通过这个 100% 在线课程，你将了解各种治疗方法的重要趋势，并预测临床结果"

医疗专业人员每天面临的挑战之一就是研究大量数据，如病历、临床病例、检验结果等。然而，这些信息对于正确规划和实施治疗至关重要。在这种情况下，机器学习已成为克服这一挑战的基本支柱。感谢了 大数据，专家们可以防止事故发生，或为特定病人决定最佳疗法。毫无疑问，这些分析技术大大改善了医疗服务，有助于提高公民的生活质量。

为此，TECH 设立了大学专家，重点研究临床研究中的大数据分析和机器学习。因此，课程将深入探讨数据挖掘和生物医学记录异常检测的主要方法。在这方面，鉴于 深度学习 在推动精准医疗方面的重要性，议程将重点关注深度学习 。培训还将探讨科学和临床文件中的自然语言处理。为此，这个课程将为专家提供从医学文本中提取相关信息的最有效工具。他还将深入研究神经网络在疾病建模和治疗预测中的应用。

此外，为了加强这些内容，该计划的方法也加强了其创新性。TECH 提供 100% 的在线教育环境，专为寻求职业发展的专业人士量身定制。它还采用了  Relearning方法，通过重复关键概念来固定知识和促进学习。因此，灵活性和强有力的教学方法相结合，使其非常容易使用。

通过 TECH，你将制定出利用人工智能和优化临床研究的最佳策略"

这个临床研究中的人工智能数据分析专科文凭包含市场上最完整和最新的课程。主要特点是：

• 由临床研究中的人工智能数据分析专家介绍案例研究的发展情况
• 这个课程的内容图文并茂、示意性强、实用性强为那些视专业实践至关重要的学科提供了科学和实用的信息
• 可以进行自我评估过程的实践，以推进学习
• 其特别强调创新方法
• 理论课、向专家提问、关于有争议问题的讨论区和这个反思性论文
• 可从任何连接互联网的固定或便携设备上访问内容

作为人工智能对健康研究贡献的一部分，你将深入研究药物和治疗模拟"

这个课程的教学人员包括来自这个行业的专业人士，他们将自己的工作经验融入到培训中，还有来自知名企业和著名大学的公认专家。

其多媒体内容采用最新教育科技开发，将使专业人员在情景式学习环境中学习，即模拟环境，提供身临其境的培训程序，在真实情况下进行培训。

这个课程的设计重点是基于问题的学习，藉由这种学习，专业人员必须努力解决整个学年出现的不同的专业实践情况。为此，你将获得由知名专家制作的新型交互式视频系统的帮助。

你想成功应对与海量数据管理有关的挑战吗？在短短 6 个月内，通过本课程学习大数据专业"

你将面临与管理大型数据集、信息安全和大数据在生物医学领域的实际应用相关的挑战"

这个专科文凭将为学生提供一流的教育体验，通过在医疗实践中使用人工智能拓宽他们的专业视野。该学位由 3 个综合模块组成，将深入探讨机器学习、生物医学数据解读和自然语言处理的基础知识。教学大纲还将涉及围绕这门学科的复杂的道德和监管问题，目的是确保毕业生保持道德行为。此外，培训还包括模拟生物过程、生成合成数据和验证模型。

你将具备通过机器学习引领临床研究转型所需的能力"

模块1. 用于临床研究的人工智能方法和工具

1.1. 临床研究中的人工智能技术和工具

1.1.1. 利用机器学习识别临床数据中的模式
1.1.2. 为临床试验开发预测算法
1.1.3. 实施人工智能系统，改善患者招募工作
1.1.4. 利用 Tableau 实时分析研究数据的人工智能工具

1.2. 临床研究中的统计方法和算法

1.2.1. 应用先进的统计技术分析临床数据
1.2.2. 使用算法验证和核实测试结果
1.2.3. 在临床研究中实施回归和分类模型
1.2.4. 使用计算统计方法分析大型数据集

1.3. 实验设计和结果分析

1.3.1. 利用 IBM Watson Health 的人工智能高效设计临床试验的策略
1.3.2. 用于分析和解释实验数据的人工智能技术
1.3.3. 利用人工智能模拟优化研究方案
1.3.4. 利用人工智能模型评估治疗的有效性和安全性

