AI+ Pharma - eLearning (inklusive Prüfung)
275,00 EUR
- 16 hours
Entfesseln Sie die Kraft der künstlichen Intelligenz, um mit der Zertifizierung „AI in Pharma & Healthcare“ die Pharma- und Gesundheitsbranche zu revolutionieren. Dieses Programm befähigt Fachkräfte, KI für intelligentere Wirkstoffforschung, optimierte klinische Studien, personalisierte Patientenversorgung und effiziente operative Abläufe zu nutzen. Sie werden modernste Anwendungen von Machine Learning, Natural Language Processing und Predictive Analytics kennenlernen, die speziell auf die Life-Sciences- und klinische Umgebung zugeschnitten sind.
Hauptfunktionen
Sprache
Kurs und Unterlagen auf Englisch
Stufe
Anfänger- bis Mittelstufenniveau
Zugriff
1 Jahr Zugang zur Plattform rund um die Uhr
8 Stunden Videolektionen & Multimedia
Empfehlung: 16 Stunden Lernzeit
E-Books, Hörbücher, Podcasts
Quizze, Bewertungen und Kursmaterialien
Prüfung
Online beaufsichtigte Prüfung mit einem kostenlosen Wiederholungsversuch
Zertifikat
Zertifikat über den Abschluss inbegriffen
Pflege mit intelligenter Innovation transformieren
Vereint essenzielles KI-Know-how mit pharmazeutischer Forschung, klinischen Prozessen und regulatorischem Fachwissen und bereitet Sie so auf reale Herausforderungen in der Industrie vor
Lernergebnisse
Am Ende dieses Kurses werden Sie in der Lage sein:
KI im gesamten Pharma-Lebenszyklus
Erkunden Sie, wie KI und maschinelles Lernen von der Wirkstoffentdeckung über klinische Studien bis hin zur Überwachung nach der Markteinführung eingesetzt werden.
Datengetriebene Arzneimittelentwicklung
Nutzen Sie KI, um klinische, genomische und Real-World-Daten zu analysieren und evidenzbasierte Entscheidungen zu unterstützen.
Prädiktive Modellierung & Patientensegmentierung
Entwicklung von Modellen für Behandlungsergebnisse, Risikobewertung sowie optimiertes Studiendesign und Rekrutierung
NLP für Pharma und Gesundheitswesen
Nutzen Sie Natural Language Processing, um Erkenntnisse aus wissenschaftlichen Artikeln, klinischen Berichten und behördlichen Dokumenten zu gewinnen
Ethik, Regulierung & Compliance
Verstehen Sie ethische, regulatorische und Compliance-Rahmenwerke, um einen verantwortungsvollen Einsatz von KI in der Pharmaindustrie sicherzustellen.
Untersuchte Werkzeuge
- Python
- TensorFlow
- PyTorch
- Scikit-learn
- Pandas
- NumPy
- SQL
- Jupyter-Notebooks
- MLflow
- DataBricks
- RDKit
- DeepChem
- Biopython
- Hugging Face Transformers für biomedizinelles NLP
- spaCy / Klinische NLP-Toolkits
- Apache Spark für Gesundheitsdaten
- Power BI / Tableau für klinische Dashboards
Kurszeitplan
Grundlagen der KI in der Pharmaindustrie
Lektion 1
- KI- und Machine-Learning-Grundlagen – Einführung in zentrale KI-Konzepte und Modelle.
- Anwendungsfall: Prädiktive Modellierung von unerwünschten Arzneimittelwirkungen und Arzneimittelwechselwirkungen unter Verwendung historischer Patientendaten.
- Praxisworkshop: Erstelle Vorhersagemodelle mit einem No-Code-Tool (Teachable Machine).
KI in der Arzneimittelentdeckung und -entwicklung
Lektion 2
- Erkunden Sie KI-Anwendungen im molekularen Wirkstoffdesign und bei der Neupositionierung von Arzneimitteln.
- Anwendungsfall: KI-gestützte Erfolge bei der Umwidmung, z. B. COVID-19-Therapeutika.
- Praxisworkshop: Molekulardesign und Wirkstoff-Repurposing mit Orange Data Mining; erforschen Sie Krankheits-Wirkstoff-Zusammenhänge mit EpiGraphDB.
KI zur Optimierung klinischer Studien
Lektion 3
- Optimieren Sie die Patientenrekrutierung, das klinische Datenmanagement und die Überwachung.
- Anwendungsfall: Pfizers KI-Analysen zur Optimierung von Studien.
- Praxisnah: Implementieren Sie klinische Datenanalysen mit No-Code-Plattformen wie KNIME.
