Machine Learning w analizie danych biomedycznych w R
Kompleksowe szkolenie z zastosowania Machine Learning w analizie danych biomedycznych w środowisku R. Uczestnicy poznają frameworki caret i tidymodels do klasyfikacji biomedycznej, metody predykcji przeżycia, selekcję cech genomowych, budowę klinicznych systemów wspomagania decyzji oraz interpretowalność modeli (SHAP/LIME) w kontekście medycznym.
Dlaczego warto wybrać to szkolenie?
Zastosowanie Machine Learning w medycynie i bioinformatyce otwiera nowe możliwości w diagnostyce, predykcji wyników leczenia i personalizacji terapii. Rosnąca dostępność danych genomowych, klinicznych i obrazowych sprawia, że metody ML stają się nieodzownym narzędziem nowoczesnej analizy biomedycznej. Jednocześnie specyfika danych medycznych wymaga szczególnego podejścia do interpretowalności modeli i zgodności regulacyjnej.
Podczas szkolenia uczestnicy poznają frameworki caret i tidymodels do klasyfikacji biomedycznej, metody predykcji przeżycia, selekcję cech genomowych oraz budowę klinicznych systemów wspomagania decyzji z naciskiem na interpretowalność modeli (SHAP/LIME) w kontekście medycznym.
Po ukończeniu szkolenia uczestnicy będą potrafili: budować modele klasyfikacyjne dla danych biomedycznych z caret i tidymodels, stosować metody ML do predykcji przeżycia pacjentów, przeprowadzać selekcję cech z danych genomowych wysokowymiarowych, projektować kliniczne systemy wspomagania decyzji oparte na ML. Te kompetencje bezpośrednio przekładają się na wyższą efektywność w realizacji projektów IT.
Szkolenie jest szczególnie wartościowe dla: analityków danych i data scientists w sektorze medycznym, bioinformatyków stosujących metody uczenia maszynowego, badaczy klinicznych zainteresowanych predykcją wyników leczenia.
Co wyróżnia nasze podejście?
W EITT wierzymy, że najlepsza nauka odbywa się przez praktykę. W ciągu 3 dni intensywnego szkolenia uczestnicy pracują na realnych przykładach i scenariuszach, co gwarantuje nie tylko zrozumienie teorii, ale przede wszystkim umiejętność jej praktycznego zastosowania.
Z ponad 2500 szkoleń w ofercie i oceną 4.8/5 od uczestników, EITT jest zaufanym partnerem w rozwoju kompetencji dla organizacji każdej wielkości. Nasi trenerzy to praktycy z wieloletnim doświadczeniem, którzy dzielą się aktualną wiedzą i sprawdzonymi rozwiązaniami.
Szukasz szkolenia dopasowanego do potrzeb Twojego zespołu? Skontaktuj się z nami — przygotujemy program dostosowany do Twoich wymagań.
Korzyści
- Budować modele klasyfikacyjne dla danych biomedycznych z caret i tidymodels
- Stosować metody ML do predykcji przeżycia pacjentów
- Przeprowadzać selekcję cech z danych genomowych wysokowymiarowych
- Projektować kliniczne systemy wspomagania decyzji oparte na ML
- Interpretować wyniki modeli ML z użyciem SHAP i LIME
- Walidować modele kliniczne pod kątem kalibracji i dyskryminacji
- Integrować dane multi-omics w modelach uczenia maszynowego
- Dokumentować modele ML zgodnie z wymogami audytowymi
Dla kogo jest to szkolenie?
