После прохождения этой программы вы с уверенностью сможете заниматься медицинской практикой, повышая вашу профессиональную квалификацию и обеспечивая личностный рост”

Масштаб и сложность геномных данных превосходят меры, традиционно используемые в лабораторных исследованиях. В последние годы наблюдается колоссальное развитие информатики, позволяющей анализировать и интерпретировать результаты секвенирования ДНК, что привело к разрыву между биологическими знаниями и их применением в повседневной клинической практике. Поэтому необходимо обучать, распространять и внедрять эти компьютерные технологии среди медицинского сообщества, чтобы иметь возможность интерпретировать массовый анализ данных из публикаций, биологических и медицинских баз данных, клинических карт и т.д., и таким образом обогащать биологическую информацию, доступную на клиническом уровне.

Такое автоматическое обучение позволит развивать прецизионную онкологию с целью интерпретации геномных характеристик и поиска целевых методов лечения, а также выявления рисков развития определенных заболеваний и разработки более индивидуализированных профилактических мер. Основная цель программы — ознакомить студентов и распространить компьютерные знания, которые уже применяются в других областях, но имеют лишь минимальное применение в мире медицины, и несмотря на то, что для того, чтобы геномная медицина стала возможной, необходимо точно интерпретировать огромный объем клинической информации, доступной в настоящее время, и связать ее с биологическими данными, полученными после биоинформационного анализа. Несмотря на то, что это сложная задача, она позволит быстро, экономично и с большей точностью, изучить влияние генетических вариаций и потенциальные методы лечения.

Человек от природы не приспособлен ни к восприятию и интерпретации геномных последовательностей, ни к пониманию всех механизмов, путей и взаимодействий, происходящих внутри живой клетки, ни к принятию медицинских решений с десятками или сотнями переменных. Чтобы двигаться вперед, необходима система со сверхчеловеческими аналитическими возможностями, которая упростит рабочую среду и покажет взаимосвязи и близость между переменными. В геномике и биологии считается, что лучше тратить ресурсы на новые вычислительные методы, чем на чистый сбор данных, что, возможно, в равной степени относится и к медицине, и, конечно, к онкологии. 

Обновите свои знания благодаря данному Курсу профессиональной подготовки в области методов машинного обучения и интеллектуального анализа данных в геномной онкологии”

Данный Курс профессиональной подготовки в области методов машинного обучения и интеллектуального анализа данных в геномной онкологии содержит самую полную и современную научную программу на рынке. Основными особенностями обучения являются:

• Разбор клинических кейсов, представленные экспертами в области методов машинного обучения и интеллектуального анализа данных в геномной онкологии
• Наглядное, схематичное и исключительно практичное содержание курса предоставляет научную и практическую информацию по тем дисциплинам, которые необходимы для профессиональной практики
• Новые разработки в области методов машинного обучения и интеллектуального анализа данных в геномной онкологии
• Практические упражнения, в которых может быть использован процесс самоконтроля для улучшения эффективности обучения
• Особое внимание уделяется инновационным методологиям в области методов машинного обучения и интеллектуального анализа данных в геномной онкологии
• Все вышеперечисленное дополнят теоретические занятия, вопросы к эксперту, дискуссионные форумы по спорным вопросам и индивидуальная работа по закреплению материала
• Доступ к учебным материалам с любого стационарного или мобильного устройства с выходом в Интернет

Данный Курс профессиональной подготовки курс может стать лучшим вложением средств в выборе программы повышения квалификации по двум причинам: помимо обновления знаний в области методов машинного обучения и интеллектуального анализа данных в геномной онкологии, вы получите диплом TECH Технологического университета”

В преподавательский состав входят профессионалы в области методов машинного обучения и интеллектуального анализа данных в геномной онкологии, которые привносят в обучение опыт своей работы, а также признанные специалисты из ведущих сообществ и престижных университетов.

Мультимедийное содержание, разработанное с использованием новейших образовательных технологий, позволит профессионалам проходить обучение в симулированной среде, обеспечивающей иммерсивный учебный процесс, основанный на обучении в реальных ситуациях.

Данная программа основана на проблемно-ориентированном обучении, с помощью которого студент пытается решить различные ситуации из профессиональной практики, возникающие на протяжении курса. В этом студенту поможет инновационная интерактивная видеосистема, созданная признанными экспертами в области методов машинного обучения и интеллектуального анализа данных в геномной онкологии с большим преподавательским опытом.

Повысьте свою уверенность в принятии решений, обновив свои знания благодаря этому Курсу профессиональной подготовки"

Воспользуйтесь возможностью изучить последние достижения в области методов машинного обучения и интеллектуального анализа данных в геномной онкологии и усовершенствуйте уровень обслуживания своих пациентов"

Программа в области методов машинного обучения и интеллектуального анализа данных в геномной онкологии призвана облегчить работу врача, занимающегося лечением онкологической патологии, при которой необходимо точно интерпретировать огромный объем клинической информации, доступной в настоящее время, и связать ее с биологическими данными, полученными после биоинформационного анализа.

Данная программа разработана для того, чтобы помочь вам обновить свои знания в области методов машинного обучения и интеллектуального анализа данных в геномной онкологии, используя новейшие образовательные технологии, чтобы внести качественный и уверенный вклад в принятие решений в этой дисциплине"

Общая цель

• Уметь точно интерпретировать объем клинической информации, доступной в настоящее время и связанной с биологическими данными, полученными после биоинформатического анализа

Конкретные цели

Модуль 1. Молекулярная биология

• Обновить знания в области молекулярной биологии рака в связи с различными концепциями, такими как генетическая гетерогенность или перепрограммирование микроокружения 
• Понять, что такое машинное обучение, и использовать некоторые методы классификации данных (дерево решений, k-NN, машины опорных векторов, нейронные сети и т.д.) 
• Узнать, как разделить данные на тестовый и обучающий наборы и познакомиться с понятиями смещения и дисперсии 

Модуль 2. Интеллектуальный анализ данных в геномике 

• Узнать, как интеллектуальный анализ данных позволяет находить закономерности и закономерности в базах данных.  
• Научиться применять принципы data mining для анализа больших сложных массивов данных (Big Data), в том числе содержащихся в очень больших базах данных или на веб-страницах 
• Изучить, проанализировать и использовать данные и превратить их в полезную и ценную информацию для клинической практики

Модуль 3. Методы анализа геномных данных  

• Понять, как большинство научных данных появляется в документах, таких как веб-страницы и PDF-файлы, которые трудно обрабатывать для дальнейшего анализа, но возможно сделать пригодными для использования с помощью методов скраппинга
• Иметь доступ ко многим источникам данных через Интернет для внедрения прецизионной медицины путем массового извлечения информации

Модуль 4. Применение биоинформатики в геномной онкологии   

• Понимать функцию генов с небольшой клинической информацией на основе онтологической близости 
• Обнаруживать гены, вовлеченные в болезнь, на основе массового поиска в Pubmed и графического представления уровня научных доказательств 

Воспользуйтесь этой возможностью и сделайте шаг, чтобы ознакомиться с последними данными в области методов машинного обучения и интеллектуального анализа данных в геномной онкологии”