Цифровая медицина и биоинформатика: программа специалитета в вузах Курска

Обучение направлено на формирование у студентов глубоких теоретических знаний и практических навыков в сфере применения информационных технологий, математического моделирования, алгоритмов обработки и анализа биомедицинских данных. Особое внимание уделяется вопросам разработки и внедрения интеллектуальных систем поддержки принятия врачебных решений, применения методов искусственного интеллекта и машинного обучения в медицинской практике. Выпускники программы будут готовы к решению широкого спектра задач, связанных с обработкой и анализом медицинской информации, разработкой цифровых медицинских систем, а также к участию в междисциплинарных проектах в области биомедицины и здравоохранения.

Программа предназначена:

• Для тех, кто хочет заниматься ИТ-технологиями в здравоохранении;
• Для тех, кому интересна обработка данных и исскуственный интеллект в сфере биологии и медицины;
• Для тех, кто разрывается между интересом к биологии и информационным технологиям, или медицине и информационным технологиям;
• Для тех, кто хочет стать профессионалом в сфере охраны общественного здоровья и готов бороться с будущими глобальными проблемами в виде старения населения страны и мира, опасностями появления новых пандемий;
• Для тех, кто верит в будущее телемедицины, персонализированной медицины, информатизации здравоохранения в России и мире;
• Для тех, кто хочет иметь конкурентные преимущества на рынке труда медицинских специалистов за счет хорошего знания статистики, биоинформатики и применении ИТ-технологий в здравоохранении.

Профессиональные дисциплины:

• Мировоззренческие основы профессиональной деятельности
• Правовая и экономическая культура
• Правовое обеспечение профессиональной деятельности
• Экономика
• Биология клетки
• Гисгология
• Патологическая анатомия
• Частная гистология и эмбриология
• Безопасность жизнедеятельности
• Гигиена
• Иммунология
• Медицинская микробиология и вирусология
• Микробиология
• Общая генетика
• Искусственные нейронные сети
• Машинное обучение и статистика
• Практикум по анализу данных
• Программирование на языке Python
• Анализ биологических баз данных
• Базы данных
• Высокопроизводительные компьютерные технологии
• Объектно-ориентированное программирование
• Теория разработки программного обеспечения
• Вычислительная математика
• Математические методы биоинформатики
• Математическое моделирование живых систем
• Антропология
• ВИД и психофизиология
• Лабораторные животные в биомедицинских исследованиях
• Общая патология
• Основы теории регенерации
• Патофизиология
• Физиология человека и животных
• Внутренние болезни
• Неврология и психиатрия
• Педиатрия
• Фармакология
• Клиническая и экспериментальная хирургия
• Клиническая иммунология
• Клиническая токсикология
• Медицинская генетика
• Инфекционные болезни и экстремальная медицина
• Лучевая диагностика и терапия
• Медицина катастроф
• Судебная медицина
• Биофизика
• Медицинская биоинформатика
• Медицинская биофизика
• Общая и медицинская радиобиология
• Основы биоинженерии и биотехнологии
• Ультразвуковая и функциональная диагностика
• Физиологическая кибернетика
• Информационные медицинские системы
• Системный анализ и организация здравоохранения
• Биоорганическая химия
• Общая и бионеорганическая химия
• Физика.

Вариативная часть:

• Биохимия человека
• Молекулярная биология
• Патохимия.

Дисциплины по выбору:

• Биомедицинские технологии
• Биохимия злокачественного роста
• Медицинские биотехнологии
• Инновации в фармакологии
• Основы нанобиомедицины
• Разработка новых лекарственных препаратов
• Основы научной работы
• Семинар по академическому английскому языку
• Семинар по чтению английской литературы
• Большие данные
• Системы обработки больших данных
• Структуры данных
• Дополнительные клинические дисциплины
• Клиническая анатомия
• Современные методы микроскопии
• Фундаментальные медико-информационные исследования
• Введение в систему MATLAB
• Набор и верстка в системе Latex.