1.4. 利用 Aidoc 在研究中使用人工智能解读医学图像

1.4.1. 开发用于自动检测图像中病变的人工智能系统。
1.4.2. 利用深度学习进行医学影像分类和分割
1.4.3. 提高成像诊断准确性的人工智能工具
1.4.4. 利用人工智能进行放射和磁共振图像分析

1.5. 分析临床和生物医学数据

1.5.1. 基因组和蛋白质组数据处理与分析中的人工智能 DeepGenomics
1.5.2. 综合分析临床和生物医学数据的工具
1.5.3. 利用人工智能识别临床研究中的生物标记物
1.5.4. 基于生物医学数据的临床结果预测分析

1.6. 临床研究中的高级数据可视化

1.6.1. 为临床数据开发交互式可视化工具
1.6.2. 使用人工智能创建复杂数据的图形表示 Microsoft Power BI
1.6.3. 便于解读研究成果的可视化技术
1.6.4. 用于生物医学数据可视化的增强现实和虚拟现实工具

1.7. 科学和临床文献中的自然语言处理

1.7.1. 利用 Linguamatics 将 NLP 应用于科学文献和临床记录分析
1.7.2. 从医学文本中提取相关信息的人工智能工具
1.7.3. 用于科学出版物摘要和分类的人工智能系统
1.7.4. 使用 PNL 识别临床文件的趋势和模式

1.8. 利用谷歌云医疗 API 和 IBM Watson Health 在临床研究中进行异构数据处理

1.8.1. 整合和分析各种临床数据源的人工智能技术
1.8.2. 管理非结构化临床数据的工具
1.8.3. 用于关联临床和人口统计数据的人工智能系统
1.8.4. 通过多维数据分析 深入了解 临床情况

1.9. 神经网络在生物医学研究中的应用

1.9.1. 利用神经网络进行疾病建模和治疗预测
1.9.2. 神经网络在遗传病分类中的应用
1.9.3. 开发基于神经网络的诊断系统
1.9.4. 神经网络在个性化医疗中的应用

1.10. 预测建模及其对临床研究的影响

1.10.1. 开发用于预测临床结果的预测模型
1.10.2. 利用人工智能预测副作用和不良反应
1.10.3. 在临床试验优化中实施预测模型
1.10.4. 利用预测模型进行医疗风险分析

模块2. 利用人工智能开展生物医学研究

2.1. 设计和实施人工智能观察研究

2.1.1. 在研究中采用人工智能进行人群选择和细分
2.1.2. 使用算法实时监测观察研究数据
2.1.3. 与 Flatiron Health 合作，在观察性研究中识别模式和相关性的人工智能工具 
2.1.4. 观察研究中数据收集和分析过程的自动化

2.2. 临床研究中模型的验证和校准

2.2.1. 确保临床模型准确可靠的人工智能技术
2.2.2. 在临床研究中使用人工智能校准预测模型
2.2.3. 利用 KNIME 分析平台的人工智能对临床模型进行交叉验证的方法
2.2.4. 评估临床模型通用性的人工智能工具

2.3. 在临床研究中整合异构数据的方法

2.3.1. 将临床、基因组和环境数据与 DeepGenomics 结合起来的人工智能技术
2.3.2. 使用算法处理和分析非结构化临床数据
2.3.3. 利用 Informatica 医疗保健数据管理实现临床数据标准化和规范化的人工智能工具
2.3.4. 用于关联不同类型研究数据的人工智能系统

2.4. 通过 Flatiron Health 的 OncologyCloud 和 AutoML 实现多学科生物医学数据集成

2.4.1. 结合不同生物医学学科数据的人工智能系统
2.4.2. 综合分析临床和实验室数据的算法
2.4.3. 可视化复杂生物医学数据的人工智能工具
2.4.4. 利用人工智能从多学科数据中创建整体健康模型

2.5. 生物医学数据分析中的深度学习算法

2.5.1. 神经网络在遗传和蛋白质组数据分析中的应用
2.5.2. 利用深度学习识别生物医学数据中的模式
2.5.3. 利用深度学习开发精准医疗预测模型
2.5.4. 通过 Aidoc 在高级生物医学图像分析中应用人工智能

2.6. 利用自动化优化研究流程

2.6.1. 贝克曼库尔特公司通过人工智能系统实现实验室日常工作自动化
2.6.2. 利用人工智能高效管理科研资源和时间
2.6.3. 优化临床研究工作流程的人工智能工具
2.6.4. 跟踪和报告研究进展的自动化系统

