Благодаря обширной библиотеке самых инновационных мультимедийных ресурсов вы сможете интегрировать носимые устройства и удаленный мониторинг в клинические исследования" 

Механизмы искусственного интеллекта играют важную роль в адаптации доз и комбинаций лекарств в здравоохранении. Эти инструменты помогут медицинским работникам принимать более обоснованные и точные решения о том, сколько лекарств должен получать пациент и нужно ли сочетать различные препараты. Например, машинное обучение использует индивидуальные данные пользователя, такие как вес, возраст или функция почек, для расчета оптимального приема препаратов. Это гарантирует, что доставляемое количество будет соответствовать конкретным пользователям, тем самым максимизируя эффективность. 

Столкнувшись с этой реальностью, TECH разрабатывает Университетский курс, который будет посвящен технологиям геномного секвенирования и анализу данных с помощью искусственного интеллекта. В рамках учебной программы будут разрабатываться интеллектуальные системы для обнаружения аномалий на медицинских изображениях. Таким образом, учебная программа будет посвящена оптимизации лабораторных рабочих процессов, использованию предиктивных алгоритмов для терапии на основе генетических профилей. Кроме того, в материалах будет рассмотрена разработка носимых устройств с искусственным интеллектом для непрерывного мониторинга состояния здоровья и внедрение систем удаленного слежения для клинических испытаний. 

Следует отметить, что программа даст специалистам не только теоретическую базу, но и позволит им адекватно действовать в практических ситуациях. Для доступа к Виртуальному кампусу вам понадобится только электронное устройство с доступом в Интернет (мобильный телефон, компьютер или даже планшет). Кроме того, эта программа опирается на богатый опыт выдающегося преподавательского состава TECH и поддерживается инновационной и передовой методикой обучения. Речь идет о методике Relearning, которая заключается в повторении основных понятий для более эффективного усвоения знаний. 

Вы затронете такие темы, как устойчивое развитие биомедицинских исследований, будущие тенденции и инновации в области машинного обучения, применяемого в клинических исследованиях" 

Данный Университетский курс в практического применения искусственного интеллекта в клинических исследованиях содержит самую полную и современную образовательную программу на рынке. Основными особенностями обучения являются:

• Разбор практических кейсов, представленных экспертами в области практического применения искусственного интеллекта в клинических исследованиях 
• 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 развивать навыки в области искусственного интеллекта и решать клинические проблемы с помощью решений, основанных на данных, и все это в рамках 100% онлайн-программы"  

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.

Будьте готовы возглавить революцию в здравоохранении и внести свой вклад в значительное развитие персонализированной медицины"

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

Эта программа посвящена анализу биомедицинских изображений с акцентом на то, как искусственный интеллект улучшает интерпретацию и диагностику медицинских изображений. Обучение будет посвящено робототехнике в клинических лабораториях, что позволит студентам оптимизировать исследовательские процессы. В учебной программе также рассматривается автоматизация персонализации терапии в зависимости от индивидуальных особенностей. Кроме того, в программе будут представлены различные конкретные приложения для разработки вакцин, вспомогательного иммунологического анализа и интеграции носимых устройств для удаленного мониторинга в клинических исследованиях. 

Обучение без фиксированного расписания и с учебным планом, доступным с первого дня. Установите свой собственный темп обучения!"

Модуль 1. Практическое применение ИИ в клинических исследованиях 

1.1. Технологии геномного секвенирования и анализ данных с помощью ИИ 

1.1.1. Использование ИИ для быстрого и точного анализа генетических последовательностей 
1.1.2. Внедрение алгоритмов машинного обучения при интерпретации геномных данных 
1.1.3. Инструменты ИИ для выявления генетических вариантов и мутаций 
1.1.4. Применение ИИ для корреляции генома с заболеваниями и признаками 

1.2. ИИ в анализе биомедицинских изображений 

1.2.1. Разработка систем ИИ для обнаружения аномалий на медицинских изображениях 
1.2.2. Использование глубокого обучения в интерпретации рентгеновских снимков, МРТ и КТ 
1.2.3. Инструменты ИИ для повышения точности диагностической визуализации 
1.2.4. Реализация ИИ в классификации и сегментации биомедицинских изображений 

1.3. Робототехника и автоматизация в клинических лабораториях 

1.3.1. Использование роботов для автоматизации испытаний и процессов в лабораториях 
1.3.2. Внедрение автоматизированных систем управления биологическими образцами 
1.3.3. Разработка роботизированных технологий для повышения эффективности и точности клинических анализов 
1.3.4. Применение ИИ для оптимизации лабораторных рабочих процессов 

1.4. ИИ в персонализации терапии и прецизионной медицине 

1.4.1. Разработка моделей ИИ для персонализации медицинского лечения 
1.4.2. Использование прогностических алгоритмов для подбора терапии на основе генетического профилирования 
1.4.3. Инструменты ИИ для подбора доз и комбинаций лекарств 
1.4.4. Применение ИИ для определения эффективных методов лечения для конкретных групп населения  

1.5. Инновации в области диагностики с помощью ИИ 

1.5.1. Внедрение систем ИИ для быстрой и точной диагностики 
1.5.2. Использование ИИ для раннего выявления заболеваний с помощью анализа данных 
1.5.3. Разработка инструментов ИИ для интерпретации клинических тестов 
1.5.4. Применение ИИ для объединения клинических и биомедицинских данных для комплексной диагностики

1.6. Применение ИИ в исследованиях микробиома и микробиологии 

1.6.1. Использование ИИ для анализа и картирования микробиома человека 
1.6.2. Внедрение алгоритмов для изучения взаимосвязи между микробиомом и заболеваниями 
1.6.3. Инструменты ИИ для выявления закономерностей в микробиологических исследованиях 
1.6.4. Применение ИИ в исследовании терапевтических средств на основе микробиома 

1.7. Носимые устройства и удаленный мониторинг в клинических исследованиях 

1.7.1. Разработка носимых устройств с искусственным интеллектом для непрерывного мониторинга состояния здоровья 
1.7.2. Использование ИИ для интерпретации данных, собранных носимыми устройствами 
1.7.3. Внедрение систем удаленного мониторинга в клинических исследованиях 
1.7.4. Применение ИИ для прогнозирования клинических событий с использованием носимых данных 

1.8. ИИ в управлении клиническими исследованиями 

1.8.1. Использование систем ИИ для оптимизации управления клиническими исследованиями 
1.8.2. Внедрение ИИ в процесс отбора и мониторинга участников 
1.8.3. Инструменты ИИ для анализа данных и результатов клинических исследований 
1.8.4. Применение ИИ для повышения эффективности судебных процессов и снижения затрат на них 

1.9. Разработка вакцин и методов лечения с помощью ИИ 

1.9.1. Использование ИИ для ускорения разработки вакцин 
1.9.2. Внедрение прогностических моделей для определения потенциальных методов лечения 
1.9.3. Инструменты ИИ для моделирования реакции на вакцины и лекарства 
1.9.4. Применение ИИ в персонализации вакцин и терапий 

1.10. Применение ИИ в иммунологии и исследованиях иммунного ответа 

1.10.1. Разработка моделей ИИ для понимания иммунологических механизмов 
1.10.2. Использование ИИ для выявления закономерностей в иммунных реакциях 
1.10.3. Внедрение ИИ в исследования аутоиммунных расстройств 
1.10.4. Применение ИИ в разработке персонализированных иммунотерапевтических препаратов

Воспользуйтесь возможностью узнать о последних достижениях в этой области и применить их в своей повседневной практике"