés. À cette fin, le syllabus couvrira l'application de l'analyse assistée par la génomique, en approfondissant l'interprétation des données génériques pour concevoir des stratégies thérapeutiques spécifiques. Le programme proposera également aux étudiants des techniques pionnières d'extraction d'informations auprès des utilisateurs qui sont actuellement mises en œuvre dans le secteur de la santé. Ils maîtriseront également les concepts fondamentaux de l'exploration des données et des systèmes d'extraction. Les aspects éthiques tels que le consentement éclairé seront également inclus dans le programme d'études.

Ce programme complet vous permettra d'acquérir une approche clinique basée sur la qualité et l'intégrité des données dans le contexte des réglementations relatives à la protection de la vie privée"

Module 1. Personnaliser la santé grâce à l'IA

1.1. Applications de l'IA en génomique pour la médecine personnalisée avec DeepGenomics

1.1.1. Développement d'algorithmes d'IA pour l'analyse des séquences génétiques et de leur relation avec les maladies
1.1.2. Utilisation de l'IA pour l'identification de marqueurs génétiques en vue d'un traitement personnalisé
1.1.3. Mise en œuvre de l'IA pour l'interprétation rapide et précise des données génomiques
1.1.4. Outils d'IA pour la corrélation des génotypes avec la réponse aux médicaments

1.2. L'IA dans la pharmacogénomique et la conception de médicaments à l'aide d'AtomWise

1.2.1. Développement de modèles d'IA pour prédire l'efficacité et la sécurité des médicaments
1.2.2. Utilisation de l'IA pour l'identification de cibles thérapeutiques et la conception de médicaments
1.2.3. Application de l'IA à l'analyse des interactions gène-médicament pour la personnalisation du traitement
1.2.4. Mise en œuvre d'algorithmes d'IA pour accélérer la découverte de nouveaux médicaments

1.3. Suivi personnalisé à l'aide de dispositifs intelligents et de l'IA

1.3.1. Développement d'appareils portatifs dotés d'IA pour le suivi continu d'indicateurs de santé
1.3.2. Utilisation de l'IA dans l'interprétation des données collectées par les appareils intelligents avec FitBit
1.3.3. Mise en œuvre de systèmes d'alerte précoce basés sur l'IA pour les problèmes de santé
1.3.4. Outils d'IA pour la personnalisation des recommandations en matière de mode de vie et de santé

1.4. Systèmes d'aide à la décision clinique fondés sur l'IA

1.4.1. Mise en œuvre de l'IA pour aider les cliniciens dans l'aide à la décision clinique avec Oracle Cerner
1.4.2. Développement de systèmes d'IA qui fournissent des recommandations basées sur des données cliniques
1.4.3. Utilisation de l'IA dans l'évaluation des risques et des bénéfices des différentes options thérapeutiques
1.4.4. Outils d'IA pour l'intégration et l'analyse des données de santé en temps réel

1.5. Tendances en matière de personnalisation de la santé grâce à l'IA

1.5.1. Analyse des dernières tendances en matière d'IA pour la personnalisation des soins de santé
1.5.2. Utilisation de l'IA dans le développement d'approches préventives et prédictives dans les soins de santé
1.5.3. Mise en œuvre de l'IA pour adapter les plans de santé aux besoins individuels
1.5.4. Explorer de nouvelles technologies d'IA dans le domaine des soins de santé personnalisés

1.6. Les progrès de la robotique chirurgicale assistée par l'IA avec Intuitive Surgical’s da Vinci Surgical System

1.6.1. Développement de robots chirurgicaux dotés d'IA pour des procédures précises et peu invasives
1.6.2. Utilisation de l'IA pour créer des modèles prédictifs de maladies basés sur des données individuelles avec OncoraMedical
1.6.3. Mise en œuvre de systèmes d'IA pour la planification et la simulation chirurgicales
1.6.4. Progrès dans l'intégration du retour d'information tactile et visuel dans la robotique chirurgicale avec l'IA

1.7. Développement de modèles prédictifs pour une pratique clinique personnalisée

1.7.1. Utilisation de l'IA pour créer des modèles prédictifs de maladies basés sur des données individuelles
1.7.2. Mise en œuvre de l'IA dans la prédiction des réponses au traitement
1.7.3. Développement d'outils d'IA pour l'anticipation des risques sanitaires
1.7.4. Application de la modélisation prédictive à la planification des interventions préventives

1.8. L'IA dans la gestion de la douleur et le traitement personnalisé de la douleur avec Kaia Health

1.8.1. Développement de systèmes d'IA pour l'évaluation et la gestion personnalisée de la douleur
1.8.2. Utilisation de l'IA dans l'identification des schémas de douleur et des réponses au traitement
1.8.3. Mise en œuvre d'outils d'IA dans la personnalisation des thérapies contre la douleur
1.8.4. Application de l'IA au suivi et à l'ajustement des plans de traitement de la douleur

