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" 

Данная университетская программа позволит студентам приобрести комплексный подход к внедрению методов больших данных для анализа данных в секторе здравоохранения. В программе будут рассмотрены различные методы поиска информационных материалов с использованием процедур добычи данных (data mining). Кроме того, в учебной программе будут рассмотрены методы эмбеддинга, которые помогут врачам принимать обоснованные клинические решения. Дидактические материалы также будут посвящены разработке комплексных стратегий безопасности данных для защиты конфиденциальности и неприкосновенности частной жизни в секторе здравоохранения. 

Благодаря этой передовой программе TECH вы освоите самые инновационные методы работы с большими данными в сфере здравоохранения" 

Модуль 1. Анализ больших данных в секторе здравоохранения с помощью ИИ

1.1. Основы больших данных в здравоохранении   

1.1.1. Бурный рост объема данных в секторе здравоохранения 
1.1.2. Концепция больших данных и основные инструменты 
1.1.3. Применение больших данных в здравоохранении 

1.2. Обработка и анализ текста в медицинских данных   

1.2.1. Концепции обработки естественного языка 
1.2.2. Методы эмбеддинга 
1.2.3. Применение обработки естественного языка в здравоохранении 

1.3. Передовые методы поиска данных в здравоохранении  

1.3.1. Исследование инновационных методов для эффективного поиска данных в здравоохранении 
1.3.2. Разработка передовых стратегий для извлечения и организации информации в медицинских учреждениях 
1.3.3. Внедрение адаптивных и специализированных методов поиска данных для различных клинических условий 

1.4. Оценка качества при анализе медицинских данных   

1.4.1. Разработка показателей для тщательной оценки качества данных в медицинских учреждениях 
1.4.2. Внедрение инструментов и протоколов для обеспечения качества данных, используемых в клиническом анализе 
1.4.3. Постоянная оценка точности и надежности результатов в проектах по анализу медицинских данных 

1.5. Добыча данных и машинное обучение в здравоохранении   

1.5.1. Основные методологии интеллектуального анализа данных 
1.5.2. Интеграция данных о здоровье 
1.5.3. Выявление закономерностей и аномалий в медицинских данных  

1.6. Инновационные направления использования больших данных и ИИ в здравоохранении

1.6.1. Исследование новых рубежей в применении больших данных и ИИ для преобразования сектора здравоохранения 
1.6.2. Выявление инновационных возможностей для интеграции технологий больших данных и ИИ в медицинскую практику 
1.6.3. Разработка передовых подходов для максимального использования потенциала больших данных и ИИ в секторе здравоохранения 

1.7. Сбор и предварительная обработка медицинских данных   

1.7.1. Разработка эффективных методик сбора медицинских данных в клинических и исследовательских условиях 
1.7.2. Внедрение передовых методов предварительной обработки для оптимизации качества и полезности медицинских данных 
1.7.3. Разработка стратегий сбора и предварительной обработки, обеспечивающих конфиденциальность и неприкосновенность медицинской информации 

1.8. Визуализация данных и коммуникация в здравоохранении   

1.8.1. Разработка инновационных средств визуализации в здравоохранении 
1.8.2. Креативные стратегии коммуникации в сфере здравоохранения 
1.8.3. Интеграция интерактивных технологий в здравоохранение 

1.9. Безопасность и управление данными в секторе здравоохранения   

1.9.1. Разработка комплексных стратегий безопасности данных для защиты конфиденциальности и неприкосновенности частной жизни в секторе здравоохранения 
1.9.2. Внедрение эффективных механизмов управления для обеспечения этичного и ответственного управления данными в медицинских учреждениях 
1.9.3. Разработка политики и процедур для обеспечения целостности и доступности медицинских данных с учетом проблем, характерных для сектора здравоохранения 

1.10. Практическое применение больших данных в здравоохранении   

1.10.1. Разработка специализированных решений для управления и анализа больших массивов данных в сфере здравоохранения 
1.10.2. Использование практических инструментов на основе больших данных для поддержки принятия клинических решений 
1.10.3. Применение инновационных подходов к большим данным для решения конкретных задач в секторе здравоохранения 

Вы сможете в любое время получить доступ к Виртуальному кампусу и скачать его содержимое, чтобы обращаться к нему в любое время"