Opleiding: AI+ Pharma Practitioner™ eLearning
Maak gebruik van AI in de farmaceutische sector om de ontwikkeling van geneesmiddelen te versnellen, klinische proeven te optimaliseren en precisietherapieën mogelijk te maken.
Breng een revolutie teweeg in de gezondheidszorg met AI+ Pharma Practitioner™ voor slimmere, datagestuurde beslissingen
- Beginnersvriendelijk traject: ideaal voor studenten en professionals die de wereld van AI in de farmaceutische sector betreden, met duidelijke basisprincipes en eenvoudig te begrijpen concepten
- Geïntegreerde leerervaring: combineert essentiële farmaceutische kennis met intuïtieve AI-tools, praktijkgerichte casestudies en begeleide oefeningen om analytische en operationele vaardigheden te versterken
- Branchegerichte groei: rust je uit met praktische projecten, scenario-gebaseerde oefeningen en bruikbare inzichten om AI toe te passen in geneesmiddelenontwikkeling, onderzoek, compliance en patiëntgerichte oplossingen
Studenten farmacie en levenswetenschappen: studenten die hun achtergrond in de farmacie of biotechnologie willen aanvullen met praktische AI-vaardigheden.
Professionals in de farmaceutische en biotechnologische sector: R&D-, klinische of regelgevende teams die AI willen toepassen bij geneesmiddelenontwikkeling, klinische proeven en veiligheid.
Zorgverleners en medische professionals: artsen, clinici en zorgmanagers die geïnteresseerd zijn in AI-gestuurde beslissingsondersteuning en precisiegeneeskunde.
Datawetenschappers en AI-ingenieurs: Technische professionals die zich willen specialiseren in de farmaceutische sector, analyse van gezondheidszorggegevens en intelligente pijplijnen voor geneesmiddelenontwikkeling.
Innovators in de gezondheids- en medische technologie: Ondernemers, productmanagers en consultants die AI-aangedreven oplossingen ontwikkelen voor de farmaceutische sector, klinisch onderzoek en digitale gezondheidszorg.
-
Bridges AI and Life Sciences:
Koppelt essentiële AI-vaardigheden aan farmaceutisch onderzoek en ontwikkeling, klinische werkprocessen en regelgevende realiteiten, zodat u echt klaar bent voor de praktijk.
-
Versnelt de ontdekking en ontwikkeling van geneesmiddelen:
Geeft je de middelen om AI toe te passen voor het identificeren van doelwitten, het screenen van moleculen en het optimaliseren van klinische proeven, waardoor ontwikkelingscycli worden verkort.
-
Verbetert de besluitvorming in de gezondheidszorg:
Maakt datagestuurde beslissingen mogelijk met behulp van AI-modellen voor risicobeoordeling, patiëntstratificatie en behandelingsoptimalisatie.
-
Vergroot je carrièremogelijkheden in de farmaceutische sector en healthtech:
Bereidt je voor op opkomende functies bij farmaceutische bedrijven, biotech-startups, CRO's en AI-gedreven gezondheidsplatforms.
-
Bereidt u voor op de toekomst van precisiegeneeskunde:
Ontwikkelt de vaardigheden om bij te dragen aan gepersonaliseerde therapieën, adaptieve klinische trajecten en door AI ondersteunde gezondheidszorg-ecosystemen.
- 1.1 Kernbegrippen van AI en ML
- 1.2 Generatieve AI in farmaceutische werkprocessen
- 2.1 Moleculair geneesmiddelenontwerp van de volgende generatie
- 2.2 AI-gestuurde herbestemming van geneesmiddelen en identificatie van doelwitten
- 2.3 AI voor de ontdekking van natuurlijke producten en peptiden
- 3.1 Door AI verbeterde werving van proefpersonen
- 3.2 Gedecentraliseerde en door AI ondersteunde uitvoering van onderzoeken
- 3.3 Adaptief proefontwerp met AI
- 4.1 AI voor de integratie van multi-omics-gegevens
- 4.2 AI-gestuurde gepersonaliseerde behandeling en begeleidende diagnostiek
- 4.3 AI voor de ontwikkeling van geneesmiddelen voor zeldzame ziekten en weesgeneesmiddelen
- 5.1 AI-aangedreven regelgevingsinformatie
- 5.2 Generatieve AI voor medisch en regelgevend schrijven
- 5.3 AI in geneesmiddelenbewaking en veiligheidsmonitoring
- 6.1 Ethische AI-principes in de farmaceutische sector
- 6.2 AI-bestuurskaders en naleving
- 7.1 AI + kwantumcomputers bij geneesmiddelenontwikkeling
- 7.2 Door AI mogelijk gemaakte digitale biomarkers en wearables
- 7.3 AI voor een duurzame en patiëntgerichte farmaceutische sector
- 8.1 Afstudeerproject 1 – AI-gestuurde herbestemming van geneesmiddelen voor zeldzame ziekten
- 8.2 Afstudeerproject 2 – AI-gestuurde patiëntstratificatie voor adaptieve klinische proeven met behulp van een klinische proefsimulator GPT
- 8.3 Afstudeerproject 3 – Voorspellende geneesmiddelenbewaking met behulp van machine learning
- 1.1 Wat zijn AI-agenten?
- 1.2 Hoe werkt een AI-agent in de farmaceutische waardeketen?
- 1.3 Kernkenmerken van AI-agenten
- 1.4 Het belang van AI-agenten (algemeen + farmaceutische sector)
- 1.5 Betekenis van AI-agenten in de farmaceutische sector
- 1.6 Soorten AI-agenten?
- 1.7 Toepassingen en trends in de farmaceutische sector
- 1.8 Casestudie: versnelde leadoptimalisatie met een generatieve AI-agent
- Python
- TensorFlow
- PyTorch
- Scikit-learn
- Pandas
- NumPy
- SQL
- Jupyter-notitieboeken
- MLflow
- DataBricks
- RDKit
- DeepChem
- Biopython
- Hugging Face Transformers voor biomedische NLP
- spaCy / Toolkits voor klinische NLP
- Apache Spark voor gezondheidsgegevens
- Power BI / Tableau voor klinische dashboards
Inclusief online examen onder toezicht, met één gratis herkansing.
Examenopzet:
50 vragen, 70% vereist om te slagen, 90 minuten, online examen onder toezicht
Toegang tot alle materialen en examens wordt verleend gedurende 365 dagen na levering.
Cursus onder leiding van een docent OF cursus in eigen tempo + officieel examen + digitale badge
De OCICT maatwerk-methode houdt in dat op basis van de behoefte van de klant - en indien nodig na een intakegesprek - een individueel opleidingstraject wordt opgesteld. De trainingen worden veelal individueel gevolgd, zodat iedere training een maatwerktraject is. Klassikale trainingen zijn natuurlijk mogelijk, mits ze aansluiten bij de leerbehoeften van de deelnemers / opdrachtgever.
Alle onderdelen van de training kennen een voortdurende wisselwerking tussen theorie en praktijk. De inhoud van de training kan vooraf per cursist worden aangepast en tijdens de cursus worden bijgesteld. De focus ligt op maatwerk: het traject wordt afgestemd op de doelstellingen van de deelnemer(s) en/of opdrachtgever, ongeacht of het individueel of klassikaal wordt aangeboden.