Vous explorerez les tendances significatives dans la réponse aux différents traitements, ainsi que la prédiction des résultats cliniques, grâce à ce programme 100% en ligne"

L'un des défis auxquels les professionnels de la santé sont confrontés quotidiennement est l'étude de grands volumes de données tels que les dossiers médicaux, les cas cliniques, les résultats de tests, etc. Ces informations sont pourtant essentielles à la planification et à la mise en œuvre correctes des traitements thérapeutiques. Dans cette situation, l'Apprentissage Automatique est devenu un pilier fondamental pour surmonter ce défi. Grâce au Big Data, les spécialistes peuvent prévenir les accidents ou décider de la meilleure thérapie pour un patient donné. Il ne fait aucun doute que ces techniques analytiques améliorent considérablement les soins médicaux et contribuent à accroître la qualité de vie des citoyens.

C'est pourquoi TECH a mis en place un Certificat Avancé qui se concentrera sur l'analyse des Big Data et de l'Apprentissage Automatique dans la Recherche Clinique. Ainsi, le programme d'études se penchera sur les principales méthodologies d'Exploration des Données et de détection des anomalies dans les dossiers biomédicaux. Dans ce contexte, le programme traitera du Deep Learning compte tenu de son importance dans le renforcement de la médecine de précision. Par ailleurs, la formation analysera le traitement du langage naturel dans la documentation scientifique et clinique. À cette fin, le programme fournira aux experts les outils les plus efficaces pour extraire des informations pertinentes des textes médicaux. Il approfondira également l'utilisation des réseaux neuronaux pour la modélisation des maladies et la prédiction des traitements.

En outre, pour renforcer ce contenu, la méthodologie de ce programme renforce son caractère innovant. TECH offre un environnement éducatif 100 % en ligne, adapté aux besoins des professionnels qui cherchent à faire progresser leur carrière. Il utilise également la méthodologie Relearning, basée sur la répétition de concepts clés pour fixer les connaissances et faciliter l'apprentissage. Ainsi, la combinaison de la flexibilité et d'une approche pédagogique solide le rend très accessible.

Vous développerez les stratégies les plus optimales pour tirer parti de l'Intelligence Artificielle et optimiser la recherche clinique grâce à TECH"

Ce certificat avancé en Analyse de Données Avec l’Intelligence Artificielle dans la Recherche Clinique contient le programme le plus complet et le plus actualisé du marché. Ses caractéristiques sont les suivantes:

• Le développement d'études de cas présentées par des experts en Analyse de Données Avec l’Intelligence Artificielle dans la Recherche Clinique
• Les contenus graphiques, schématiques et éminemment pratiques avec lesquels ils sont conçus fournissent des informations scientifiques et sanitaires essentielles à la pratique professionnelle
• Exercices pratiques permettant de réaliser le processus d'auto-évaluation afin d'améliorer l’apprentissage
• Il met l'accent sur les méthodologies innovantes
• Cours théoriques, questions à l'expert, forums de discussion sur des sujets controversés et travail de réflexion individuel
• La possibilité d'accéder aux contenus depuis n'importe quel appareil fixe ou portable doté d'une connexion internet

Vous vous plongerez dans la simulation de médicaments et de traitements dans le cadre de la contribution de l'Intelligence Artificielle à la recherche en matière de santé"

Le corps enseignant comprend des professionnels du domaine et qui apportent à cette formation l'expérience de leur travail, ainsi que des spécialistes reconnus de grandes sociétés et d'universités prestigieuses.

Grâce à son contenu multimédia développé avec les dernières technologies éducatives, les spécialistes bénéficieront d’un apprentissage situé et contextuel, ainsi, ils se formeront dans un environnement simulé qui leur permettra d’apprendre en immersion et de s’entrainer dans des situations réelles.

La conception de ce programme est axée sur l'Apprentissage par les Problèmes, grâce auquel le professionnel doit essayer de résoudre les différentes situations de la pratique professionnelle qui se présentent tout au long du programme académique. Pour ce faire, l’étudiant sera assisté d'un innovant système de vidéos interactives, créé par des experts reconnus.

