Adding Value Consulting
AI+ Pharma - eLearning (inkludert eksamen)
AI & Machine Learning

AI+ Pharma - eLearning (inkludert eksamen)

2.990,00 NOK

  • 16 hours
eLæring

Lås opp kraften i kunstig intelligens for å revolusjonere legemiddel- og helsesektoren med sertifiseringen AI in Pharma & Healthcare. Dette programmet gir fagpersoner verktøyene til å utnytte KI for smartere legemiddelutvikling, optimaliserte kliniske studier, mer personlig pasientbehandling og effektive driftsprosesser. Du vil utforske banebrytende anvendelser av maskinlæring, naturlig språkbehandling og prediktiv analyse, spesielt tilpasset life science- og kliniske miljøer.

Nøkkelfunksjoner

Språk

Kurs og materiell på engelsk

Nivå

Nybegynner–middels nivå

Tilgang

1 års tilgang til plattformen 24/7

8 timer med videoleksjoner og multimedia

Anbefaling om 16 timers studietid

e-bøker, lydbøker, podkaster

Prøver, vurderinger og kursressurser

Eksamen

Nettbasert overvåket eksamen med én gratis ny prøve

Sertifikat

Sertifikat på fullført kurs er inkludert

Hero

Forandre omsorg med intelligent innovasjon

Kombinerer essensiell AI-kompetanse med farmasøytisk forskning, kliniske prosesser og regulatorisk kunnskap, og forbereder deg på reelle utfordringer i industrien

Driver AI-innovasjon

Læringsutbytte

Når du har fullført dette kurset, vil du kunne:

KI gjennom hele legemidlets livssyklus

Utforsk hvordan kunstig intelligens og maskinlæring brukes fra legemiddelutvikling til kliniske studier og oppfølging etter markedsføring

Datadrevet legemiddelutvikling

Bruk KI til å analysere kliniske, genomiske og virkelige data for å støtte kunnskapsbaserte beslutninger.

Prediktiv modellering og pasientsegmentering

Utvikle modeller for behandlingsutfall, risikovurdering og optimalisert utforming og rekruttering til kliniske studier

NLP for farmasi og helsevesen

Utnytt naturlig språkbehandling for å hente ut innsikt fra vitenskapelige artikler, kliniske notater og regulatoriske dokumenter

Etikk, regulering og etterlevelse

Forstå etiske, regulatoriske og compliance-rammeverk for å sikre ansvarlig bruk av kunstig intelligens i farmasøytisk industri.

Utforskede verktøy

  • Python
  • TensorFlow
  • PyTorch
  • Scikit-learn
  • Pandas
  • NumPy
  • SQL
  • Jupyter-notatbøker
  • MLflow
  • DataBricks
  • RDKit
  • DeepChem
  • Biopython
  • Hugging Face Transformers for biomedisinsk NLP
  • spaCy / Kliniske NLP-verktøysett
  • Apache Spark for helsedata
  • Power BI / Tableau for kliniske dashbord
Hero

Kursplan

  1. Grunnleggende kunstig intelligens i farmasøytisk industri

    Leksjon 1

    • Grunnleggende om AI og maskinlæring – Introduksjon til sentrale AI‑begreper og modeller.
    • Brukstilfelle: Prediktiv modellering for bivirkninger av legemidler og legemiddelinteraksjoner ved hjelp av historiske pasientdata.
    • Praktisk: Bygg prediktive modeller med et verktøy uten koding (Teachable Machine).

  2. KI i legemiddeloppdagelse og -utvikling

    Leksjon 2

    • Utforsk AI‑applikasjoner innen molekylær legemiddeldesign og ombruk av legemidler.
    • Brukstilfelle: AI-drevet suksess med ombruk, f.eks. COVID-19-terapeutika.
    • Praktisk arbeid: Molekylær design og gjenbruk av legemidler med Orange Data Mining; utforsk sammenhenger mellom sykdommer og legemidler med EpiGraphDB.

  3. KI for optimalisering av kliniske studier

    Leksjon 3

    • Forbedre pasientrekruttering, klinisk databehandling og monitorering.
    • Brukstilfelle: Pfizers KI-analyse for optimalisering av kliniske studier.
    • Praktisk: Implementer klinisk dataanalyse med kodefrie plattformer som KNIME.

