Расписание

Сведения об ОО

ИСУ УГАТУ

Личный кабинет

СДО

Машинное обучение для обработки медико-биологических данных

Дополнительная профессиональная программа повышения квалификации


«Машинное обучение для обработки медико-биологических данных»

 


72 академических часа


Аннотация программы


На сегодняшний день разработаны современные инструменты машинного обучения, применяемые в основном в медицине – Survival models, Difference-in-Difference и др. Целью реализации программы является формирование новых компетенций в области интеллектуального анализа медицинских и биологических данных, необходимых для проведения специалистами клинических и эпидемиологических исследований. Конечной целью освоения программы слушателями является формирование у будущих специалистов теоретических знаний и практических навыков для решения прикладных задач интеллектуального анализа доказательной медицины, освоение навыков использования инструментов машинного обучения конкретно к медицинским задачам, использование инструментов, применяемых для разработки систем поддержки принятия в медицине и медицинских информационных систем. В итоге после прохождения курсов у слушателя должна быть сформирована компетенция цифровой экономики на базовом уровне: способность управлять информацией и данными медико-биологического характера.

 

 

В результате изучения дисциплины слушатель должен:

 

знать: методы дизайна эксперимента в медицине, формирование контрольных групп и групп воздействия; методы проверки параметрических и непараметрических критериев для медицинских исследований; методы построения бинарных регрессий, предпосылки для получения достоверных оценок регрессии различными методами; методы построения таблиц выживаемости, нахождения оценок Каплана Майера, критерии на разделении выживаемости в подгруппах; регрессионные модели выживаемости (Кокса, логнормальную, экспоненциальную, нормальную); методы оценки воздействия в медицине посредством DID-анализа (разности разностей).

 

уметь: проверять гипотезы о различиях выборок в медицине, используя параметрические и непараметрические критерии; строить адекватные модели бинарной регрессии и проводить интерпретацию результатов моделирования на основе маржинальных эффектов влияния факторов на результат; проводить ROC-анализ, рассчитывать показатели специфичности и чувствительности; строить таблицы времен жизни, интерпретировать результаты анализа таблицы времен жизни, анализировать графики функции выживаемости, и функции мгновенного риска, определять оценки выживаемости методом Каплана-Майера, а также разделять и проводить анализ выживаемости по подгруппам; строить различные регрессионные модели выживаемости, проверять их адекватность реальному моделируемому процессу, интерпретировать результаты сточки зрения оценки мультипликативного эффекта для оценки риска недожития; уметь оценить эффективность воздействия в медицине, используя DiD-модель.

 

владеть: интеллектуальной обработки медицинских данных, используя RStudio; построения адекватных моделей бинарной регрессии и качественной интерпретации результатов моделирования; проведения анализа выживаемости, DID-анализа; применения RStudio для проведения анализа медико-биологических данных.


Для успешного прохождения курса слушатели должны на продвинутом уровне пользоваться компьютером, иметь базовые знания о проведении медицинского эксперимента, основные принципы доказательной медицины, знать основы теории вероятности и математической статистики. Для слушателей курсов предусмотрены входные контрольные задания по теории вероятности и математической статистике (описательные дескриптивные статистики и проверка гипотез – ошибки первого и второго рода).


Компетенция, сформированная в рамках прохождения курса, позволит развиться в профессиональной деятельности ИТ-специалистам, медицинским работникам. 

 

 Скачать рабочую программу

Типовые вопросы входного тестирования

 

Стоимость обучения по программе повышения квалификации «Машинное обучение для обработки медико-биологических данных» составляет 24 000 руб.

 

Обучение для слушателей является бесплатным. 

 

Обучение по программам повышения квалификации в целях формирования компетенций цифровой экономики с использованием персональных цифровых сертификатов финансируется из средств федерального проекта «Кадры для цифровой экономики» Национальной программы «Цифровая экономика Российской Федерации».

 

 

Зарегистрироваться и получить Персональный цифровой сертификат

 

 

Презентация УГАТУ

Презентационный фильм об УГАТУ

Заявка на вызов спецавто

Вы можете позвонить по номеру телефона:

8-908-35-04-909
Позвонить

или заполнить форму ниже

Закрыть форму