Przejdź do treści
Technologie / Sztuczna inteligencja

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?

Analitycy danych i data scientists w sektorze medycznym
Bioinformatycy stosujący metody uczenia maszynowego
Badacze kliniczni zainteresowani predykcją wyników leczenia
Specjaliści ds. AI w firmach farmaceutycznych i biotechnologicznych
Programiści R rozwijający kompetencje w ML biomedycznym
Statystycy medyczni poszerzający wiedzę o metody ML
Menedżerowie projektów badawczych z elementami AI

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

01

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)
02

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
03

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
04

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
05

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.

Anna Polak
Anna Polak Opiekun szkolenia

Poproś o ofertę

Możliwości dofinansowania

Sprawdź możliwości dofinansowania dla Twojej firmy

Zaufali nam

Szkolimy zespoły największych polskich firm

ING Bank - klient EITT
mBank - klient EITT
PKO Bank Polski - klient EITT
PZU - klient EITT
Allianz - klient EITT
T-Mobile - klient EITT
KGHM - klient EITT
PGE - klient EITT
IKEA - klient EITT
InPost - klient EITT
Leroy Merlin - klient EITT
ZUS - klient EITT

Zainteresowany tym szkoleniem?

Skontaktuj się z nami - przygotujemy ofertę dopasowaną do potrzeb Twojego zespołu.

500+ ekspertów
2500+ szkoleń w ofercie
ISO 9001 certyfikat jakości
Zapytaj o szkolenie
Zadzwoń do nas +48 22 487 84 90