  4. Presisjonsmedisin og genomikk

    Leksjon 4

    • Lær om personlige behandlingsstrategier og biomarkør­oppdagelse.
    • Case-studie: KI-assistert oppdagelse og validering av biomarkører ved kreft.
    • Praktisk arbeid: Genomanalyse ved hjelp av AI-drevne tolkningsverktøy som CBioPortal.

  5. Etisk og regulatorisk KI i farmasibransjen

    Leksjon 5

    • Undersøk etiske hensyn, styring, etterlevelse og regulatoriske rammeverk.
    • Case-studie: Etiske og regulatoriske utfordringer i store KI-prosjekter innen farmasi.
    • Praktisk: Utvikle strategier for AI-styring og utfør litteraturutvinning med LitVar 2.0.

  6. Implementering av KI i farmasøytiske prosjekter

    Leksjon 6

    • Fokuser på prosjektledelse for KI, verktøyevaluering og vurdering av avkastning (ROI).
    • Praktisk: Administrer KI-prosjekter ved å bruke Airtable for sporing, samarbeid og oversikt.

  7. Fremtidige trender og bærekraftig KI i farmasien

    Leksjon 7

    • Utforsk nye KI-teknologier og bærekraftige anvendelser i helsesektoren.
    • Case-studie: Bærekraftstiltak drevet av KI i farmasibransjen.
    • Praktisk arbeid: Scenario­planlegging og prediktiv analyse via dashbord for framtidsrettede beslutninger.

  8. Bacheloroppgave

    Leksjon 8

    • Prediktiv modellering av bivirkninger ved polyfarmasi.
    • KI-forbedret rekruttering og oppfølging i kliniske studier.
    • KI-drevet legemiddeldesign for sjeldne sykdommer.
    • Evaluering: Strukturert vurderingsopplegg for avsluttende prosjekt.
AI-farma

Hvem bør melde seg på dette programmet?

Studenter innen farmasi og livsvitenskap: De som ønsker å styrke sin kunnskap om farmasi eller bioteknologi med praktisk erfaring i kunstig intelligens.

Farma- og biotekfagfolk: FoU-, klinisk- og regulatorisk personell som ønsker å ta i bruk KI innen legemiddelutvikling, kliniske studier og sikkerhetsstyring.

Helsepersonell: Leger, klinikere og helseledere som ønsker å utnytte KI for beslutningsstøtte og presisjonsmedisin.

Datascientister og AI-ingeniører: Tekniske eksperter som ønsker å fokusere på helseanalyse, intelligent legemiddelutvikling og farmasøytiske anvendelser.

Healthtech- og medtech-innovatører: Entreprenører som skaper KI-drevne løsninger for farmasibransjen

Start kurset nå

Flere detaljer

Forutsetninger

  • Grunnleggende biologi: Grunnleggende forståelse av menneskets biologiske konsepter.
  • Farmasøytisk kunnskap: Kjennskap til legemiddelutvikling og regulatoriske prosesser.
  • Grunnleggende om AI og maskinlæring: Kjennskap til sentrale prinsipper innen AI og maskinlæring.
  • Ferdigheter i dataanalyse: Evne til å arbeide med og tolke datasett.
  • Etisk innsikt: Forståelse av etiske hensyn i AI-drevet helsetjeneste.

Eksamensdetaljer

  • Varighet: 90 minutter
  • Bestått: 70 % (35/50)
  • Format: 50 flervalgs-/flersvarsoppgaver
  • Leveringsmetode: På nett via overvåket eksamensplattform (fleksibel tidsplanlegging)
  • Språk: engelsk

Lisensiering og akkreditering

Dette kurset tilbys av AVC i henhold til Partnerprogramavtalen og oppfyller kravene i Lisensavtalen.

Likestillingspolicy

AVC tilbyr ikke tilrettelegging på grunn av funksjonsnedsettelse eller medisinsk tilstand for noen studenter. Kandidater oppfordres til å ta kontakt med AVC for veiledning og støtte gjennom hele tilretteleggingsprosessen.


Ofte stilte spørsmål

Contact background

Trenger du bedriftsløsninger eller LMS-integrasjon?

Fant du ikke kurset eller programmet som ville være passende for din bedrift? Trenger du LMS-integrasjon? Ta kontakt med oss! Vi er agile og løser alt!