Die Datenanalyse ist entscheidend für die Zukunft der medizinischen Praxis. Spezialisieren Sie sich auf diesem spannenden Gebiet und seien Sie Teil des Wandels hin zu einer exzellenten klinischen Entscheidungsfindung, die eine stärker personalisierte Medizin fördert"

In den letzten Jahrzehnten ist die Speicherung, Analyse und Verwaltung von Daten zu einer grundlegenden Aufgabe für viele Disziplinen geworden. Im medizinischen Bereich ist dies nicht anders. Die Analyse der so genannten Biomedizinischen Signale hat zweifellos einen Meilenstein markiert, der den Beginn einer neuen Ära medizinischer Diagnosetechniken ermöglichte und die stärkere Einbeziehung der Technologie in das Gesundheitswesen förderte. Seitdem sind immer mehr elektronische Geräte in der Lage, die in der klinischen Routine verwendeten Techniken zu revolutionieren und die Diagnose, die Behandlung und letztlich die Patientenversorgung zu verbessern.

Biomedizinische Signale sowie deren Erfassung, Verarbeitung und Analyse bilden somit einen der wichtigsten Zweige der Biomedizintechnik, in dem zahlreiche Wissenszweige zusammenlaufen: Medizin, Biologie, Physik, Elektronik oder Informatik sowie viele andere.

Aus diesem Grund wird sich dieser Universitätsexperte mit den physikalischen und mathematischen Prinzipien befassen, die biomedizinische Signale bestimmen. Der Kurs vermittelt den Studenten spezifische Kenntnisse darüber, wie die verschiedenen Signale, die der Körper aussenden kann, erfasst und wofür sie auf klinischer Ebene verwendet werden.  Dadurch lernen die Studenten, diese Signale zu interpretieren und sogar zu verarbeiten und erwerben so umfassende Kenntnisse in diesem Bereich der Biomedizintechnik.

In diesem Sinne wird dieses Programm, nachdem die Daten einmal gespeichert sind, die neuesten Entwicklungen in der Methodik und die didaktischen Ressourcen für den Einsatz von Bioinformatik-Tools für das wissenschaftliche Rechnen vermitteln. All dies mit dem Ziel, biologische Informationen für die Medizin zu beschaffen, zu analysieren, zu organisieren und zu interpretieren und die Studenten zu ermutigen, die Bioinformatik in ihre Forschungsaufgaben und möglicherweise auch in ihr Berufsleben einzubeziehen.

Und schließlich wird sich dieses Programm mit einem Bereich befassen, der sich in voller Expansion befindet: die Speicherung, Analyse und Auswertung von Daten. Die Datenverarbeitung ist unerlässlich für die Entwicklung von Telemedizinsystemen, die in den täglichen Betrieb von Krankenhäusern integriert werden können, sowie für die Entwicklung von Werkzeugen der künstlichen Intelligenz zur Unterstützung der klinischen Entscheidungsfindung. Der Aufbau von Datenbanken, die die Privatsphäre der Patienten schützen und leicht analysierbare Informationen enthalten, ist einer der Eckpfeiler der personalisierten Medizin.  Aus all diesen Gründen befasst sich dieses Studium mit der Gestaltung von Datenbanken nach technischen Kriterien und den Bedürfnissen der Patienten sowie mit den Werkzeugen für deren Aufbau. 

Dank dieses Programms lernen Sie die neueste Software und Ausrüstung kennen, die dank ihrer Fähigkeit, klinische Daten zu analysieren und zu speichern, die medizinische Praxis revolutionieren" 

Dieser Universitätsexperte in Verwaltung und Analyse von Gesundheitsdaten in der Biomedizintechnik enthält das vollständigste und aktuellste Programm auf dem Markt. Die hervorstechendsten Merkmale sind: 