2.7. 利用人工智能进行医学模拟和计算建模

2.7.1. 开发模拟临床场景的计算模型
2.7.2. 利用人工智能模拟薛定谔的分子和细胞相互作用
2.7.3. 与 GNS Healthcare 合作开发用于疾病预测建模的人工智能工具
2.7.4. 人工智能在药物和治疗效果模拟中的应用

2.8. 利用手术室在临床研究中使用虚拟现实和增强现实技术

2.8.1. 在医学培训和模拟中采用虚拟现实技术
2.8.2. 在外科手术和诊断中使用增强现实技术
2.8.3. 用于行为和心理研究的虚拟现实工具
2.8.4. 身临其境技术在康复和治疗中的应用

2.9. 应用于生物医学研究的数据挖掘工具

2.9.1. 使用数据挖掘技术从生物医学数据库中提取知识
2.9.2. 采用人工智能算法发现临床数据中的模式
2.9.3. 利用 Tableau 在大型数据集中识别趋势的人工智能工具
2.9.4. 应用数据挖掘生成研究假设

2.10. 利用人工智能开发和验证生物标志物

2.10.1. 利用人工智能识别和描述新型生物标记物
2.10.2. 在临床研究中采用人工智能模型进行生物标记物验证
2.10.3. 利用人工智能工具将生物标记物与 Oncimmune 的临床结果联系起来
2.10.4. 人工智能在个性化医疗生物标记分析中的应用

模块3. 临床研究中的 大数据分析 和机器学习

3.1. 临床研究中的大数据 ：概念和工具

3.1.1. 临床研究领域的数据爆炸
3.1.2. 大数据 的概念和主要工具
3.1.3. 大数据 在临床研究中的应用

3.2. 利用 KNIME 和 Python 挖掘临床和生物医学记录中的数据

3.2.1. 数据挖掘的主要方法
3.2.2. 整合临床和生物医学记录数据
3.2.3. 检测临床和生物医学记录中的模式和异常情况

3.3. 利用 KNIME 和 Python 在生物医学研究中使用机器学习算法

3.3.1. 生物医学研究中的分类技术
3.3.2. 生物医学研究中的回归技术
3.3.3. 生物医学研究中的无监督技术

3.4. 利用 KNIME 和 Python 在临床研究中使用预测分析技术

3.4.1. 临床研究中的分类技术
3.4.2. 临床研究中的回归技术
3.4.3. 深度学习 在临床研究中的应用

3.5. 利用 KNIME 和 Python 在流行病学和公共卫生领域建立人工智能模型

3.5.1. 流行病学和公共卫生分类技术
3.5.2. 流行病学和公共卫生的回归技术
3.5.3. 用于流行病学和公共卫生的无监督技术

3.6. 利用 KNIME 和 Python 分析生物网络和疾病模式

3.6.1. 探索生物网络中的相互作用以识别疾病模式
3.6.2. 在网络分析中整合 omics 数据，描述生物复杂性的特征
3.6.3. 应用 机器学习 算法发现疾病模式

3.7. 利用工作流和类 Python 平台开发临床预后工具。

3.7.1. 创建基于多维数据的临床预后创新工具
3.7.2. 整合临床和分子变量开发预后工具
3.7.3. 评估预后工具在各种临床环境中的有效性

3.8. 利用 PowerBI 和 Python 类工具实现复杂数据的高级可视化和交流

3.8.1. 使用先进的可视化技术表现复杂的生物医学数据
3.8.2. 制定有效的沟通策略，展示复杂的分析结果
3.8.3. 在可视化中采用互动工具以提高理解能力

3.9. 大数据管理中的数据安全和挑战

3.9.1. 应对生物医学 大数据 背景下的数据安全挑战
3.9.2. 大型生物医学数据集管理中的隐私保护策略
3.9.3. 实施安全措施，降低处理敏感数据的风险

3.10. 生物医学 大数据 的实际应用和案例研究

3.10.1. 探索在临床研究中实施生物医学 大数据 的成功案例
3.10.2. 制定在临床决策中应用 大数据 的实用战略
3.10.3. 通过生物医学领域的案例研究进行影响评估和吸取经验教训

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