Technologie przysz艂o艣ci w zastosowaniu klinicznym
Terminy:
W tym momencie brak dostepnych termin贸w
Organizator
Email:
Poka偶 e-mail
Telefon:
Poka偶 telefon
Opis i cele
Studia podyplomowe z zakresu Technologii przysz艂o艣ci w zastosowaniu klinicznym s膮 dedykowane specjalistom z medycyny, bioin偶ynierii, biotechnologii oraz bioinformatyki. Celem programu jest przekazanie uczestnikom nowoczesnej wiedzy i umiej臋tno艣ci z zakresu zaawansowanych technologii stosowanych w medycynie, umo偶liwiaj膮cych lepsz膮 diagnostyk臋, planowanie kliniczne oraz tworzenie innowacyjnych rozwi膮za艅 medycznych.
Charakterystyka uczestnik贸w
Uczestnikami studi贸w podyplomowych mog膮 by膰 jedynie osoby, kt贸re spe艂niaj膮 艂膮cznie wszystkie poni偶sze warunki:
- s膮 absolwentami studi贸w I lub II stopnia lub jednolitych studi贸w magisterskich, kt贸rzy samodzielnie zadeklarowali ch臋膰 uczestniczenia w studiach podyplomowych,
- s膮 osobami, kt贸re dobrowolnie zadeklarowa艂y ch臋膰 uczestnictwa w studiach podyplomowych, tzn. nie mog膮 by膰 delegowane przez pracodawc臋 do uczestnictwa w studiach,
- s膮 osobami zatrudnionymi w sektorze biomedycznym, co oznacza, 偶e s膮:
- pracownikami podmiot贸w leczniczych w rozumieniu ustawy z dnia 15 kwietnia 2011 r. o dzia艂alno艣ci leczniczej lub
- osobami wykonuj膮cymi zaw贸d medyczny lub
- osobami zatrudnionymi w przedsi臋biorstwach o profilu farmaceutycznym, wyrob贸w medycznych, rozwi膮za艅 IT dla sektora ochrony zdrowia, bada艅 klinicznych, biotechnologicznym, niezale偶nie od formy zatrudnienia lub
- pracownikami uczelni wy偶szych o profilu biomedycznym lub
- pracownikami administracji systemu ochrony zdrowia i obszaru zdrowia publicznego, z wy艂膮czeniem pracownik贸w Agencji Bada艅 Medycznych;
- s膮 osobami, kt贸rych do艣wiadczenie zawodowe wynosi minimum jeden rok, a ponadto
- s膮 osobami, kt贸re zosta艂y zrekrutowane przez organizatora studi贸w w oparciu o niniejszy regulamin rekrutacji oraz z艂o偶one przez kandydata CV.
Program
- Standaryzacja analizy medycznych danych 殴r贸d艂owych
- Tworzenie i optymalizacja modeli 3D
- Tworzenie aplikacji w rozszerzonej rzeczywisto艣ci, technologie immersyjne na potrzeby medyczne
- Nanotechnologia w medycynie z elementami wizualizacji 3D
- Rejestrowanie obrazu medycznego 3D i jego analiza
- Zaawansowane obrazowanie 3D na przyk艂adzie atlasu anatomii m贸zgu
- Wykorzystanie 艣rodowiska Python w medycynie
- Zastosowanie sztucznej inteligencji w medycynie z u偶yciem j臋zyka Python oraz bezpiecze艅stwo danych
- Etyka Sztucznej Inteligencji i Metaverse
- Funkcjonalne obrazowanie zastosowane w diagnostyce klinicznej
- Telemedycyna na przyk艂adzie diabetologii
Zastosowane metody
Metody nauczania obejmuj膮 wyk艂ady, laboratoria, warsztaty praktyczne oraz projekty interdyscyplinarne.
Dodatkowe informacje organizacyjne
Dane do kontaktu:
- Adres: ul. Radziwi艂艂owska 4, 31-026 Krak贸w
- Telefon: 12 341 19 04
- E-mail: ujcmstudiapodyplabm@cm-uj.krakow.pl
Uczestnik otrzymuje:
艢wiadectwo uko艅czenia studi贸w podyplomowych CM UJ
Wiedza:
- Znajomo艣膰 standard贸w i zarz膮dzania danymi medycznymi, w tym standaryzacja i analiza danych 藕r贸d艂owych, oraz czyszczenie i pseudoanonimizacja danych medycznych.