• Die Entwicklung von Fallstudien, die von Experten der Biomedizintechnik vorgestellt werden
• Der anschauliche, schematische und äußerst praxisnahe Inhalt soll wissenschaftliche und praktische Informationen zu den für die berufliche Praxis wesentlichen Disziplinen vermitteln
• Die praktischen Übungen, bei denen der Selbstbewertungsprozess zur Verbesserung des Lernens durchgeführt werden kann
• Sein besonderer Schwerpunkt liegt auf innovativen Methoden
• Theoretische Vorträge, Fragen an den Experten, Diskussionsforen zu kontroversen Themen und individuelle Reflexionsarbeit
• Die Verfügbarkeit des Zugriffs auf die Inhalte von jedem festen oder tragbaren Gerät mit Internetanschluss

Die Analyse und Verwaltung biomedizinischer Signale erfordert hochspezialisierte Fachleute, die über die neuesten Entwicklungen in diesem Bereich auf dem Laufenden sind. Wenn Sie einer von ihnen sein wollen, dann zögern Sie nicht und starten Sie noch heute diesen Universitätsexperte"   

Zu den Lehrkräften des Programms gehören Fachleute aus der Branche, die ihre Berufserfahrung in diese Fortbildung einbringen, sowie renommierte Fachleute von Referenzgesellschaften und angesehenen Universitäten.

Die multimedialen Inhalte, die mit den neuesten Bildungstechnologien entwickelt wurden, ermöglichen den Fachleuten ein situiertes und kontextbezogenes Lernen, d. h. eine simulierte Umgebung, die ein immersives Training ermöglicht, das auf reale Situationen ausgerichtet ist.

Das Konzept dieses Programms konzentriert sich auf problemorientiertes Lernen, bei dem die Fachkraft versuchen muss, die verschiedenen Situationen aus der beruflichen Praxis zu lösen, die während des gesamten Studiengangs gestellt werden. Zu diesem Zweck wird sie von einem innovativen interaktiven Videosystem unterstützt, das von renommierten Experten entwickelt wurde.   

Beschäftigen Sie sich mit biomedizinischen Signalen und deren Anwendungen und positionieren Sie sich als Ingenieur, der bei zahlreichen Gesundheitsdiensten sehr gefragt ist"

In nur 6 Monaten intensiven Online-Studiums lernen Sie alles, was Sie brauchen, um medizinische Daten effizient und effektiv zu verarbeiten und zu berechnen"

Die Erfahrung von TECH bei der Erstellung hocheffizienter und spezialisierter Universitätsabschlüsse hat es uns ermöglicht, die Inhalte dieses Programms in einer äußerst effizienten Weise zu strukturieren, wenn es um die Konsolidierung des Gelernten geht. Die Studenten werden also 3 theoretische Module mit einem eminent praktischen Ansatz vorfinden, in denen sie lernen können, wie man biomedizinische Daten am effektivsten analysiert, verwaltet und speichert. All dies wird zusätzlich durch innovative Lernmittel wie Videos von echten Fällen, interaktive Zusammenfassungen und Handlungsanleitungen unterstützt, die den Lernprozess verbessern und bereichern werden. 

Dieser Universitätsexperte ist als die vollständigste und spezialisierteste Option in der aktuellen Bildungsszene konfiguriert und verfügt über den effektivsten Studienplan, sodass es eine einfache Aufgabe ist, Sie an die Spitze zu setzen"

Modul 1. Biomedizinische Signale

1.1. Biomedizinische Signale

1.1.1. Ursprung des biomedizinischen Signals
1.1.2. Biomedizinische Signale

1.1.2.1. Amplitude
1.1.2.2. Zeitraum
1.1.2.3. Frequenz
1.1.2.4. Wellenlänge
1.1.2.5. Phase

1.2. Klassifizierung und Beispiele für biomedizinische Signale

1.2.1. Arten von biomedizinischen Signalen. Elektrokardiographie, Elektroenzephalographie und Magnetoenzephalographie

1.2.1.1. Elektrokardiographie (EKG)
1.2.1.2. Elektroenzephalographie (EEG)
1.2.1.3. Magnetoenzephalographie (MEG)

1.3. Arten von biomedizinischen Signalen. Elektroneurographie und Elektromyographie

1.3.1. Elektroneurographie (ENG)
1.3.2. Elektromyographie (EMG)
1.3.3. Ereignisbezogene Potentiale (ERPs)
1.3.4. Andere Typen