Präzisionsmedizin & Genomik
Lektion 4
- Lernen Sie personalisierte Behandlungsstrategien und die Entdeckung von Biomarkern kennen.
- Fallstudie: KI-gestützte Biomarkerentdeckung und -validierung in der Onkologie.
- Praxisworkshop: Genomanalyse mit KI-gestützten Interpretationstools wie CBioPortal.
Ethische und regulatorische KI in der Pharmaindustrie
Lektion 5
- Untersuchen Sie ethische Aspekte, Governance, Compliance und regulatorische Rahmenwerke.
- Fallstudie: Ethische und regulatorische Herausforderungen in großen KI-Projekten der Pharmaindustrie.
- Praxisnah: Entwickeln Sie Strategien für KI-Governance und führen Sie Literaturrecherchen mit LitVar 2.0 durch.
Implementierung von KI in Pharma-Projekten
Lektion 6
- Konzentrieren Sie sich auf das Management von KI-Projekten, die Bewertung von Tools und die Analyse des ROI.
- Praxisnah: Verwalten Sie KI-Projekte mit Airtable für Nachverfolgung, Zusammenarbeit und Kontrolle.
Zukünftige Trends und nachhaltige KI in der Pharmaindustrie
Lektion 7
- Erkunden Sie aufstrebende KI-Technologien und nachhaltige Anwendungen im Gesundheitswesen.
- Fallstudie: Von KI gesteuerte Nachhaltigkeitsinitiativen in der Pharmaindustrie.
- Praxisworkshop: Szenarioplanung und prädiktive Analysen über Dashboards für zukunftsorientierte Entscheidungen.
Abschlussprojekt
Lektion 8
- Prädiktive Modellierung unerwünschter Arzneimittelwirkungen bei Polypharmazie.
- KI-gestützte Rekrutierung und Bindung von Teilnehmenden in klinischen Studien.
- KI-gestützte Wirkstoffentwicklung für seltene Krankheiten.
- Bewertung: Strukturiertes Bewertungsschema für Abschlussprojekte.
Für wen ist dieses Programm geeignet?
Studierende in Pharmazie und Lebenswissenschaften: Personen, die ihr Wissen in Pharma oder Biotechnologie durch praktische KI-Expertise erweitern möchten.
Fachkräfte aus Pharma und Biotechnologie: F&E-, klinisches und regulatorisches Personal, das KI in der Wirkstoffforschung, in klinischen Studien und im Sicherheitsmanagement einsetzen möchte.
Gesundheitsfachkräfte: Ärztinnen und Ärzte, Klinikerinnen und Kliniker sowie Führungskräfte im Gesundheitswesen, die KI für Entscheidungsunterstützung und Präzisionsmedizin nutzen möchten.
Data Scientists & KI-Ingenieure: Technische Experten, die sich auf Gesundheitsanalytik, intelligente Wirkstoffentwicklung und pharmazeutische Anwendungen konzentrieren möchten.
Healthtech- & Medtech-Innovatoren: Unternehmer, die KI-gestützte Lösungen für die Pharmaindustrie entwickeln
Weitere Details
Voraussetzungen
- Grundlagen der Biologie:Grundlegendes Verständnis von Konzepten der menschlichen Biologie.
- Pharmazeutisches Wissen:Kenntnis der Arzneimittelentwicklung und der regulatorischen Prozesse.
- Grundlagen von KI & Maschinellem Lernen:Vertrautheit mit grundlegenden KI- und ML-Prinzipien.
- Datenanalyse-Fähigkeiten: Fähigkeit, mit Datensätzen zu arbeiten und sie zu interpretieren.
- Ethische Einblicke:Verständnis für ethische Aspekte im KI-gestützten Gesundheitswesen.
Prüfungsdetails
- Dauer: 90 Minuten
- Bestanden: 70 % (35/50)
- Format: 50 Multiple-Choice-/Multiple-Response-Fragen
- Liefermethode: Online über eine beaufsichtigte Prüfungsplattform (flexible Terminplanung)
- Sprache: Englisch
Lizenzierung und Akkreditierung
Dieser Kurs wird von AVC gemäß der Partnerprogramm-Vereinbarung angeboten und entspricht den Anforderungen der Lizenzvereinbarung.
Gleichstellungspolitik
AVC stellt keine Nachteilsausgleiche aufgrund einer Behinderung oder eines medizinischen Zustands von Studierenden bereit. Bewerberinnen und Bewerber werden ermutigt, sich für Beratung und Unterstützung während des gesamten Nachteilsausgleichsverfahrens an AVC zu wenden.
Häufig gestellte Fragen
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