Technologie przyszłości w zastosowaniu klinicznym

Wybrany termin:

Termin:

1 paź 2024 - 2 lip 2025

Miejsce:

Kraków

Czas trwania:

160 godz.

Prowadzący:

Kierownik studiów dr inż., Klaudia Proniewska

Studia realizowane są w ramach Projektu nr 2023/ABM/06/00004 finansowanego przez Agencję Badań Medycznych.

Termin niedostępny

Pozostałe terminy:

W tym momencie brak dostepnych terminów

Organizator

Nazwa:

Medyczne Centrum Kształcenia Podyplomowego Collegium Medicum UJ

Email:

Pokaż e-mail

Telefon:

Pokaż telefon

Opis i cele

Studia podyplomowe z zakresu Technologii przyszłości w zastosowaniu klinicznym są dedykowane specjalistom z medycyny, bioinżynierii, biotechnologii oraz bioinformatyki. Celem programu jest przekazanie uczestnikom nowoczesnej wiedzy i umiejętności z zakresu zaawansowanych technologii stosowanych w medycynie, umożliwiających lepszą diagnostykę, planowanie kliniczne oraz tworzenie innowacyjnych rozwiązań medycznych.

Usługa:

Studia podyplomowe

Poziom:

Zaawansowany

Kategorie:

Technologia i IT

Zdrowie i Medycyna

Charakterystyka uczestników

Uczestnikami studiów podyplomowych mogą być jedynie osoby, które spełniają łącznie wszystkie poniższe warunki:

są absolwentami studiów I lub II stopnia lub jednolitych studiów magisterskich, którzy samodzielnie zadeklarowali chęć uczestniczenia w studiach podyplomowych,
są osobami, które dobrowolnie zadeklarowały chęć uczestnictwa w studiach podyplomowych, tzn. nie mogą być delegowane przez pracodawcę do uczestnictwa w studiach,
są osobami zatrudnionymi w sektorze biomedycznym, co oznacza, że są:
pracownikami podmiotów leczniczych w rozumieniu ustawy z dnia 15 kwietnia 2011 r. o działalności leczniczej lub
osobami wykonującymi zawód medyczny lub
osobami zatrudnionymi w przedsiębiorstwach o profilu farmaceutycznym, wyrobów medycznych, rozwiązań IT dla sektora ochrony zdrowia, badań klinicznych, biotechnologicznym, niezależnie od formy zatrudnienia lub
pracownikami uczelni wyższych o profilu biomedycznym lub
pracownikami administracji systemu ochrony zdrowia i obszaru zdrowia publicznego, z wyłączeniem pracowników Agencji Badań Medycznych;
są osobami, których doświadczenie zawodowe wynosi minimum jeden rok, a ponadto
są osobami, które zostały zrekrutowane przez organizatora studiów w oparciu o niniejszy regulamin rekrutacji oraz złożone przez kandydata CV.

Program

Standaryzacja analizy medycznych danych Źródłowych
Tworzenie i optymalizacja modeli 3D
Tworzenie aplikacji w rozszerzonej rzeczywistości, technologie immersyjne na potrzeby medyczne
Nanotechnologia w medycynie z elementami wizualizacji 3D
Rejestrowanie obrazu medycznego 3D i jego analiza
Zaawansowane obrazowanie 3D na przykładzie atlasu anatomii mózgu
Wykorzystanie środowiska Python w medycynie
Zastosowanie sztucznej inteligencji w medycynie z użyciem języka Python oraz bezpieczeństwo danych
Etyka Sztucznej Inteligencji i Metaverse
Funkcjonalne obrazowanie zastosowane w diagnostyce klinicznej
Telemedycyna na przykładzie diabetologii

Zastosowane metody

Metody nauczania obejmują wykłady, laboratoria, warsztaty praktyczne oraz projekty interdyscyplinarne.