Vous souhaitez relever avec succès les défis liés à la gestion de grands volumes de données ? Spécialisez-vous dans le Big Data avec ce programme en seulement 6 mois"

Vous serez confronté aux défis liés à la gestion de grands ensembles de données, à la sécurité de l'information et aux applications pratiques du Big Data dans le domaine biomédical"

Cette formation universitaire fournira aux experts une compréhension complète et actualisée des applications de l'Apprentissage Automatique dans le domaine des soins de santé. Les diplômés acquerront les compétences les plus avancées pour mettre en œuvre des outils d'analyse de données et des techniques d'IA spécifiques dans les domaines cliniques et biomédicaux. De même, les spécialistes seront qualifiés pour relever des défis complexes tels que l'analyse de grands volumes de données cliniques, l'identification de modèles pertinents dans les soins médicaux et la simulation de processus biologiques.

Vous recevrez une formation spécialisée adaptée à votre profession pour vous améliorer chaque jour dans le traitement de vos patients"

Objectifs généraux

• Obtenez une vue d'ensemble de la transformation de la Recherche Clinique par l'Intelligence Artificielle, de ses fondements historiques aux applications actuelles
• Acquérir des compétences pratiques dans l'utilisation d'outils, de plateformes et de techniques d'Intelligence Artificielle, de l'analyse des données à l'application de réseaux neuronaux et à la modélisation prédictive
• Apprendre des méthodes efficaces pour intégrer des données hétérogènes dans la Recherche Clinique, y compris le traitement du langage naturel et la visualisation avancée des données
• Appliquer des modèles informatiques pour simuler les processus biologiques et les réponses aux traitements, en utilisant l’intelligence artificielle pour améliorer la compréhension des phénomènes biomédicaux complexes
• Acquérir une solide connaissance de la validation des modèles et des simulations dans le domaine biomédical, en explorant l'utilisation de datasets synthétiques et les applications pratiques de l'IA dans la recherche en santé
• Acquérir une solide compréhension des concepts du Big Data dans le contexte clinique et se familiariser avec les outils essentiels pour son analyse

Objectifs spécifiques

Module 1. Méthodes et Outils d'IA pour la Recherche Clinique

• Obtenir une vue d'ensemble de la façon dont l'IA transforme la Recherche Clinique, depuis ses fondements historiques jusqu'aux applications actuelles
• Mettre en œuvre des méthodes statistiques et des algorithmes avancés dans les études cliniques afin d'optimiser l'analyse des données
• Concevoir des expériences avec des approches innovantes et effectuer une analyse complète des résultats dans le domaine de la Recherche Clinique
• Appliquer le traitement du langage naturel pour améliorer la documentation scientifique et clinique dans le contexte de la Recherche
• Intégrer efficacement des données hétérogènes en utilisant des techniques de pointe pour améliorer la recherche clinique interdisciplinaire

Module 2. Recherche Biomédicale avec l'IA

• Acquérir des connaissances solides sur la validation des modèles et des simulations dans le domaine biomédical, en garantissant leur précision et leur pertinence clinique
• Intégrer des données hétérogènes en utilisant des méthodes avancées pour enrichir l'analyse multidisciplinaire dans la Recherche Clinique
• Développer des algorithmes d'apprentissage profond pour améliorer l'interprétation et l'analyse des données biomédicales dans les études cliniques
• Explorer l'utilisation de datasets synthétiques dans les études cliniques et comprendre les applications pratiques de l'IA dans la recherche en santé
• Comprendre le rôle crucial de la simulation informatique dans la découverte de médicaments, l'analyse des interactions moléculaires et la modélisation de maladies complexes

Module 3. L'analyse de Big Data et l'apprentissage automatique dans la Recherche Clinique

• Obtenir une solide compréhension des concepts fondamentaux du Big Datadans le cadre clinique et se familiariser avec les outils essentiels utilisés pour son analyse
• Explorer les techniques avancées d'exploration de données, les algorithmes d'apprentissage automatique, l'analyse prédictive et les applications de l'IA en épidémiologie et en santé publique
• Analyser les réseaux biologiques et les modèles de maladie pour identifier les connexions et les traitements potentiels
• Aborder la sécurité des données et gérer les défis associés aux grands volumes de données dans la recherche biomédicale
• Enquêter sur des études de cas qui démontrent le potentiel du Big Datadans la recherche biomédicale

Grâce aux méthodes d'aide à l'apprentissage les mieux notées de l'enseignement en ligne, cette formation vous permettra d'apprendre en douceur, de manière cohérente et efficace"