Внедряйте нейронные сети в лучшем в мире цифровом университете по версии Forbes"

Машинное обучение в биомедицинских исследованиях чрезвычайно полезно для врачей, чтобы повысить точность их диагнозов. Анализируя значительные объемы биомедицинских данных, эта система выявляет индивидуальные закономерности в состоянии здоровья пользователей. Таким образом, специалисты разрабатывают полностью индивидуальные планы лечения с учетом конкретных потребностей пациентов. Кроме того, эта технология способна обнаружить сложные взаимосвязи между генами, белками и заболеваниями, что облегчает открытие биомаркеров.  Это ускоряет исследования в области новых методов лечения и лекарств, которые улучшают благосостояние граждан.

В этом контексте TECHвнедряет инновационное исследование, которое позволит специалистам получить всестороннее понимание и практические навыки, чтобы стать экспертами в передовых методологиях биомедицинских исследований с использованием искусственного интеллекта. Для этого учебная программа будет углубляться в моделирование биологических процессов и условий. В связи с этим в программе будут стоять вопросы создания синтетических наборов данных, а также научного и клинического обоснования полученных моделей. Важно, что в научных материалах будет подчеркнута важность этических норм и правил, связанных с использованием синтетических данных.

Учебный план становится более динамичным благодаря мультимедийным ресурсам и широкому спектру учебных ресурсов, таких как специализированные чтения и кейс-стади Кроме того, методология Relearning, используемая в этом учебном заведении, поможет специалистам добиться гораздо более эффективного обновления за более короткий период времени. Уникальная возможность идти в ногу со временем благодаря гибкому онлайн-обучению, которое позволяет совместить самые сложные повседневные обязанности с университетской программой, которая является передовой.

Единственное требование к врачам — наличие устройства с доступом в Интернет, чтобы получить доступ к Виртуальному кампусу и расширить свои знания за счет самых инновационных дидактических материалов. 

Став специалистом, вы сможете использовать искусственный интеллект для сбора данных с медицинских приборов и выявления более сложных заболеваний" 

Данный Университетский курс в области передовых методологий биомедицинских исследований с использованием искусственного интеллекта содержит самую полную и современную образовательную программу на рынке. Основными особенностями обучения являются:

• Разбор практических кейсов, представленных экспертами в области передовых методологий биомедицинских исследований с использованием искусственного интеллекта
• Наглядное, схематичное и исключительно практичное содержание курса предоставляет научную и практическую информацию по тем дисциплинам, которые необходимы для осуществления профессиональной деятельности
• Практические упражнения для самопроверки, контроля и улучшения успеваемости
• Особое внимание уделяется инновационным методологиям
• Теоретические занятия, вопросы эксперту, дискуссионные форумы по спорным темам и самостоятельная работа
• Учебные материалы курса доступны с любого стационарного или мобильного устройства с выходом в интернет

Вы будете решать современные задачи в области биомедицинских исследований, от анализа больших массивов данных до прогнозирования клинических исходов" 

В преподавательский состав программы входят профессиональные эксперты в данной области, которые привносят в обучение свой профессиональный опыт, а также признанные специалисты из ведущих сообществ и престижных университетов.

Мультимедийное содержание программы, разработанное с использованием новейших образовательных технологий, позволит специалисту проходить обучение с учетом контекста и ситуации, т.е. в симулированной среде, обеспечивающей иммерсивный учебный процесс, запрограммированный на обучение в реальных ситуациях.

Структура этой программы основана на проблемно-ориентированном обучении, с помощью которого специалист должен попытаться разрешать различные ситуации из профессиональной практики, возникающие в течение учебного курса. В этом специалистам поможет инновационная интерактивная видеосистема, созданная признанными экспертами.

Вы изучите использование медицинских изображений и геномных данных, применяя целостный подход к пониманию сложности заболеваний" 

Вы укрепите свои ключевые знания с помощью инновационной методики Relearning для эффективного усвоения предмета" 

Благодаря исключительно практическому подходу этот Университетский курс предоставит специалистам передовые методы искусственного интеллекта для применения в биомедицинских исследованиях. В рамках учебной программы будут подробно рассмотрены такие важные аспекты, как проведение обсервационных исследований с помощью машинного обучения, методы интеграции разнородных данных, алгоритмы анализа биомедицинских данных и использование виртуальной реальности в клинических исследованиях. Кроме того, в программе будут рассмотрены прикладные инструменты добычи данных, чтобы специалисты могли преодолеть трудности, присущие этому ресурсу. 

