Анализ больших данных в секторе здравоохранения с помощью искусственного интеллекта

Данный Университетский курс поможет вам добиться значительных успехов в профессиональном росте в качестве врача, специализирующегося в области больших данных и их применения в медицине" 

Аналитика больших данных в секторе здравоохранения с помощью машинного обучения дает множество преимуществ как для здравоохранения, так и для биомедицинских исследований. Среди них выделяются возможности телемедицины и удаленной медицинской помощи. Искусственный интеллект также полезен для выявления факторов риска и тенденций в области здоровья населения. Таким образом, медицинский персонал сможет более эффективно проводить профилактику или политику.  Кроме того, этот интеллектуальный инструмент способствует более эффективному управлению ресурсами в медицинской среде. Это позволяет прогнозировать спрос на медицинскую помощь, оптимизировать распределение персонала и сократить операционные расходы.

В связи с этим TECH разрабатывает Университетский курс, в котором будут подробно рассмотрены основы работы с большими данными в секторе здравоохранения с помощью искусственного интеллекта. Учебная программа позволит углубить внедрение инструментов и протоколов для обеспечения качества данных, используемых в клиническом анализе. Кроме того, в программе будут рассмотрены вопросы оценки качества анализа медицинских данных с использованием инновационных показателей. Особое внимание будет уделено протоколам добычи данных, чтобы студенты могли ставить более надежные диагнозы при изучении широкого спектра клинической и биомедицинской информации.  

С другой стороны, эта программа обеспечит студентам прочную теоретическую базу, позволяющую применять ее в реальных ситуациях, благодаря руководству и поддержке выдающегося преподавательского состава, включающего экспертов с большим профессиональным опытом. Таким образом, TECH предоставляет студентам эксклюзивную методологию Relearning — инновационную педагогическую систему обучения, основанную на повторении основных понятий, что гарантирует эффективное усвоение знаний. Все, что потребуется специалистам, - это электронное устройство с доступом в Интернет, чтобы получить доступ к Виртуальному кампусу и пользоваться самыми актуальными учебными материалами на академическом рынке. 

Вы будете применять креативную тактику коммуникации в сфере здравоохранения, а ваши пациенты будут хорошо информированы о своем здоровье" 

Данный Университетский курс в области анализа больших данных в секторе здравоохранения с помощью искусственного интеллекта содержит самую полную и современную образовательную программу на рынке. Наиболее характерными особенностями обучения являются:

• Разбор практических кейсов, представленных экспертами в области искусственного интеллекта в клинической практике 
• Наглядное, схематичное и исключительно практичное содержание курса предоставляет научную и практическую информацию по тем дисциплинам, которые необходимы для осуществления профессиональной деятельности 
• Практические упражнения для самооценки, 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 внедрять эффективные системы управления для обеспечения этичного и ответственного управления клиническими данными" 

В преподавательский состав программы входят профессионалы из данного сектора, которые привносят в обучение опыт своей работы, 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 разработаете стратегии сбора и предварительной обработки, гарантирующие конфиденциальность медицинской информации" 

Вы достигнете поставленных целей благодаря дидактическим инструментам TECH, включая пояснительные видеоролики и интерактивные конспекты" 

В рамках этой 150-часовой программы студенты расширят свои знания в области сбора, фильтрации и предварительной обработки медицинских данных. Это позволит специалистам вести качественную и добросовестную работу. Специалисты обеспечат постоянную безопасность медицинской информации, применяя самые эффективные протоколы защиты. Кроме того, они будут работать с основными инструментами больших данных для мониторинга распространения инфекционных заболеваний в режиме реального времени.  

Обучение, которое позволит вам преодолеть специфические проблемы, связанные с визуализацией данных и безопасностью медицинской информации" 

Общие цели

• Понять теоретические основы искусственного интеллекта 
• Изучить различные типы данных и понять их жизненный цикл 
• Оценить решающую роль данных в разработке и внедрении решений в области искусственного интеллекта 
• Углубиться в алгоритмы и сложность для решения конкретных задач 
• Изучить теоретические основы нейронных сетей для разработки глубокого обучения
• Проанализировать биоинспирированные вычисления и их значение для разработки интеллектуальных систем 
• Проанализировать текущие стратегии искусственного интеллекта в различных областях, определить возможности и проблемы 
• Критически оценивать преимущества и ограничения ИИ в здравоохранении, выявлять потенциальные подводные камни и давать обоснованную оценку его клинического применения 
• Признать важность сотрудничества между различными дисциплинами для разработки эффективных решений в области ИИ 
• Получить полное представление о новых тенденциях и технологических инновациях в области ИИ, применяемых в здравоохранении 
• Приобрести прочные знания в области сбора, фильтрации и предварительной обработки медицинских данных 
• Понимать этические принципы и правовые нормы, применимые к внедрению ИИ в медицину, содействовать этическим практикам, справедливости и прозрачности

Конкретные цели

• Получить прочные знания в области сбора, фильтрации и предварительной обработки медицинских данных 
• Разработать клинический подход, основанный на качестве и целостности данных в контексте правил конфиденциальности 
• Применять полученные знания в практических примерах и приложениях, что позволит вам понять и решить специфические для данной отрасли задачи, от текстового анализа до визуализации данных и безопасности медицинской информации
• Определять методы работы с большими данными, характерные для сектора здравоохранения, включая применение алгоритмов машинного обучения для анализа 
• Использовать процедуры больших данных для отслеживания и мониторинга распространения инфекционных заболеваний в режиме реального времени для эффективного реагирования на эпидемии 

Никаких строгих расписаний или графиков. Вот что такое это университетское обучение от TECH!"