Dodatkowe informacje organizacyjne

Dane do kontaktu:

Adres: ul. Radziwiłłowska 4, 31-026 Kraków
Telefon: 12 341 19 04
E-mail: ujcmstudiapodyplabm@cm-uj.krakow.pl

Uczestnik otrzymuje:

Świadectwo ukończenia studiów podyplomowych CM UJ

Wiedza:

Znajomość standardów i zarządzania danymi medycznymi, w tym standaryzacja i analiza danych źródłowych, oraz czyszczenie i pseudoanonimizacja danych medycznych.
Zrozumienie procesu projektowania i doskonalenia trójwymiarowych reprezentacji obiektów i struktur biologicznych w medycynie.
Znajomość procesu druku 3D oraz wizualizacji trójwymiarowych w technologiach immersyjnych.
Znajomość projektowania i wdrażania aplikacji wykorzystujących technologie immersyjne do edukacji medycznej i poprawy praktyk medycznych.
Znajomość procesów przedoperacyjnego planowania w trójwymiarze przy użyciu technologii immersyjnych i sztucznej inteligencji.
Znajomość podstaw funkcjonalnego obrazowania w diagnostyce klinicznej.
Znajomość zasad programowania sieci neuronowych w języku Python.
Znajomość zasad stosowania własności intelektualnej w kontekście badań naukowych.
Znajomość najnowszych osiągnięć w zakresie technologii obrazowania trójwymiarowego oraz ICT/IT/telemetrii w medycynie, uwzględniając uczenie maszynowe.
Znajomość zasad stosowania języka programowania Python do analizy danych medycznych, tworzenia modeli predykcyjnych, automatyzacji procesów i tworzenia aplikacji medycznych.

Umiejętności:

Rozpoznawanie rodzajów medycznych danych źródłowych oraz dokumentowanie i archiwizowanie tych danych.
Pseudoanonimizacja danych medycznych.
Projektowanie trójwymiarowych obiektów i struktur biologicznych.
Wykorzystywanie zaawansowanych technik obrazowania trójwymiarowego do wizualizacji danych 3D.
Projektowanie prototypów aplikacji w technologiach immersyjnych dla celów medycznych i edukacyjnych.
Analizowanie syntezy i rozwoju leków przy użyciu trójwymiarowych modeli interakcji cząsteczek oraz technologii immersyjnych.
Analizowanie podstawowych zagadnień chemii związków organicznych, błon biologicznych, leków i związków farmakologicznych.
Stosowanie podstawowych algorytmów sztucznej inteligencji do poprawy diagnozy, prognozowania, personalizacji leczenia i efektywności opieki zdrowotnej.
Rozumienie funkcjonalnego obrazowania stosowanego w diagnostyce klinicznej.
Rozumienie zagadnień własności intelektualnej w kontekście badań naukowych oraz najnowszych osiągnięć w technologiach ICT/IT/telemetrii w medycynie z uwzględnieniem uczenia maszynowego.

Kompetencje społeczne:

Gotowość do korzystania z obiektywnych źródeł informacji.
Dbienie o bezpieczeństwo i ergonomię warunków pracy przy użyciu nowoczesnych technologii w medycynie.
Optymalizacja współpracy z personelem jednostek ochrony zdrowia oraz pracy zespołów interdyscyplinarnych przy użyciu innowacyjnych technologii.
Podejmowanie świadomych i profesjonalnych działań w dziedzinie nowoczesnych technologii w medycynie.
Samodzielne pogłębianie wiedzy i ciągłe doskonalenie zawodowe.
Formułowanie opinii dotyczących różnych aspektów działalności zawodowej w wdrażaniu nowoczesnych technologii w medycynie.
Diagnozowanie własnych ograniczeń oraz dokonywanie samooceny deficytów i potrzeb edukacyjnych.
Podejmowanie odpowiedzialności związanej z decyzjami podejmowanymi w ramach działalności zawodowej.
Formułowanie wniosków z własnych analiz lub obserwacji.