Анализ клинических данных и персонализация медицинского лечения с помощью искусственного интеллекта

Эффективное управление большими данными в лучшем цифровом университете мира по версии Forbes"

Приложения машинного обучения в геномике для персонализированной медицины необходимы, чтобы использовать генетическую информацию человека и подбирать медицинское лечение с учетом особенностей пациента. Например, алгоритмы искусственного интеллекта могут рассчитать генетический риск возникновения у пользователей наследственных заболеваний, таких как рак груди, сердечно-сосудистые заболевания или диабет. Таким образом, медицинские работники осуществляют более тщательный контроль и принимают конкретные профилактические меры для снижения опасности. Кроме того, эта интеллектуальная система используется для определения того, какое лечение наиболее эффективно для каждого конкретного человека. Такая система помогает подобрать индивидуальную терапию и снижает вероятность побочных эффектов лекарств.

По этой причине TECH внедряет передовую программу, в рамках которой будет подробно рассмотрена персонализация здравоохранения с помощью искусственного интеллекта. Программа обучения будет посвящена разработке моделей для прогнозирования эффективности и безопасности лекарств. На повестке дня также будут обсуждаться вопросы внедрения систем раннего предупреждения заболеваний на основе машинного обучения. Кроме того, в процессе обучения особое внимание будет уделяться соблюдению этических принципов при разработке и использовании этих систем. Специалисты будут разрабатывать механизмы управления для деонтологического и эффективного управления данными в медицинских приложениях искусственного интеллекта.

В то же время методология, реализованная в этой программе, усиливает ее инновационный характер. TECH предлагает образовательную среду на 100% в режиме онлайн, отвечающую потребностям работающих профессионалов, желающих повысить свою квалификацию. В ней также используется система обучения Relearning, основанная на повторении ключевых понятий для закрепления знаний и облегчения обучения. Таким образом, сочетание гибкости и надежного педагогического подхода делает программу очень доступной. Студенты также получат доступ к библиотеке, полной мультимедийных ресурсов в различных аудиовизуальных форматах, таких как интерактивные конспекты и инфографика.

Вы будете внедрять инструменты искусственного интеллекта в электронные медицинские карты для раннего выявления патологий"

Данный Курс профессиональной подготовки в области анализа клинических данных и персонализации медицинского лечения 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

Благодаря этой академической программе вы сможете глубже понять важность этики при разработке медицинских систем с искусственным интеллектом"

В преподавательский состав программы входят профессионалы из отрасли, 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.

Благодаря этой инновационной программе вы сможете всесторонне проанализировать прогностические модели, необходимые для персонализированной клинической практики"

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

Благодаря этому Курсу профессиональной подготовки студенты овладеют новыми тенденциями в области искусственного интеллекта, применяемого в индивидуальном здравоохранении. Таким образом, профессионалы будут продвигать различные виды лечения — от геномного анализа до обезболивания. В соответствии с этим они получат прочные знания о сборе, фильтрации и предварительной обработке медицинских данных. Таким образом, практикующие врачи разработают клинический подход, который будет отличаться целостностью в управлении персональными данными. Они также будут применять важнейшие этические принципы и соблюдать правовые нормы при внедрении интеллектуальной робототехники в медицину.

Не упустите возможность поднять свою карьеру на новый уровень с помощью этой инновационной программы"

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

Модуль 1. Персонализация здоровья с помощью ИИ

• Изучить возникающие тенденции в области ИИ для персонализированного здоровья и их будущее влияние
• Определять области применения ИИ для персонализации медицинских процедур, начиная от геномного анализа и заканчивая лечением боли
• Выделять конкретные алгоритмы ИИ для разработки приложений, связанных с разработкой лекарств или хирургической робототехникой
• Определять возникающие тенденции в области ИИ для персонализированного здоровья и их будущее влияние
• Способствовать инновациям путем создания стратегий, направленных на улучшение медицинского обслуживания

Модуль 2. Анализ больших данных в секторе здравоохранения с помощью ИИ

• 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

Модуль 3. Этика и регулирование в медицинском искусственном интеллекте

• Понять основополагающие этические принципы и правовые нормы, применимые к внедрению ИИ в медицину
• Освоить принципы управления данными
• Понимать международную и местную нормативно-правовую базу
• Обеспечивать соответствие нормативным требованиям при использовании данных и инструментов ИИ в секторе здравоохранения
• Развивать навыки разработки систем ИИ, ориентированных на человека, содействуя справедливости и прозрачности машинного обучения

Эта онлайн-методология позволит вам, используя практические кейсы, практиковаться в симулированной среде’’