Humanitas University

Mesterképzés adatelemzés és mesterséges intelligencia az egészségtudományok területén (DAIHS)

A tanulmányi tervet úgy alakították ki, hogy összevonja az adattudomány tudományterületeit az orvosbiológiai terület diszciplináris területeivel.

Ez lehetővé teszi, hogy a statisztikával, számítógép-programozással, gépi tanulással és mesterséges intelligenciával kapcsolatos haladó képzést biológia, genetika, etika és szabályozási ismeretekkel kombinálják az egészségügyi ágazaton belül.

A DAIHS tanulmánytervének célja egy olyan kulturális és szakmai profil kialakítása, amely közvetlenül hozzájárulhat mind a betegek életének, mind az egészségügyi szervezeteknek a javításához.

E cél elérése érdekében a tanulmányi tervet úgy alakították ki, hogy az LM Data Science fokozati osztályból származó tudományos diszciplináris területeket összevonják az orvosi-biológiai terület tudományos diszciplináris területeivel. Ez lehetővé teszi számunkra, hogy a fejlett programozás, statisztika, gépi tanulás és mesterséges intelligencia terén végzett mélyreható képzést a biológia, a genetika, az etika és az egészségügyi ágazaton belüli speciális szabályozás szilárd ismeretével kombináljuk.

A tanfolyam két évre szól, és teljes egészében angol nyelven zajlik majd. A DAIHS kurzus oktatói részét képezik külföldi előadók és erős külföldi szakmai tapasztalattal rendelkező szakértők.

A hallgatóknak lehetőségük lesz nemzetközi tapasztalatokban is tanulni a dolgozat kidolgozásának részeként.

Az 1. évfolyam főként a fejlett programozás, statisztika, gépi tanulás és mesterséges intelligencia terén szükséges ismeretek biztosítására fókuszál, és ezen jellemzők miatt elsősorban a Bocconi Egyetemen működik. A 2. évfolyam Humanitas University zajlik, hogy elmerítse a hallgatókat egy nagy oktatókórház valóságában, ahol biológiai és klinikai adatokon dolgoznak.

Tanulási terv

Az első év főként a fejlett statisztika, programozás, gépi tanulás és mesterséges intelligencia terén szükséges ismeretek biztosítására koncentrál, és főként a Bocconi Egyetemen folyik. Az első év utolsó része és az egész második év főként Humanitas University belüli képzést egészíti ki, egy magával ragadó, gyakorlati tanulási tapasztalattal, amely magában foglalja a kötelező integrált tanítást, a választható vizsgákat, a szemináriumokat, a gyakorlati tapasztalatokat és független kutatás.

A hallgatóknak lehetőségük lesz arra is, hogy nemzetközi tapasztalatok során tanuljanak szakdolgozatuk és szakmai gyakorlatuk fejlesztése során.

1. év

• Speciális egészségügyi statisztika
• Haladó számítógépes programozás
• Mesterséges intelligencia – 1. modul
• Adatvédelem, etika és szabályok az AI alkalmazásában – Szeminárium
• Gépi tanulás
• Mesterséges intelligencia – 2. modul
• Adatrendszerek az egészségügyben
• 1 választható kurzus az alábbiak közül:
• Kauzális következtetés
• Természetes nyelvfeldolgozás
• Dinamikus modellezés összetett rendszerekhez
• Biológia és genetika
• Data Science for Clinics
• Klinikai epidemiológia
  • Kauzális következtetés
  • Természetes nyelvfeldolgozás
  • Dinamikus modellezés összetett rendszerekhez
  • Biológia és genetika
  • Data Science for Clinics
  • Klinikai epidemiológia