Эта программа дает вам возможность обновить свои знания в реальном контексте, с максимальной научной строгостью учреждения, занимающего ведущее положение в области технологий"

Модуль 1. Биомедицинские исследования с использованием ИИ

1.1. Разработка и проведение обсервационных исследований ИИ

1.1.1. Внедрение ИИ для отбора и сегментации исследуемых популяций
1.1.2. Использование алгоритмов для мониторинга данных обсервационных исследований в режиме реального времени
1.1.3. Инструменты ИИ для выявления закономерностей и корреляций в обсервационных исследованиях
1.1.4. Автоматизация процесса сбора и анализа данных в обсервационных исследованиях

1.2. Валидация и калибровка моделей в клинических исследованиях

1.2.1. Методы ИИ для обеспечения точности и надежности клинических моделей
1.2.2. Использование ИИ для калибровки прогностических моделей в клинических исследованиях
1.2.3. Методы перекрестной валидации, применяемые к клиническим моделям с использованием ИИ
1.2.4. Инструменты ИИ для оценки обобщенности клинических моделей

1.3. Методы интеграции разнородных данных в клинических исследованиях

1.3.1. Методы ИИ для объединения клинических, геномных и экологических данных
1.3.2. Использование алгоритмов для обработки и анализа неструктурированных клинических данных
1.3.3. Инструменты ИИ для нормализации и стандартизации клинических данных
1.3.4. Системы ИИ для корреляции различных типов исследовательских данных

1.4. Мультидисциплинарная интеграция биомедицинских данных

1.4.1. Системы ИИ для объединения данных из различных биомедицинских дисциплин
1.4.2. Алгоритмы для комплексного анализа клинических и лабораторных данных
1.4.3. Инструменты ИИ для визуализации сложных биомедицинских данных
1.4.4. Использование ИИ для создания целостных моделей здоровья на основе междисциплинарных данных

1.5. Алгоритмы глубокого обучения в анализе биомедицинских данных

1.5.1. Внедрение нейронных сетей в анализ генетических и протеомных данных
1.5.2. Использование глубокого обучения для идентификации паттернов в биомедицинских данных
1.5.3. Разработка прогностических моделей в прецизионной медицине с помощью глубокого обучения
1.5.4. Применение ИИ в передовом анализе биомедицинских изображений

1.6. Оптимизация исследовательских процессов с помощью автоматизации

1.6.1. Автоматизация лабораторных процессов с помощью систем ИИ
1.6.2. Использование ИИ для эффективного управления ресурсами и временем в исследованиях
1.6.3. Инструменты ИИ для оптимизации рабочего процесса в клинических исследованиях
1.6.4. Автоматизированные системы отслеживания и отчетности о ходе исследований

1.7. Симуляция и вычислительное моделирование в медицине ИИ

1.7.1. Разработка вычислительных моделей для имитации клинических сценариев
1.7.2. Использование ИИ для моделирования молекулярных и клеточно-клеточных взаимодействий
1.7.3. Инструменты ИИ для прогностического моделирования заболеваний
1.7.4. Применение ИИ для моделирования эффектов лекарств и лечения

1.8. Использование виртуальной и дополненной реальности в клинических исследованиях

1.8.1. Внедрение виртуальной реальности для обучения и моделирования в медицине
1.8.2. Использование дополненной реальности в хирургических процедурах и диагностике
1.8.3. Инструменты виртуальной реальности для поведенческих и психологических исследований
1.8.4. Применение иммерсивных технологий в реабилитации и терапии

1.9. Инструменты интеллектуального анализа данных, применяемые в биомедицинских исследованиях

1.9.1. Использование методов интеллектуального анализа данных для извлечения знаний из биомедицинских баз данных
1.9.2. Реализация алгоритмов ИИ для обнаружения закономерностей в клинических данных
1.9.3. Инструменты ИИ для выявления тенденций в больших массивах данных
1.9.4. Применение интеллектуального анализа данных для формирования гипотез исследований

1.10. Разработка и валидация биомаркеров с помощью искусственного интеллекта

1.10.1. Использование ИИ для идентификации и определения характеристик новых биомаркеров
1.10.2. Внедрение моделей ИИ для валидации биомаркеров в клинических исследованиях
1.10.3. Инструменты ИИ для корреляции биомаркеров с клиническими исходами
1.10.4. Применение ИИ в анализе биомаркеров для персонализированной медицины

Уникальный, важный и значимый курс обучения для развития вашей карьеры"