1.4. Signale und Systeme

1.4.1. Signale und Systeme
1.4.2. Kontinuierliche und diskrete Signale: Analog vs. Digital
1.4.3. Systeme im Zeitbereich
1.4.4. Systeme im Frequenzbereich. Spektrale Methode

1.5. Grundlagen der Signale und Systeme

1.5.1. Probenahme: Nyquist
1.5.2. Die Fourier-Transformation. DFT
1.5.3. Stochastische Prozesse

1.5.3.1. Deterministische Signale vs. aleatorische
1.5.3.2. Arten von stochastischen Prozessen
1.5.3.3. Stationarität
1.5.3.4. Ergodizität
1.5.3.5. Beziehungen zwischen Signalen

1.5.4. Spektrale Leistungsdichte

1.6. Biomedizinische Signalverarbeitung

1.6.1. Signalverarbeitung
1.6.2. Ziele und Phasen der Verarbeitung
1.6.3. Schlüsselelemente eines digitalen Verarbeitungssystems
1.6.4. Anwendungen. Tendenzen

1.7. Filterung: Entfernung von Artefakten

1.7.1. Motivation. Arten der Filterung
1.7.2. Filterung im Zeitbereich
1.7.3. Filterung im Frequenzbereich
1.7.4. Anwendungen und Beispiele

1.8. Zeit-/Frequenzanalyse

1.8.1. Motivation
1.8.2. Zeit-/Frequenzebene
1.8.3. Kurzzeit-Fourier-Transformation (STFT)
1.8.4. Wavelet-Transformation
1.8.5. Anwendungen und Beispiele

1.9. Erkennung von Ereignissen

1.9.1. Fallstudie I: EKG
1.9.2. Fallstudie II: EEG
1.9.3. Bewertung der Entdeckung

1.10. Software für die biomedizinische Signalverarbeitung

1.10.1. Anwendungen, Umgebungen und Programmiersprachen
1.10.2. Bibliotheken und Werkzeuge
1.10.3. Praktische Anwendung: grundlegendes biomedizinisches Signalverarbeitungssystem

Modul 2. Medizinische Bioinformatik

2.1. Medizinische Bioinformatik

2.1.1. Datenverarbeitung in der medizinischen Biologie
2.1.2. Medizinische Bioinformatik

2.1.2.1. Bioinformatik-Anwendungen
2.1.2.2. Computersysteme, Netzwerke und medizinische Datenbanken
2.1.2.3. Anwendungen der medizinischen Bioinformatik im Bereich der menschlichen Gesundheit

2.2. Für die Bioinformatik erforderliche Computerhardware und -software

2.2.1. Wissenschaftliches Rechnen in den Biowissenschaften
2.2.3. Der Computer
2.2.4. Hardware, Software und Betriebssysteme
2.2.5. Workstations und Personalcomputer
2.2.6. Hochleistungscomputerplattformen und virtuelle Umgebungen
2.2.7. Linux-Betriebssystem

2.2.7.1. Linux-Installation
2.2.7.2. Verwendung der Linux-Befehlszeilenschnittstelle

2.3. Datenanalyse mit der Programmiersprache R

2.3.1. Statistische Programmiersprache R
2.3.2. Installation und Verwendung von R
2.3.3. Methoden der Datenanalyse mit R
2.3.4. R-Anwendungen in der medizinischen Bioinformatik

2.4. Datenanalyse mit der Programmiersprache Python

2.4.1. Mehrzweck-Programmiersprache Python
2.4.2. Installation und Verwendung von Python
2.4.3. Methoden der Datenanalyse mit Python
2.4.4. Python-Anwendungen in der medizinischen Bioinformatik

