Наука о данных в области здравоохранения для прикладной точной медицины, магистр наук

На этот курс мы приглашаем студентов, имеющих опыт работы в области биомедицины или вычислительной науки, а также медицинских работников, специалистов смежных специальностей и ученых-клиницистов.

Вы узнаете, как большие данные (включая геномику, биомаркеры и клиническую визуализацию) и электронные истории болезни пациентов могут применяться в подходе прецизионной медицины для улучшения здравоохранения отдельных лиц и целых групп населения.

Точная медицина — это область быстро растущей важности для организаций здравоохранения по всему миру. Она объединяет большие данные, имеющие отношение к здравоохранению, чтобы нацеливать более безопасные и эффективные методы лечения для отдельных пациентов.

Понимание того, почему люди по-разному восприимчивы к болезням и реагируют на лечение, а также возможность более точно подбирать лечение для каждого пациента, имеет явные преимущества как для пациентов, так и для организаций здравоохранения, как показала глобальная пандемия COVID-19.

«Наш опыт показал, что разработка и предоставление решений в области точной медицины часто требует совместной работы представителей различных дисциплин и специальностей. В ходе этого курса мы включили упражнения на командную работу, в которых ваши собственные навыки и знания совершенствуются посредством сотрудничества с другими специалистами из других дисциплин».

Доктор Александр Дони, директор курса

В этом курсе вы будете использовать анонимные реальные медицинские данные, связанные с данными генома и клинической визуализации.

Вас будут обучать известные ученые-биомедики и врачи, применяющие точные принципы в своей клинической практике, что даст вам полный спектр актуальных прикладных навыков, идей и знаний.

На протяжении всего курса вы будете учиться на практике. Это будет включать:

• Изучение принципов и современной практики прецизионной медицины и ее клинических преимуществ
• Приобретение навыков управления данными и руководства для исследовательского использования медицинских данных и использования статистического программного обеспечения R в надежной исследовательской среде
• Развитие знаний и опыта в области различных методов биоинформатики
• Изучение эпидемиологии и популяционной генетики, а также того, как гены влияют на реакцию на лекарственные препараты и побочные эффекты (фармакогенетика)
• Понимание основных принципов применения искусственного интеллекта и глубокого обучения в клинической визуализации
• Создание прототипа заявки на грант, а также разработка, проведение, интерпретация и предоставление отчета по систематическому обзору.
• Выполнение итогового исследовательского проекта, основанного на сочетании навыков, методов и идей, полученных в ходе курса, чтобы помочь вам закрепить свои навыки в области науки о данных.