Grâce à l'utilisation de l'IA dans l'Analyse des Données, vous pourrez personnaliser les traitements et développer des thérapies plus efficaces, contribuant ainsi à l'avancement de la médecine”

L'application de l'Intelligence Artificielle (IA) à l'Analyse des Données Cliniques a révolutionné le paysage des soins de santé. Sa capacité à traiter rapidement et avec précision de grands volumes de données facilite l'identification de modèles et de corrélations complexes dans les ensembles d'informations cliniques. En outre, elle permet l'intégration de données hétérogènes, telles que les dossiers médicaux électroniques, les images médicales et les données génomiques, offrant ainsi une vision complète et holistique de la santé des individus.

Pour ces raisons, Analyse des Données avec l'Intelligence Artificielle dans la Recherche Clinique a conçu ce Certificat avancé en Analyse des Données avec l'IA dans la Recherche Clinique, un programme complet qui fournira au clinicien une vue détaillée de l'Intelligence Artificielle, en se concentrant sur l'apprentissage automatique et sa mise en œuvre spécifique dans l'Analyse des Données cliniques et biomédicales. Du traitement du langage naturel à l'utilisation des réseaux neuronaux dans la recherche biomédicale, les outils, plateformes et techniques avancés de visualisation des données seront analysés.

Le diplômé appliquera également l'IA à la simulation de processus biologiques, à la génération d'ensembles de données synthétiques et à la validation scientifique et clinique des modèles obtenus. En outre, ils participeront à l'analyse des interactions moléculaires, la modélisation de maladies complexes et d'autres questions cruciales, telles que l'éthique et les réglementations associées à l'utilisation de données synthétiques.

De même, cette formation se concentrera sur la mise en œuvre des techniques du Big Data et d'apprentissage automatique dans la recherche clinique, en approfondissant l'exploration des données dans les registres cliniques, ainsi que l'application des modèles d'IA dans l'épidémiologie et l'analyse des réseaux biologiques.

Ainsi, TECH a mis en œuvre un programme basé sur la méthodologie de pointe Relearning, axée sur la répétition des concepts essentiels pour assurer une compréhension optimale du syllabus. En effet, le mode 100% en ligne permettra aux étudiants d'accéder aux contenus à partir de n'importe quel appareil électronique disposant d'une connexion Internet.

Vous découvrirez des tendances significatives dans la réponse aux différents traitements, ainsi que dans la prédiction des résultats cliniques, tout cela grâce à ce programme 100% en ligne”

Ce Certificat avancé en Analyse des Données avec l'Intelligence Artificielle 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 données avec IA dans la Recherche Clinique
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• Il met l'accent sur les méthodologies innovantes 
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Vous explorerez la simulation de médicaments et de traitements dans le cadre de la contribution de l'IA dans la recherche en santé”

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 aborderez les défis liés à la gestion de grands ensembles de données, à la sécurité de l'information et aux applications pratiques du Big Data dans le domaine biomédical"

Vous développerez des stratégies pour exploiter l'IA et optimiser la recherche clinique, en utilisant les ressources multimédias les plus innovantes"

Ce diplôme académique a une structure dynamique et un contenu stratégiquement conçu pour immerger le professionnel dans les fondamentaux essentiels et les applications les plus avancées de l'Intelligence Artificielle (IA) dans la Recherche Clinique. Ainsi, le diplômé analysera les principes de l'apprentissage automatique, l'interprétation des données biomédicales et le traitement du langage naturel, ainsi que les complexités éthiques et réglementaires entourant cette discipline révolutionnaire. En outre, ils apprendront à simuler des processus biologiques, à générer des données synthétiques et à valider des modèles, le tout de la main d'experts de premier plan dans ce domaine.

Vous vous doterez des compétences nécessaires pour mener la transformation de la Recherche Clinique grâce au pouvoir innovant de l'IA”

Module 1. Méthodes et Outils d'IA pour la Recherche Clinique

1.1. Technologies et outils d'IA dans la recherche clinique

1.1.1. Utilisation de l'apprentissage automatique pour identifier des schémas dans les données cliniques
1.1.2. Développement d'algorithmes prédictifs pour les essais cliniques
1.1.3. Mise en œuvre de systèmes d'IA pour améliorer le recrutement des patients
1.1.4. Outils d'IA pour l'analyse en temps réel des données de recherche avec Tableau

1.2. Méthodes statistiques et algorithmes dans les études cliniques

1.2.1. Application de techniques statistiques avancées pour l'analyse des données cliniques
1.2.2. Utilisation d'algorithmes pour la validation et la vérification des résultats des essais
1.2.3. Mise en œuvre de modèles de régression et de classification dans les études cliniques
1.2.4. Analyse de grands ensembles de données à l'aide de méthodes statistiques informatiques

1.3. Conception d'expériences et analyse des résultats

1.3.1. Stratégies pour la conception efficace d'essais cliniques utilisant l'IA avec IBM Watson Health
1.3.2. Techniques d'IA pour l'analyse et l'interprétation des données expérimentales
1.3.3. Optimisation des protocoles de recherche à l'aide de simulations d'IA
1.3.4. Évaluer l'efficacité et la sécurité des traitements à l'aide de modèles d'IA