1.9. Autonomie du Patient et Implication Active dans la Personnalisation

1.9.1. Promouvoir l'autonomie des patients grâce à des outils d'IA pour la gestion de la santé des patients avec Ada Health
1.9.2. Développement de systèmes d'IA qui permettent aux patients de prendre des décisions
1.9.3. Utilisation de l'IA pour fournir des informations et une éducation personnalisées aux patients
1.9.4. Outils d'IA facilitant la participation active des patients à leurs soins

1.10. Intégration de l'IA dans les dossiers de santé électroniques avec Oracle Cerner

1.10.1. Mise en œuvre de l'IA pour une analyse et une gestion efficaces des dossiers de santé électroniques
1.10.2. Développement d'outils d'IA pour l'extraction d'insights cliniques à partir des dossiers électroniques
1.10.3. Utiliser l'IA pour améliorer l'exactitude et l'accessibilité des données dans les histoires médicales
1.10.4. Application de l'IA pour corréler les données des dossiers médicaux avec les plans de traitement

Module 2. Analyse des Big Data dans le secteur de la santé avec l'IA

2.1. Principes fondamentaux Big Data dans la santé

2.1.1. L'explosion des données dans le domaine de la santé
2.1.2. Concept de Big Data et principaux outils
2.1.3. Applications du Big Data dans le domaine de la santé

2.2. Traitement et analyse de texte dans les données de santé avec KNIME et Python

2.2.1. Concepts du traitement du langage naturel
2.2.2. Techniques de embeding
2.2.3. Application du traitement du langage naturel dans le domaine de la santé

2.3. Méthodes avancées de recherche de données dans le domaine de la santé avec KNIME et Python

2.3.1. Exploration de techniques innovantes pour la recherche efficace de données de santé
2.3.2. Développer des stratégies avancées pour l'extraction et l'organisation de l'information dans les environnements de santé
2.3.3. Mise en œuvre de méthodes de recherche de données adaptatives et personnalisées pour divers contextes cliniques

2.4. Évaluation de la qualité dans l'analyse des données de santé avec KNIME et Python

2.4.1. Développer des indicateurs pour une évaluation rigoureuse de la qualité des données dans le domaine de la santé
2.4.2. Mise en œuvre d'outils et de protocoles pour garantir la qualité des données utilisées dans l'analyse clinique
2.4.3. Évaluation continue de l'exactitude et de la fiabilité des résultats des projets d'analyse des données de santé

2.5. Exploration de données et apprentissage automatique dans le domaine de la santé avec KNIME et Python

2.5.1. Principales méthodologies d'exploration de données
2.5.2. Intégration des données de santé
2.5.3. Détection de modèles et d'anomalies dans les données de santé

2.6. Domaines innovants du Big Data et de l'IA dans les soins de santé

2.6.1. Exploration de nouvelles frontières dans l'application du Big Data et de l'IA pour transformer le secteur de la santé
2.6.2. Identifier des opportunités innovantes pour l'intégration des technologies du Big Data et de l'IA dans les pratiques médicales
2.6.3. Développer des approches de pointe pour maximiser le potentiel du Big Data et de l'IA dans le domaine de la santé

2.7. Collecte et prétraitement de données médicales avec KNIME et Python

2.7.1. Développement de méthodologies efficaces pour la collecte de données médicales dans des contextes cliniques et de recherche
2.7.2. Mise en œuvre de techniques avancées de prétraitement pour optimiser la qualité et l'utilité des données médicales
2.7.3. Design de stratégies de collecte et de prétraitement qui garantissent la confidentialité et le respect de la vie privée des informations médicales

2.8. Visualisation et communication de données dans le domaine de la santé à l'aide d'outils tels que PowerBI et Python

2.8.1. Design d'outils de visualisation innovants dans le domaine de la santé
2.8.2. Stratégies créatives de communication en matière de santé
2.8.3. Intégration des technologies interactives dans le domaine de la santé

2.9. Sécurité et gouvernance des données dans le secteur de la santé

2.9.1. Élaboration de stratégies globales de sécurité des données pour protéger la confidentialité et la vie privée dans le secteur de la santé
2.9.2. Mise en œuvre de cadres de gouvernance efficaces pour garantir une gestion éthique et responsable des données dans les établissements médicaux
2.9.3. Design des politiques et procédures visant à garantir l'intégrité et la disponibilité des données médicales, en relevant les défis spécifiques au secteur de la santé

2.10. Applications pratiques du Big Data dans le domaine de la santé

2.10.1. Développement de solutions spécialisées pour gérer et analyser de grands ensembles de données dans les établissements de santé
2.10.2. Utilisation d'outils pratiques basés sur le Big Data pour soutenir la prise de décision clinique
2.10.3. Application d'approches innovantes en matière de Big Data pour relever des défis spécifiques dans le secteur de la santé

