Благодаря этой 100% онлайн-программе вы изучите значительные тенденции в реакции на различные методы лечения, а также прогнозирование клинических исходов"

Одна из проблем, с которой ежедневно сталкиваются медицинские работники, — это изучение больших объемов данных, таких как истории болезни, клинические случаи, результаты анализов и т. д. Однако эта информация необходима для правильного планирования и проведения терапевтического лечения. В этой ситуации машинное обучение стало фундаментальной основой для преодоления этой проблемы. Благодаря большим данным специалисты могут предотвратить несчастные случаи или выбрать оптимальную терапию для конкретного пациента. Несомненно, эти аналитические методики значительно улучшают медицинское обслуживание и способствуют повышению качества жизни граждан.

По этой причине TECH создал Курс профессиональной подготовки, который будет заниматься анализом больших данных и машинным обучением в клинических исследованиях. Таким образом, учебная программа будет посвящена основным методологиям добычи данных и обнаружения аномалий в биомедицинских записях. В связи с этим на повестке дня будет обсуждаться тема глубокого обучения, учитывая его важность для развития точной медицины. В ходе обучения также будут рассмотрены вопросы обработки естественного языка в научной и клинической документации. Для этого программа предоставит экспертам наиболее эффективные инструменты для извлечения необходимой информации из медицинских текстов. Курс также расскажет об использовании нейронных сетей для моделирования заболеваний и прогнозирования лечения.

Кроме того, чтобы усилить это содержание, методология этой программы усиливает ее инновационный характер. TECH предлагает образовательную среду на 100% онлайн, отвечающую потребностям профессионалов, стремящихся к карьерному росту. В программе 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.

Вы разработаете наиболее оптимальные стратегии использования преимуществ искусственного интеллекта и оптимизируете клинические исследования благодаря TECH"

Данный Курс профессиональной подготовки в области анализа данных с помощью искусственного интеллекта в клинических исследованиях содержит самую полную и современную образовательную программу на рынке. Наиболее характерными особенностями обучения являются:

• Разбор практических кейсов, представленных экспертами в области анализа данных с помощью ИИ 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 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 погрузитесь в изучение лекарств и моделирования лечения как части вклада искусственного интеллекта в медицинские исследования"

В преподавательский состав программы входят профессионалы 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.

Хотите успешно решать задачи, связанные с управлением большими объемами данных? Специализируйтесь в области больших данных с помощью этой программы всего за 6 месяцев"

Вы столкнетесь с проблемами, связанными с управлением большими массивами данных, информационной безопасностью и практическим применением больших данных в биомедицине"

Данная университетская программа позволит специалистам получить полное и современное представление о применении машинного обучения в здравоохранении. Студенты приобретут современные навыки внедрения инструментов анализа данных и специфических методов искусственного интеллекта в клинической и биомедицинской практике. Кроме того, специалисты будут квалифицированы для решения таких сложных задач, как анализ больших объемов клинических данных, выявление соответствующих закономерностей в медицинском обслуживании и моделирование биологических процессов.

Вы получите специализированное обучение, адаптированное к вашей профессии, чтобы каждый день совершенствоваться в лечении своих пациентов"

Общие цели

• Получить полное представление о трансформации клинических исследований с помощью искусственного интеллекта, от его исторических основ до современных приложений
• Получить практические навыки использования инструментов, платформ и методов искусственного интеллекта, от анализа данных до применения нейронных сетей и прогностического моделирования
• Узнать об эффективных методах интеграции разнородных данных в клинических исследованиях, включая обработку естественного языка и расширенную визуализацию данных
• Применять вычислительные модели для моделирования биологических процессов и реакции на лечение, используя ИИ для улучшения понимания сложных биомедицинских явлений
• Получить твердое понимание проверки моделей и моделирования в биомедицинской области, изучить использование синтетических наборов данных и практическое применение ИИ в медицинских исследованиях
• Получить твердое понимание концепций больших данных в клинической практике и ознакомиться с основными инструментами для их анализа

Конкретные цели

Модуль 1. Методы и инструменты ИИ для клинических исследований

• Получить полное представление о том, как ИИ трансформирует клинические исследования, начиная с их исторических основ и заканчивая современными применениями
• Внедрять передовые статистические методы и алгоритмы в клинические исследования для оптимизации анализа данных
• Разрабатывать эксперименты с использованием инновационных подходов и проводить тщательный анализ результатов в клинических исследованиях
• Применять обработку естественного языка для улучшения научной и клинической документации в контексте исследований
• Эффективно интегрировать разнородные данные с использованием самых современных методов для расширения междисциплинарных клинических исследований

Модуль 2. Биомедицинские исследования с использованием ИИ

• Приобрести глубокое понимание валидации моделей и симуляторов в биомедицинской области, обеспечивая их точность и клиническую значимость
• Интегрировать разнородные данные с помощью передовых методов для обогащения междисциплинарного анализа в клинических исследованиях
• Разрабатывать алгоритмы глубокого обучения для улучшения интерпретации и анализа биомедицинских данных в клинических исследованиях
• Изучить использование синтетических наборов данных в клинических исследованиях и узнать о практическом применении искусственного интеллекта в медицинских исследованиях
• Понять важнейшую роль вычислительного моделирования в открытии лекарств, анализе молекулярных взаимодействий и моделировании сложных заболеваний

Модуль 3. Аналитика больших данных и машинное обучение в клинических исследованиях

• Получить твердое понимание фундаментальных концепций больших данных в клинической практике и ознакомиться с основными инструментами, используемыми для их анализа
• Изучить передовые методы добычи данных, алгоритмы машинного обучения, предиктивную аналитику и применение искусственного интеллекта в эпидемиологии и общественном здравоохранении
• Анализировать биологические сети и модели заболеваний для выявления связей и возможных методов лечения
• Обеспечивать безопасность данных и решать проблемы, связанные с большими объемами данных в биомедицинских исследованиях
• Исследовать конкретные примеры, демонстрирующие потенциал больших данных в биомедицинских исследованиях

Благодаря лучшим методам поддержки обучения в онлайн-программе, этот курс позволит вам учиться непрерывно, последовательно и эффективно"