Subject
Откривање на знаење, предвидување и прогноза користејќи биомедицински податоци
| 1. | Наслов на наставниот предмет |
Откривање на знаење, предвидување и прогноза користејќи биомедицински податоци Knowledge discovery, prediction and prognosis using biomedical data |
||||||||||||
| 2. | Код | m23_s_058 | ||||||||||||
| 3. | Студиска програма | — | ||||||||||||
| 4. | Организатор на студиската програма (единица, односно институт, катедра, оддел) | Факултет за информатички науки и компјутерско инженерство | ||||||||||||
| 5. | Степен (прв, втор, трет циклус) | Втор циклус | ||||||||||||
| 6. | Академска година / семестар | 10 / Летен | ||||||||||||
| 7. | Број на ЕКТС кредити | 6 | ||||||||||||
| 8. | Наставник | Дејан Ѓорѓевиќ, Ѓорѓи Маџаров, Иван Китановски, Ивица Димитровски, Катарина Тројачанец Динева, Сузана Лошковска | ||||||||||||
| 9. | Предуслови за запишување на предметот | — | ||||||||||||
| 10. | Цели на предметната програма (компетенции) | Напредокот во медицината и генетиката, како и брзата еволуција на технологијата, континуирано го зголемуваат количеството на генерирани биомедицински податоци во клиничките и истражувачките центри. Се произведуваат различни типови податоци, вклучувајќи медицински слики, генетски маркери, резултати од когнитивни тестови, резултати од крв итн. Сите тие треба да бидат ефикасно организирани, складирани, анализирани и репрезентирани со цел да се обезбеди полесен и посоодветен пристап до нив, како и да се овозможи употреба од тие податоци за откривање на знаење, предвидување и прогноза. Ова може да ги поддржи, па дури и да ги подобри дијагностичките и терапевтските процеси. Брзиот развој во областа на машинското учење има значајно влијание во биомедицинскиот домен, каде големата разновидност на задачи и типови податоци отвора простор за примена на алгоритми за машинско учење и користење на нивните придобивки. Курсот има за цел да им овозможи на студентите да стекна способност да поставуваат и одговараат значајни клинички прашања, да ги користат најрелевантните методи и примени на ML во биомедицината и здравството, манипулација и анализа на (големи) податочни множества, означување и индексирање на неструктурирана содржина, откривање на клинички релевантно знаење, интелигентно инженерство на обележја, идентификување кои податоци и алгоритми обезбедуваат најдобро предвидување и/или прогноза, да овозможат поддршка во процесот на дијагностицирање и терапевтски третмани на различни начини. |
||||||||||||
| 11. | Содржина на предметната програма | Организација и употреба на клинички податоци. Стратегии за откривање знаење од медицински набљудувања. Медицински слики - како основен дел од многу медицински дисциплини. Алгоритми и стратегии засновани на и соодветни за медицински слики, предизвици и можни решенија. Временски серии од структурирани податоци. Извлекување клинички моќно знаење од структурирани медицински временски серии, справување со предизвиците, анализирање и наоѓање можни решенија. Податоци што недостасуваат. Дефинирање на фактори на ризик и употреба на информации за развивање препораки за превенција. Дијагноза и прогноза - наоѓање дијагностички биомаркери и биомаркери за прогноза. Анализа на реакција на третманот. | ||||||||||||
| 12. | Методи на учење | Предавања поддржани со презентации преку слајдови, интерактивни предавања, вежби (користење на опрема и софтверски пакети), тимска работа, пример случаи, поканети гости предавачи, самостојна изработка и одбрана на проектна задача и семинарска работа, учење во електронско опкружување (форуми, консултации). | ||||||||||||
| 13. | Вкупен расположив фонд на време | 6 ЕКТС x 30 часа = 180 часа | ||||||||||||
| 14. | Распределба на расположивото време | 60 + 0 + 45 + 45 + 30 = 180 часа | ||||||||||||
| 15. | Форми на наставните активности |
|
||||||||||||
| 16. | Други форми на активности |
|
||||||||||||
| 17. | Начин на оценување |
|
||||||||||||
| 18. | Критериуми за оценување (бодови/ оценка) |
|
||||||||||||
| 19. | Услов за потпис и полагање на завршен испит | NULL | ||||||||||||
| 20. | Јазик на кој се изведува наставата | македонски и англиски | ||||||||||||
| 21. | Метод на следење на квалитетот на наставата | Механизам на интерна евалуација и анкети | ||||||||||||
| 22. | Литература |
|
