Master in Data Science sanitaria per la medicina di precisione applicata

In questo corso accogliamo studenti con una formazione in scienze biomediche o computazionali, nonché professionisti del settore medico, operatori sanitari affini e scienziati clinici.

Potrai apprendere come i Big Data (inclusi genomica, biomarcatori e imaging clinico) e le cartelle cliniche elettroniche possono essere applicati in un approccio di medicina di precisione per migliorare l'assistenza sanitaria di individui e popolazioni.

La medicina di precisione è un'area di rapida crescita per le organizzazioni sanitarie a livello globale. Integra i Big Data rilevanti per l'assistenza sanitaria per indirizzare trattamenti più sicuri ed efficaci ai singoli pazienti.

Comprendere le ragioni per cui gli individui differiscono in termini di suscettibilità alle malattie e risposta al trattamento, ed essere in grado di personalizzare il trattamento in modo più preciso per ogni singolo paziente, presenta chiari vantaggi sia per i pazienti che per le organizzazioni sanitarie, come ha evidenziato la pandemia globale di Covid-19.

"La nostra esperienza ha dimostrato che lo sviluppo e la fornitura di soluzioni di medicina di precisione richiedono spesso la collaborazione tra diverse discipline e specializzazioni. Abbiamo incluso, in questo corso, esercizi di lavoro di squadra, in cui le vostre competenze e conoscenze specifiche vengono migliorate attraverso la collaborazione con quelle di altri professionisti di diverse discipline."

Dr. Alexander Doney, direttore del corso

In questo corso utilizzerete dati sanitari reali anonimizzati, collegati a dati genomici e di imaging clinico.

Sarete istruiti da rinomati ricercatori biomedici e medici che applicano i principi di precisione nella loro pratica clinica, offrendovi una gamma completa di competenze, approfondimenti e conoscenze applicative pertinenti.

Durante il corso imparerai facendo. Questo includerà:

• Esaminare i principi e la pratica attuale della medicina di precisione e i suoi benefici clinici
• Acquisire competenze di gestione e governance dei dati per l'uso di dati medici a fini di ricerca e utilizzare il software statistico R in un ambiente di ricerca affidabile
• Sviluppare conoscenze ed esperienza in una gamma di tecniche bioinformatiche
• Esplorare l'epidemiologia e la genetica delle popolazioni e come i geni influenzano la risposta ai farmaci e gli effetti collaterali (farmacogenetica)
• Comprendere i principi di base di come l'intelligenza artificiale e il deep learning vengono applicati all'imaging clinico
• Produrre un prototipo di domanda di finanziamento e progettare, eseguire, interpretare e riportare una revisione sistematica.
• Intraprendere un progetto di ricerca finale basato sulla combinazione di competenze, tecniche e approfondimenti sviluppati durante il corso, per aiutarti a consolidare le tue competenze in data science.