Эффективное управление большими данными в лучшем цифровом университете мира по версии Forbes"

Приложения машинного обучения в геномике для персонализированной медицины необходимы, чтобы использовать генетическую информацию человека и подбирать медицинское лечение с учетом особенностей пациента. Например, алгоритмы искусственного интеллекта могут рассчитать генетический риск возникновения у пользователей наследственных заболеваний, таких как рак груди, сердечно-сосудистые заболевания или диабет. Таким образом, медицинские работники осуществляют более тщательный контроль и принимают конкретные профилактические меры для снижения опасности. Кроме того, эта интеллектуальная система используется для определения того, какое лечение наиболее эффективно для каждого конкретного человека. Такая система помогает подобрать индивидуальную терапию и снижает вероятность побочных эффектов лекарств.

По этой причине TECH внедряет передовую программу, в рамках которой будет подробно рассмотрена персонализация здравоохранения с помощью искусственного интеллекта. Программа обучения будет посвящена разработке моделей для прогнозирования эффективности и безопасности лекарств. На повестке дня также будут обсуждаться вопросы внедрения систем раннего предупреждения заболеваний на основе машинного обучения. Кроме того, в процессе обучения особое внимание будет уделяться соблюдению этических принципов при разработке и использовании этих систем. Специалисты будут разрабатывать механизмы управления для деонтологического и эффективного управления данными в медицинских приложениях искусственного интеллекта.

В то же время методология, реализованная в этой программе, усиливает ее инновационный характер. TECH предлагает образовательную среду на 100% в режиме онлайн, отвечающую потребностям работающих профессионалов, желающих повысить свою квалификацию. В ней 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. Студенты также получат доступ к библиотеке, полной мультимедийных ресурсов в различных аудиовизуальных форматах, таких как интерактивные конспекты и инфографика.

Вы будете внедрять инструменты искусственного интеллекта в электронные медицинские карты для раннего выявления патологий"

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

• Разбор практических кейсов, представленных экспертами в области искусственного интеллекта в клинической практике
• Наглядное, схематичное и исключительно практичное содержание курса предоставляет научную и практическую информацию по тем дисциплинам, которые необходимы для осуществления профессиональной деятельности
• Практические упражнения для самооценки, 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

Благодаря этой академической программе вы сможете глубже понять важность этики при разработке медицинских систем с искусственным интеллектом"

В преподавательский состав программы входят профессионалы из 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.

Благодаря этой инновационной программе вы сможете всесторонне проанализировать прогностические модели, необходимые для персонализированной клинической практики"

Вы достигнете поставленных целей благодаря дидактическим инструментам TECH, включая пояснительные видеоролики и интерактивные конспекты"

В этой программе будет рассмотрено влияние искусственного интеллекта на персонализированную медицинскую помощь с точки зрения целостной перспективы. С этой целью в учебный план будет включено применение геномного анализа, углубляющего интерпретацию общих данных для разработки конкретных терапевтических стратегий. Кроме того, в рамках учебной программы студенты познакомятся с передовыми методами извлечения пользовательской информации, которые в настоящее время применяются в сфере здравоохранения. В свою очередь, они освоят фундаментальные концепции интеллектуального анализа данных и поисковых систем. Этические аспекты, такие как информированное согласие, также будут включены в план исследования.

Комплексный учебный план, включающий в себя все знания, необходимые для того, чтобы сделать шаг к высочайшему качеству практики врача"

Модуль 1. Персонализация здоровья с помощью ИИ

1.1. Применение ИИ в геномике для персонализированной медицины

1.1.1. Разработка алгоритмов ИИ для анализа генетических последовательностей и их связи с заболеваниями
1.1.2. Использование ИИ для определения генетических маркеров для персонализированного лечения
1.1.3. Внедрение ИИ для быстрой и точной интерпретации геномных данных
1.1.4. Инструменты ИИ для корреляции генотипов с реакцией на лекарства

1.2. ИИ в фармакогеномике и разработке лекарств

1.2.1. Разработка моделей ИИ для прогнозирования эффективности и безопасности лекарств
1.2.2. Использование ИИ для идентификации терапевтических мишеней и разработки лекарств
1.2.3. Применение ИИ в анализе взаимодействия генов и лекарств для персонализации лечения
1.2.4. Внедрение алгоритмов ИИ для ускорения открытия новых лекарств

1.3. Персонализированный мониторинг с помощью интеллектуальных устройств и ИИ

1.3.1. Разработка носимых устройств с ИИ для непрерывного мониторинга показателей здоровья
1.3.2. Использование ИИ для интерпретации данных, собранных смарт-устройствами
1.3.3. Внедрение систем раннего предупреждения заболеваний на основе ИИ
1.3.4. Инструменты ИИ для персонализации рекомендаций по образу жизни и здоровью

1.4. Системы поддержки принятия клинических решений с помощью ИИ

1.4.1. Внедрение ИИ для помощи врачам в принятии клинических решений
1.4.2. Разработка систем ИИ, предоставляющих рекомендации на основе клинических данных
1.4.3. Использование ИИ для оценки риска/пользы различных вариантов терапии
1.4.4. Инструменты ИИ для интеграции и анализа медицинских данных в режиме реального времени