2. év

• Következő generációs szekvenálás és bioinformatika
• A mesterséges intelligencia alkalmazásai az egészségtudományban
• 1 választható kurzus az alábbiak közül:
• AI és vizualizációs-navigációs technikák a sebészetben és az endoszkópiában
• Képalkotó mesterséges intelligencia (radiológia és humán patológia)
• Klinikai döntési rendszer és mesterséges intelligencia
• Irányelvek a minőségértékeléshez és a jelentéskészítéshez a mesterséges intelligencia kiadványában – Szeminárium
• Idegen nyelv (1. félév)
• gyakorlat
• Tézis
  • AI és vizualizációs-navigációs technikák a sebészetben és az endoszkópiában
  • Képalkotó mesterséges intelligencia (radiológia és humán patológia)
  • Klinikai döntési rendszer és mesterséges intelligencia
  • Irányelvek a minőségértékeléshez és a jelentéskészítéshez a mesterséges intelligencia kiadványában – Szeminárium
  • Idegen nyelv (1. félév)
  • gyakorlat
  • Tézis

Humanitas University egy nemzetközileg elismert intézmény, amely az orvosi és tudományos oktatásnak szenteli magát. Magas színvonalú, angol nyelven oktatott kurzusokat kínál, és a világ legjobb egyetemei közé tartozik. A főbb globális rangsorok szerint a következő helyezéseket éri el:

• Times Higher Education (THE): világszerte a 151–175., Olaszországban pedig a 3. helyen áll;
• Sanghaji rangsor (ARWU): világszerte a 151–200., országosan pedig a 3. és 9. hely között helyezkedik el;
• Leiden Ranking (CWTS): tudományos hatás tekintetében a 22. helyen áll világszerte és az 1. Olaszországban

A Humanitas Kutatókórházunk (az Agenas által a legjobb olasz kórháznak díjazott) mellett épült élvonalbeli kampus a tanulás, a kutatás és a klinikai gyakorlat közötti folyamatos integrációt és együttműködést tükrözi.

Ennek a mesterképzési kurzusnak az a célja, hogy olyan professzionális személyiségeket képezzen ki, akik megértik az egészségügyi szektort, és mélyen ismerik az AI és a gépi tanulási módszerek alkalmazásához szükséges elméleti és gyakorlati ismereteket ebben az ágazatban.

Az adattudós szerepe az egészségtudományban

Az ebben a szerepkörben végzett hallgatók hatékonyan kinyerhetik, elemzik, modellezik és értelmezik az egészségügyi adatokat a statisztikákból, a gépi tanulásból és a mesterséges intelligenciából származó legkorszerűbb analitikai technikák alkalmazásával, hogy tudományos kutatáshoz hasznos válaszokat kapjanak. Emellett értelmezni fogják a klinikai-diagnosztikai-terápiás Pathways , megértik a klinikusok és alapkutatók igényeit, és azonosítják a klinikai és biológiai adatok feldolgozásához és elemzéséhez szükséges szoftvereszközöket. Végül tudományos tanulmányokat terveznek és végeznek az orvostudomány és az egészségtudományok területén, hatékonyan együttműködve különböző tudományágak egészségügyi szakembereivel és kutatóival.

Különféle munkáltatók alkalmazhatják őket, beleértve a kutatóintézeteket, a gyógyszer- és biotechnológiai iparágakat, az egészségügyi technológiai vállalatokat, az állami szerveket és kormányzati intézményeket, a kórházakat és az egészségügyi szervezeteket, az egészségügyi ágazatban működő startupokat, a tanácsadói és szakmai szolgáltatásokat, valamint a kutatóintézeteket.

A program hallgatók képesek lesznek:

• Tervezze meg és hajtsa végre az egészségügyi adatok teljes statisztikai elemzési folyamatát, a beszerzéstől a kérdéses információk kinyeréséig, különös tekintettel a gépi tanulás és a mesterséges intelligencia módszereire és algoritmusaira.
• Készítsen prediktív modelleket adatokból
• Szoftver tervezése és fejlesztése az egészségügyi adatok elemzésének elvégzésére és az eredmények értelmezésére
• Az elemzések eredményeit reprezentálja és kommunikálja
• Ismertesse meg és hajtsa végre az adatminőség, a magánélet és a szellemi tulajdon védelmét szolgáló eljárásokat