2.5. Methoden der humangenetischen Sequenzanalyse

2.5.1. Humangenetik
2.5.2. Techniken und Methoden zur Analyse der Sequenzierung genomischer Daten
2.5.3. Sequenzabgleiche
2.5.4. Werkzeuge für die Erkennung, den Vergleich und die Modellierung von Genomen

2.6. Data Mining in der Bioinformatik

2.6.1. Phasen der Wissensentdeckung in Datenbanken
2.6.2. Vorverarbeitungsmethoden
2.6.3. Wissensentdeckung in biomedizinischen Datenbanken
2.6.4. Analyse von Humangenomikdaten

2.7. Künstliche Intelligenz und Big Data-Techniken in der medizinischen Bioinformatik

2.7.1. Automatisches Lernen oder Machine Learning für die medizinische Bioinformatik

2.7.1.1. Überwachtes Lernen: Regression und Klassifizierung
2.7.1.2. Unüberwachtes Lernen: Clustering und Assoziationsregeln

2.7.2. Big Data
2.7.3. Computerplattformen und Entwicklungsumgebungen

2.8. Bioinformatik-Anwendungen für Prävention, Diagnose und klinische Therapien

2.8.1. Verfahren zur Identifizierung krankheitsverursachender Gene
2.8.2. Verfahren zur Analyse und Interpretation des Genoms für medizinische Therapien
2.8.3. Verfahren zur Bewertung der genetischen Veranlagung von Patienten für Prävention und Frühdiagnose

2.9. Arbeitsablauf und Methodik der medizinischen Bioinformatik

2.9.1. Erstellung von Arbeitsabläufen zur Datenanalyse
2.9.2. Anwendungsprogrammierschnittstellen, APIs

2.9.2.1. R- und Python-Bibliotheken für bioinformatische Analysen
2.9.2.2. Bioleiter: Installation und Verwendung

2.9.3. Nutzung von Bioinformatik-Workflows in Cloud-Diensten

2.10. Faktoren im Zusammenhang mit nachhaltigen Bioinformatik-Anwendungen und zukünftigen Trends

2.10.1. Rechtlicher und regulatorischer Rahmen
2.10.2. Bewährte Praktiken bei der Entwicklung von medizinischen Bioinformatikprojekten
2.10.3. Künftige Trends bei Bioinformatik-Anwendungen

Modul 3. Biomedizinische und Gesundheitsdatenbanken

3.1. Krankenhaus-Datenbanken

3.1.1. Datenbanken
3.1.2. Die Bedeutung von Daten
3.1.3. Daten im klinischen Umfeld

3.2. Konzeptionelle Modellierung

3.2.1. Struktur der Daten
3.2.2. Systematisches Datenmodell
3.2.3. Standardisierung der Daten

3.3. Relationales Datenmodell

3.3.1. Vor- und Nachteile
3.3.2. Formale Sprachen

3.4. Relationaler Datenbankentwurf

3.4.1. Funktionsabhängigkeit
3.4.2. Relationale Formen
3.4.3. Normalisierung

3.5. SQL-Sprache

3.5.1. Relationales Modell
3.5.2. Objekt-Beziehungs-Modell
3.5.3. XML-Objekt-Beziehungsmodell

3.6. NoSQL

3.6.1. JSON
3.6.2. NoSQL
3.6.3. Differenzialverstärker
3.6.4. Integratoren und Unterscheidungsmerkmale

3.7. MongoDB

3.7.1. ODMS-Architektur
3.7.2. NodeJS
3.7.3. Mongoose
3.7.4. Aggregation

3.8. Analyse der Daten

3.8.1. Analyse der Daten
3.8.2. Qualitative Analyse
3.8.3. Quantitative Analysen

3.9. Rechtsgrundlage und Regulierungsstandards

3.9.1. Allgemeine Datenschutzverordnung
3.9.2. Überlegungen zur Cybersicherheit
3.9.3. Vorschriften für Gesundheitsdaten

3.10. Integration von Datenbanken in Krankenakten

3.10.1. Krankenakten
3.10.2. HIS-System
3.10.3. Daten im HIS

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