1.5. Тенденции персонализации здоровья с помощью ИИ

1.5.1. Анализ последних тенденций в области ИИ для персонализации здравоохранения
1.5.2. Использование ИИ для разработки профилактических и прогностических подходов в здравоохранении
1.5.3. Внедрение ИИ для адаптации медицинских планов к индивидуальным потребностям
1.5.4. Изучение новых технологий ИИ в области персонализированного здравоохранения

1.6. Достижения в области хирургической робототехники с использованием ИИ

1.6.1. Разработка хирургических роботов с ИИ для точных, минимально инвазивных процедур
1.6.2. Использование ИИ для повышения точности и безопасности роботизированной хирургии
1.6.3. Внедрение систем ИИ для хирургического планирования и моделирования операций
1.6.4. Достижения в области интеграции тактильной и визуальной обратной связи в хирургической робототехнике с использованием ИИ

1.7. Разработка прогностических моделей для персонализированной клинической практики

1.7.1. Использование ИИ для создания прогностических моделей заболеваний на основе индивидуальных данных
1.7.2. Применение ИИ для прогнозирования ответа на лечение
1.7.3. Разработка инструментов ИИ для прогнозирования рисков для здоровья
1.7.4. Применение прогностического моделирования при планировании профилактических мероприятий

1.8. ИИ в персонализированном обезболивании и лечении

1.8.1. Разработка систем ИИ для оценки и персонализированного лечения боли
1.8.2. Использование ИИ для выявления моделей боли и реакции на лечение
1.8.3. Внедрение инструментов ИИ в персонализацию терапии боли
1.8.4. Применение ИИ для мониторинга и корректировки планов лечения боли

1.9. Автономия пациента и активное вовлечение в персонализацию

1.9.1. Продвижение самостоятельности пациентов с помощью средств ИИ для управления их медицинским обслуживанием
1.9.2. Разработка систем ИИ, расширяющих возможности пациентов в принятии решений
1.9.3. Использование ИИ для предоставления персонализированной информации и обучения пациентов
1.9.4. Инструменты ИИ, способствующие активному участию пациентов в лечении

1.10. Интеграция ИИ в электронные медицинские карты

1.10.1. Внедрение ИИ для эффективного анализа и управления электронными медицинскими записями
1.10.2. Разработка инструментов ИИ для извлечения клинических данных из электронных записей
1.10.3. Использование ИИ для повышения точности и доступности данных в медицинских картах
1.10.4. Применение ИИ для соотнесения данных медицинской карты с пла нами лечения

Модуль 2. Анализ больших данных в секторе здравоохранения с помощью ИИ

2.1. Основы больших данных в здравоохранении

2.1.1. Бурный рост объема данных в секторе здравоохранения
2.1.2. Концепция больших данных и основные инструменты
2.1.3. Применение больших данных в здравоохранении

2.2. Обработка и анализ текста в медицинских данных

2.2.1. Концепции обработки естественного языка
2.2.2. Методы embeding
2.2.3. Применение обработки естественного языка в здравоохранении

2.3. Передовые методы поиска данных в здравоохранении

2.3.1. Исследование инновационных методов для эффективного поиска данных в здравоохранении
2.3.2. Разработка передовых стратегий для извлечения и организации информации в медицинских учреждениях
2.3.3. Внедрение адаптивных и специализированных методов поиска данных для различных клинических условий

2.4. Оценка качества при анализе медицинских данных

2.4.1. Разработка показателей для тщательной оценки качества данных в медицинских учреждениях
2.4.2. Внедрение инструментов и протоколов для обеспечения качества данных, используемых в клиническом анализе
2.4.3. Постоянная оценка точности и надежности результатов в проектах по анализу медицинских данных

2.5. Добыча данных и машинное обучение в здравоохранении

2.5.1. Основные методологии интеллектуального анализа данных
2.5.2. Интеграция данных о здоровье
2.5.3. Выявление закономерностей и аномалий в медицинских данных

2.6. Инновационные направления использования больших данных и ИИ в здравоохранении

2.6.1. Исследование новых рубежей в применении больших данных и ИИ для преобразования сектора здравоохранения
2.6.2. Выявление инновационных возможностей для интеграции технологий больших данных и ИИ в медицинскую практику
2.6.3. Разработка передовых подходов для максимального использования потенциала больших данных и ИИ в секторе здравоохранения

2.7. Сбор и предварительная обработка медицинских данных

2.7.1. Разработка эффективных методик сбора медицинских данных в клинических и исследовательских условиях
2.7.2. Внедрение передовых методов предварительной обработки для оптимизации качества и полезности медицинских данных
2.7.3. Разработка стратегий сбора и предварительной обработки, обеспечивающих конфиденциальность и неприкосновенность медицинской информации

2.8. Визуализация данных и коммуникация в здравоохранении

2.8.1. Разработка инновационных средств визуализации в здравоохранении
2.8.2. Креативные стратегии коммуникации в сфере здравоохранения
2.8.3. Интеграция интерактивных технологий в здравоохранение