1.4. Interprétation d'images médicales par l'IA dans la recherche avec Aidoc

1.4.1. Développement de systèmes d'IA pour la détection automatique de pathologie dans les images
1.4.2. Utilisation de l'apprentissage profond pour la classification et la segmentation des images médicales
1.4.3. Outils d'IA pour améliorer la précision des diagnostics d'imagerie
1.4.4. Analyse d'images radiologiques et de résonance magnétique à l'aide de l'IA

1.5. Analyse des données cliniques et biomédicales 

1.5.1. IA dans le traitement et l'analyse des données génomiques et protéomiques DeepGenomics
1.5.2. Outils d'analyse intégrée des données cliniques et biomédicales
1.5.3. Utilisation de l'IA pour identifier les biomarqueurs dans la recherche clinique
1.5.4. Analyse prédictive des résultats cliniques sur la base de données biomédicales

1.6. Visualisation avancée des données dans la recherche clinique

1.6.1. Développement d'outils de visualisation interactifs pour les données cliniques
1.6.2. Utilisation de l'IA dans la création de représentations graphiques de données complexes Microsoft Power BI
1.6.3. Techniques de visualisation pour faciliter l'interprétation des résultats de la recherche
1.6.4. Outils de réalité augmentée et virtuelle pour la visualisation des données biomédicales

1.7. Traitement du langage naturel dans la documentation scientifique et clinique

1.7.1. Application du traitement du langage naturel à l'analyse de la littérature scientifique et des dossiers cliniques avec Linguamatics
1.7.2. Outils d'IA pour l'extraction d'informations pertinentes à partir de textes médicaux
1.7.3. Systèmes d'IA pour résumer et catégoriser les publications scientifiques
1.7.4. Utilisation de la PNL pour identifier les tendances et les modèles dans la documentation clinique

1.8. Traitement de données hétérogènes dans la Recherche Clinique avec Google Cloud Healthcare API et IBM Watson Health

1.8.1. Techniques d'IA pour intégrer et analyser des données provenant de diverses sources cliniques
1.8.2. Outils de gestion des données cliniques non structurées
1.8.3. Systèmes d'IA pour la corrélation des données cliniques et démographiques
1.8.4. Analyse des données multidimensionnelles en vue d'obtenir des insights cliniques

1.9. Applications des réseaux neuronaux dans la recherche biomédicale

1.9.1. Utilisation de réseaux neuronaux pour la modélisation des maladies et la prédiction des traitements
1.9.2. Mise en œuvre de réseaux neuronaux dans la classification des maladies génétiques
1.9.3. Développement de systèmes de diagnostic basés sur les réseaux neuronaux
1.9.4. Application des réseaux neuronaux à la personnalisation du traitement médical

1.10. Modélisation prédictive et son impact sur la recherche clinique

1.10.1. Développement de modèles prédictifs pour anticiper les résultats cliniques
1.10.2. Utilisation de l'IA dans la prédiction des effets secondaires et des réactions indésirables
1.10.3. Mise en œuvre de modèles prédictifs dans l'optimisation des essais cliniques
1.10.4. Analyse des risques des traitements médicaux à l'aide de la modélisation prédictive

Module 2. Recherche Biomédicale avec l'IA

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

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

2.2. Validation et étalonnage des modèles dans la recherche clinique

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

2.8.1. Mise en œuvre de la réalité virtuelle pour la formation et la simulation en médecine
2.8.2. Utilisation de la réalité augmentée dans les procédures chirurgicales et les diagnostics
2.8.3. Outils de réalité virtuelle pour les études comportementales et psychologique
2.8.4. Application des technologies immersives à la réadaptation et à la thérapie

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

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

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

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

Module 3. Analyse des Big Data et apprentissage automatique dans la Recherche Clinique

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

3.1.1. L'explosion des données dans le domaine de la Recherche Clinique
3.1.2. Concept de Big Data et principaux outils
3.1.3. Applications des Big Data dans la Recherche Clinique

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

3.2.1. Principales méthodologies d'exploration de données
3.2.2. Intégration des données des registres cliniques et biomédicaux
3.2.3. Détection de modèles et d'anomalies dans les dossiers cliniques et biomédicaux

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

3.3.1. Techniques de classification en recherche biomédicale
3.3.2. Techniques de régression en recherche biomédicale
3.3.3. Techniques non supervisées en recherche biomédicale

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

3.4.1. Techniques de classification en recherche clinique
3.4.2. Techniques de régression en recherche Clinique
3.4.3. Deep Learning dans la recherche clinique

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

3.5.1. Techniques de classification pour l'épidémiologie et la santé publique
3.5.2. Techniques de régression pour l'épidémiologie et la santé publique
3.5.3. Techniques non supervisées pour l'épidémiologie et la santé publique

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

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

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

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

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

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

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

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

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

3.10.1. Exploration de cas réussis dans la mise en œuvre des Big Data biomédicales dans la recherche clinique
3.10.2. Développer des stratégies pratiques pour l'application des Big Data dans la prise de décision clinique
3.10.3. 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"