- Zrozumienie procesu projektowania i doskonalenia tr贸jwymiarowych reprezentacji obiekt贸w i struktur biologicznych w medycynie.
- Znajomo艣膰 procesu druku 3D oraz wizualizacji tr贸jwymiarowych w technologiach immersyjnych.
- Znajomo艣膰 projektowania i wdra偶ania aplikacji wykorzystuj膮cych technologie immersyjne do edukacji medycznej i poprawy praktyk medycznych.
- Znajomo艣膰 proces贸w przedoperacyjnego planowania w tr贸jwymiarze przy u偶yciu technologii immersyjnych i sztucznej inteligencji.
- Znajomo艣膰 podstaw funkcjonalnego obrazowania w diagnostyce klinicznej.
- Znajomo艣膰 zasad programowania sieci neuronowych w j臋zyku Python.
- Znajomo艣膰 zasad stosowania w艂asno艣ci intelektualnej w kontek艣cie bada艅 naukowych.
- Znajomo艣膰 najnowszych osi膮gni臋膰 w zakresie technologii obrazowania tr贸jwymiarowego oraz ICT/IT/telemetrii w medycynie, uwzgl臋dniaj膮c uczenie maszynowe.
- Znajomo艣膰 zasad stosowania j臋zyka programowania Python do analizy danych medycznych, tworzenia modeli predykcyjnych, automatyzacji proces贸w i tworzenia aplikacji medycznych.
Umiej臋tno艣ci:
- Rozpoznawanie rodzaj贸w medycznych danych 藕r贸d艂owych oraz dokumentowanie i archiwizowanie tych danych.
- Pseudoanonimizacja danych medycznych.
- Projektowanie tr贸jwymiarowych obiekt贸w i struktur biologicznych.
- Wykorzystywanie zaawansowanych technik obrazowania tr贸jwymiarowego do wizualizacji danych 3D.
- Projektowanie prototyp贸w aplikacji w technologiach immersyjnych dla cel贸w medycznych i edukacyjnych.
- Analizowanie syntezy i rozwoju lek贸w przy u偶yciu tr贸jwymiarowych modeli interakcji cz膮steczek oraz technologii immersyjnych.
- Analizowanie podstawowych zagadnie艅 chemii zwi膮zk贸w organicznych, b艂on biologicznych, lek贸w i zwi膮zk贸w farmakologicznych.
- Stosowanie podstawowych algorytm贸w sztucznej inteligencji do poprawy diagnozy, prognozowania, personalizacji leczenia i efektywno艣ci opieki zdrowotnej.
- Rozumienie funkcjonalnego obrazowania stosowanego w diagnostyce klinicznej.
- Rozumienie zagadnie艅 w艂asno艣ci intelektualnej w kontek艣cie bada艅 naukowych oraz najnowszych osi膮gni臋膰 w technologiach ICT/IT/telemetrii w medycynie z uwzgl臋dnieniem uczenia maszynowego.
Kompetencje spo艂eczne:
- Gotowo艣膰 do korzystania z obiektywnych 藕r贸de艂 informacji.
- Dbienie o bezpiecze艅stwo i ergonomi臋 warunk贸w pracy przy u偶yciu nowoczesnych technologii w medycynie.
- Optymalizacja wsp贸艂pracy z personelem jednostek ochrony zdrowia oraz pracy zespo艂贸w interdyscyplinarnych przy u偶yciu innowacyjnych technologii.
- Podejmowanie 艣wiadomych i profesjonalnych dzia艂a艅 w dziedzinie nowoczesnych technologii w medycynie.
- Samodzielne pog艂臋bianie wiedzy i ci膮g艂e doskonalenie zawodowe.
- Formu艂owanie opinii dotycz膮cych r贸偶nych aspekt贸w dzia艂alno艣ci zawodowej w wdra偶aniu nowoczesnych technologii w medycynie.
- Diagnozowanie w艂asnych ogranicze艅 oraz dokonywanie samooceny deficyt贸w i potrzeb edukacyjnych.
- Podejmowanie odpowiedzialno艣ci zwi膮zanej z decyzjami podejmowanymi w ramach dzia艂alno艣ci zawodowej.
- Formu艂owanie wniosk贸w z w艂asnych analiz lub obserwacji.