2.9. Безопасность и управление данными в секторе здравоохранения

2.9.1. Разработка комплексных стратегий безопасности данных для защиты конфиденциальности и неприкосновенности частной жизни в секторе здравоохранения
2.9.2. Внедрение эффективных механизмов управления для обеспечения этичного и ответственного управления данными в медицинских учреждениях
2.9.3. Разработка политики и процедур для обеспечения целостности и доступности медицинских данных с учетом проблем, характерных для сектора здравоохранения

2.10. Практическое применение больших данных в здравоохранении

2.10.1. Разработка специализированных решений для управления и анализа больших массивов данных в сфере здравоохранения
2.10.2. Использование практических инструментов на основе больших данных для поддержки принятия клинических решений
2.10.3. Применение инновационных подходов к большим данным для решения конкретных задач в секторе здравоохранения

Модуль 3. Этика и регулирование в медицинском искусственном интеллекте

3.1. Этические принципы применения ИИ в медицине

3.1.1. Анализ и принятие этических принципов при разработке и использовании систем медицинского ИИ
3.1.2. Интеграция этических ценностей в процесс принятия решений с помощью ИИ в медицинских контекстах
3.1.3. Разработка этических принципов для обеспечения ответственного использования искусственного интеллекта в медицине

3.2. Конфиденциальность данных и согласие в медицинских контекстах

3.2.1. Разработка политик конфиденциальности для защиты конфиденциальных данных в медицинских приложениях ИИ
3.2.2. Обеспечение информированного согласия при сборе и использовании персональных данных в медицинской сфере
3.2.3. Реализация мер безопасности для защиты частной жизни пациентов в медицинских ИИ-средах

3.3. Этика в исследованиях и разработке систем медицинского ИИ

3.3.1. Этическая оценка исследовательских протоколов при разработке систем медицинского ИИ
3.3.2. Обеспечение прозрачности и этической строгости на этапах разработки и валидации систем медицинского ИИ
3.3.3. Этические соображения при публикации и распространении результатов в области медицинского ИИ

3.4. Социальное воздействие и ответственность в ИИ для здравоохранения

3.4.1. Анализ социального воздействия ИИ на оказание медицинских услуг
3.4.2. Разработка стратегий снижения рисков и этической ответственности при применении ИИ в медицине
3.4.3. Постоянная оценка социального воздействия и адаптация систем ИИ для внесения позитивного вклада в общественное здравоохранение

3.5. Устойчивое развитие ИИ в секторе здравоохранения

3.5.1. Интеграция устойчивых практик в разработку и обслуживание систем здравоохранения ИИ
3.5.2. Оценка экологического и экономического воздействия технологий ИИ в секторе здравоохранения
3.5.3. Разработка устойчивых бизнес-моделей для обеспечения непрерывности и совершенствования решений ИИ в секторе здравоохранения

3.6. Управление данными и международная нормативная база в медицинском ИИ

3.6.1. Разработка рамок управления для этичного и эффективного управления данными в медицинских приложениях ИИ
3.6.2. Адаптация к международным стандартам и нормам для обеспечения соблюдения этических и правовых норм
3.6.3. Активное участие в международных инициативах по установлению этических стандартов при разработке систем медицинского ИИ

3.7. Экономические аспекты ИИ в секторе здравоохранения

3.7.1. Анализ экономических последствий и затрат при внедрении систем ИИ в здравоохранении
3.7.2. Разработка бизнес-моделей и финансирования для содействия внедрению технологий ИИ в секторе здравоохранения
3.7.3. Оценка экономической эффективности и справедливости доступа к медицинским услугам, управляемым ИИ

3.8. Разработка систем медицинского ИИ, ориентированных на человека

3.8.1. Интеграция принципов дизайна, ориентированного на человека, для повышения удобства использования и приемлемости систем медицинского ИИ
3.8.2. Вовлечение медицинских работников и пациентов в процесс разработки, чтобы обеспечить актуальность и эффективность решений
3.8.3. Постоянная оценка пользовательского опыта и обратной связи для оптимизации взаимодействия с системами ИИ в медицинских учреждениях

3.9. Справедливость и прозрачность в машинном обучении в медицине

3.9.1. Разработка моделей машинного обучения в медицине, способствующих справедливости и прозрачности
3.9.2. Внедрение практик для смягчения предвзятости и обеспечения справедливости при применении алгоритмов ИИ в секторе здравоохранения
3.9.3. Постоянная оценка справедливости и прозрачности при разработке и внедрении решений машинного обучения в медицине

3.10. Безопасность и политика при внедрении ИИ в медицину

3.10.1. Разработка политик безопасности для защиты целостности и конфиденциальности данных в применениях медицинского ИИ
3.10.2. Реализация мер безопасности при развертывании систем ИИ для предотвращения рисков и обеспечения безопасности пациентов
3.10.3. Постоянная оценка политики безопасности для адаптации к технологическому прогрессу и новым проблемам при внедрении медицинского ИИ

Уникальный, важный и значимый курс обучения для развития вашей карьеры"