Wymagania wstępne
- Znajomość języka R na poziomie średniozaawansowanym
- Podstawowa wiedza z zakresu statystyki i uczenia maszynowego
- Znajomość podstaw analizy danych biomedycznych (zalecana)
- Własny laptop z zainstalowanym R i RStudio
Program szkolenia
Wprowadzenie do ML w kontekście biomedycznym
- Specyfika uczenia maszynowego w medycynie i bioinformatyce
- Przegląd frameworków: caret, tidymodels, mlr3
- Przygotowanie danych biomedycznych do modelowania
- Walidacja krzyżowa i strategie podziału danych klinicznych
- Metryki ewaluacji modeli w kontekście medycznym (AUC, sensitivity, specificity)
Klasyfikacja biomedyczna z caret i tidymodels
- Budowa modeli klasyfikacyjnych dla danych klinicznych
- Random Forest, SVM i XGBoost w diagnostyce medycznej
- Obsługa niezbalansowanych klas w danych medycznych
- Tuning hiperparametrów z tidymodels
- Ensemble methods w klasyfikacji biomedycznej
Predykcja przeżycia i selekcja cech genomowych
- Modele ML dla predykcji przeżycia (survival forests, DeepSurv)
- Selekcja cech z danych genomowych wysokowymiarowych
- Regularyzacja (Lasso, Elastic Net) dla danych -omics
- Redukcja wymiarowości (PCA, t-SNE, UMAP) danych biomedycznych
- Integracja danych multi-omics w modelach ML
Kliniczne systemy wspomagania decyzji
- Budowa modeli predykcyjnych dla klinicznych punktów końcowych
- Nomogramy i modele ryzyka w R
- Walidacja modeli klinicznych (kalibracja, dyskryminacja)
- Integracja modeli ML z workflow klinicznym
- Etyczne aspekty stosowania AI w medycynie
Interpretowalność modeli i wdrożenie
- SHAP i LIME w kontekście danych medycznych
- Partial Dependence Plots i Feature Importance
- Dokumentacja modeli dla audytów regulacyjnych
- Reprodukowalność analiz ML w badaniach biomedycznych
- Wdrażanie modeli ML jako narzędzi klinicznych
Formy realizacji
Online
- Wygoda uczestnictwa z dowolnego miejsca
- Interaktywne sesje na żywo z trenerem
- Materiały dostępne przez 30 dni
- Brak kosztów dojazdu
Stacjonarnie
- Bezpośredni kontakt z trenerem i grupą
- Intensywne warsztaty praktyczne
- Networking z innymi uczestnikami
- Pełne skupienie na nauce
Najczęściej zadawane pytania
Jakie wymagania wstępne muszę spełnić przed szkoleniem?
Wymagana jest znajomość R na poziomie średniozaawansowanym oraz podstawowa wiedza z zakresu statystyki i uczenia maszynowego. Zalecana jest znajomość podstaw analizy danych biomedycznych, choć nie jest obowiązkowa — kluczowe pojęcia zostaną wprowadzone podczas szkolenia.
W jakim formacie odbywa się szkolenie i ile trwa?
Szkolenie trwa 3 dni i jest dostępne w formacie online (na żywo) oraz stacjonarnym. Program łączy wykłady teoretyczne z intensywnymi ćwiczeniami praktycznymi na rzeczywistych zbiorach danych biomedycznych. Uczestnicy otrzymują materiały szkoleniowe, gotowe skrypty R oraz certyfikat ukończenia.
Dla kogo przeznaczone jest to szkolenie?
Szkolenie skierowane jest do analityków danych i data scientists z sektora medycznego, bioinformatyków stosujących metody ML, badaczy klinicznych zainteresowanych predykcją wyników leczenia oraz specjalistów ds. AI w firmach farmaceutycznych i biotechnologicznych. Sprawdzi się również dla statystyków medycznych poszerzających kompetencje o metody uczenia maszynowego.
Poproś o ofertę
Możliwości dofinansowania
Sprawdź możliwości dofinansowania dla Twojej firmy
Baza Usług Rozwojowych
Dofinansowanie do 80% dla MŚP ze środków EFS
Sprawdź dostępnośćKrajowy Fundusz Szkoleniowy
Dofinansowanie do 100% dla pracodawców
Dowiedz się więcejZaufali nam
Szkolimy zespoły największych polskich firm
Zainteresowany tym szkoleniem?
Skontaktuj się z nami - przygotujemy ofertę dopasowaną do potrzeb Twojego zespołu.