Hogyan segíthetnek a hálózatok a kritikus kapcsolatok azonosításában a orvosbiológiai rendszerekben?

Hogyan tárhatjuk fel a gének közötti rejtett kapcsolatokat és hogyan jósolhatjuk meg a betegségek lefolyását?

Hogyan javíthatja az orvosi adatok vizualizációja a diagnosztika és a kezelés eredményeit?

Hogyan alakíthatja át a gépi tanulás és a mélytanulási modellek az összetett orvosi adatok elemzését? 

Ha szívesen felfedezné ezeket a kérdéseket, csatlakozzon hozzánk a Biomedical Data Science Nyári Iskolán! Ez a program felvértezi a résztvevőket elméleti alapokkal és gyakorlati készségekkel, hogy a hálózattudományt, az adatvizualizációt és a gépi tanulást valós egészségügyi kihívásokra alkalmazzák. 

A tanterv négy fő területre összpontosít: 

1. Orvosbiológiai Hálózattudomány
   Ismerje meg, hogyan modellezhetik a hálózatok a gének, fehérjék, betegségek és betegadatok közötti kapcsolatokat, hogy mintákat tárjanak fel és interakciókat jósoljanak.

2. Orvosi adatforrások, és vizualizáció
   Fedezze fel az egészségügyi adatforrásokat és a gyakorlati módszereket az összetett adathalmazok világos, interaktív vizualizációinak létrehozására, javítva az értelmezhetőséget és a döntéshozatalt.

3. Gépi tanulás táblázatos orvosi adatokon
   Gépi tanulási technikák alkalmazása strukturált adathalmazokon, például elektronikus egészségügyi nyilvántartásokon, a kimenetek előrejelzése és a kockázati tényezők azonosítása érdekében.

4. Mély tanulás strukturálatlan orvosi adatokon
   Gyakorlati tapasztalatot szerezhet mély tanulási modellekkel strukturálatlan adatok, például orvosi képek, szövegek és genomszekvenciák elemzéséhez.

CSOPORTPROJEKTEK

A résztvevők adatvezérelt projekteken fognak dolgozni csapatokban, alkalmazva a kurzusokon tanultakat. Mentorok nyújtatnak útmutatást, a csapatok pedig a program végén egy szakértői zsűri előtt mutatják be eredményeiket. A projektmunkára és a prezentációkra külön időt biztosítunk, ezzel is elősegítve a gyakorlatközpontú és aktív tanulást.

A nyári iskolát sikeresen elvégző résztvevők 4 kreditet kapnak. A Semmelweis Egyetem igazolást állít ki a kurzus elvégzéséről, amely lehetővé teszi a kreditek átszámítását az anyaintézménybe.

• A teljes kurzus angol nyelvű, ezért a résztvevőktől elvárás, hogy jó angol nyelvtudással rendelkezzenek szóban és írásban egyaránt.

• A kurzus sikeres teljesítéséhez magabiztos Python programozási alapismeretek szükségesek, mivel az oktatás során kizárólag ezt a programozási nyelvet alkalmazzuk. Azok számára, akik még nem ismerik a Pythont, erősen ajánlott a részvétel előtt online oktatóvideók megtekintése vagy egy bevezető online kurzus elvégzése.

• A matematika és a statisztika alapvető ismerete szintén előnyt jelent. Amennyiben szükségesnek érzi a tudás felfrissítését, ajánljuk az alábbi videót.