Module 3. Éthique et réglementation de l'IA médicale 

3.1. Principes éthiques de l'utilisation de l'IA en médecine 

3.1.1. Analyse et adoption de principes éthiques dans le développement et l'utilisation de systèmes d'IA médicaux
3.1.2. Intégration des valeurs éthiques dans la prise de décision assistée par l'IA dans des contextes médicaux
3.1.3. Établissement de lignes directrices éthiques pour garantir une utilisation responsable de l'intelligence Artificielle en médecine

3.2. Confidentialité des données et consentement dans les contextes médicaux 

3.2.1. Élaboration de politiques de protection de la vie privée pour protéger les données sensibles dans les applications médicales de l'IA
3.2.2. Garantir le consentement éclairé lors de la collecte et de l'utilisation de données personnelles dans le domaine médical
3.2.3. Mise en œuvre de mesures de sécurité pour protéger la vie privée des patients dans les environnements d'IA médicale

3.3. Éthique dans la recherche et le développement des systèmes d'IA médicale

3.3.1. Évaluation éthique des protocoles de recherche dans le cadre du développement de systèmes d'IA pour les soins de santé 
3.3.2. Garantir la transparence et la rigueur éthique dans les phases de développement et de validation des systèmes d'IA médicale
3.3.3. Considérations éthiques dans la publication et le partage des résultats dans le domaine de l'IA médicale

3.4. Impact social et responsabilité dans l'IA médicale 

3.4.1. Analyse de l'impact social de l'IA dans la prestation de services de santé
3.4.2. Élaboration de stratégies d'atténuation des risques et de responsabilité éthique dans les applications de l'IA en médecine
3.4.3. Évaluation continue de l'impact sociétal et adaptation des systèmes d'IA pour contribuer positivement à la santé publique

3.5. Développement durable de l'IA dans le secteur de la santé 

3.5.1. Intégration de pratiques durables dans le développement et la maintenance des systèmes d'IA dans le secteur de la santé
3.5.2. Évaluation de l'impact environnemental et économique des technologies d'IA dans le secteur de la santé
3.5.3. Élaboration de modèles commerciaux durables pour assurer la continuité et l'amélioration des solutions d'IA dans le secteur de la santé

3.6. Gouvernance des données et cadres réglementaires internationaux dans le domaine de l'IA médicale 

3.6.1. Développer des cadres de gouvernance pour une gestion éthique et efficace des données dans les applications médicales de l'IA
3.6.2. Adaptation aux normes et réglementations internationales pour garantir la conformité éthique et juridique
3.6.3. Participation active aux initiatives internationales visant à établir des normes éthiques dans le développement des systèmes d'IA médicale

3.7. Aspects économiques de l'IA dans le domaine des soins de santé 

3.7.1. Analyse des implications économiques et des coûts-bénéfices de la mise en œuvre de systèmes d'IA dans le domaine des soins de santé
3.7.2. Élaboration de modèles commerciaux et financiers pour faciliter l'adoption des technologies de l'IA dans le secteur de la santé
3.7.3. Évaluer l'efficacité économique et l'équité dans l'accès aux services de santé pilotés par l'IA

3.8. Conception centrée sur l'humain des systèmes d'IA médicale 

3.8.1. Intégration des principes de conception centrée sur l'humain pour améliorer la convivialité et l'acceptabilité des systèmes d'IA médicale
3.8.2. Implication des professionnels de santé et des patients dans le processus de design pour garantir la pertinence et l'efficacité des solutions
3.8.3. Évaluation continue de l'expérience et du retour d'information de l'utilisateur afin d'optimiser l'interaction avec les systèmes d'IA dans les environnements médicaux

3.9. Équité et transparence dans l'apprentissage automatique médical 

3.9.1. Développer des modèles d'apprentissage automatique médical qui favorisent l'équité et la transparence
3.9.2. Mise en œuvre de pratiques visant à atténuer les préjugés et à garantir l'équité dans l'application des algorithmes d'IA aux soins de santé
3.9.3. Évaluation continue de l'équité et de la transparence dans le développement et le déploiement de solutions d'apprentissage automatique en médecine

3.10. Sécurité et politique dans la mise en œuvre de l'IA en médecine

3.10.1. Élaborer des politiques de sécurité pour protéger l'intégrité et la confidentialité des données dans les applications médicales de l'IA
3.10.2. Mise en œuvre de mesures de sécurité dans le déploiement des systèmes d'IA afin de prévenir les risques et de garantir la sécurité des patients
3.10.3. Évaluation continue des politiques de sécurité pour s'adapter aux avancées technologiques et aux nouveaux défis dans la mise en œuvre de l'IA médicale

Profitez de cette opportunité pour vous entourer de professionnels experts et apprendre de leur méthodologie de travail"