pl en

Kierunek Technologie przyszłości w zastosowaniu klinicznym

2024/25, podyplomowe, stacjonarne

Informacje podstawowe

Jednostka organizacyjna: Medyczne Centrum Kształcenia Podyplomowego Collegium Medicum, Ośrodek ds. kształcenia podyplomowego na Wydziale Lekarskim UJ CM
Nazwa kierunku: Technologie przyszłości w zastosowaniu klinicznym
Poziom: podyplomowe
Forma: stacjonarne
Język studiów: polski

Program

Klasyfikacja ISCED: 0914
Liczba semestrów: 2
Przedmiot Liczba godzin Punkty ECTS Forma weryfikacji Obligatoryjność Blok
Standaryzacja analizy medycznych danych źródłowych
Dane przedmiotu
wykład : 3 godz.
warsztat : 10 godz.
punkty ECTS: 3
Forma weryfikacji: zaliczenie
Blok: obowiązkowy do zaliczenia w toku studiów
wykład: 3
warsztat: 10
3 zaliczenie O Os
Tworzenie i optymalizacja modeli 3D
Dane przedmiotu
warsztat : 10 godz.
punkty ECTS: 2
Forma weryfikacji: zaliczenie
Blok: obowiązkowy do zaliczenia w toku studiów
warsztat: 10
2 zaliczenie O Os
Tworzenie aplikacji w rozszerzonej rzeczywistości, technologie immersyjne na potrzeby medyczne
Dane przedmiotu
warsztat : 16 godz.
punkty ECTS: 3
Forma weryfikacji: zaliczenie
Blok: obowiązkowy do zaliczenia w toku studiów
warsztat: 16
3 zaliczenie O Os
Nanotechnologia w medycynie z elementami wizualizacji 3D
Dane przedmiotu
ćwiczenia e-learning : 8 godz.
warsztat : 4 godz.
wykłady e-learning : 4 godz.
punkty ECTS: 3
Forma weryfikacji: zaliczenie
Blok: obowiązkowy do zaliczenia w toku studiów
ćwiczenia e-learning: 8
warsztat: 4
wykłady e-learning: 4
3 zaliczenie O Os
Rejestrowanie obrazu medycznego 3D i jego analiza
Dane przedmiotu
warsztat : 10 godz.
punkty ECTS: 2
Forma weryfikacji: zaliczenie
Blok: obowiązkowy do zaliczenia w toku studiów
warsztat: 10
2 zaliczenie O Os
Zaawansowane obrazowanie 3D na przykładzie anatomii mózgu
Dane przedmiotu
warsztat : 12 godz.
wykład : 2 godz.
punkty ECTS: 2
Forma weryfikacji: zaliczenie
Blok: obowiązkowy do zaliczenia w toku studiów
warsztat: 12
wykład: 2
2 zaliczenie O Os
Wykorzystywanie środowiska Python w medycynie
Dane przedmiotu
ćwiczenia e-learning : 14 godz.
punkty ECTS: 3
Forma weryfikacji: zaliczenie
Blok: obowiązkowy do zaliczenia w toku studiów
ćwiczenia e-learning: 14
3 zaliczenie O Os
Zastosowanie sztucznej inteligencji w medycynie z użyciem języka Python oraz bezpieczeństwo danych
Dane przedmiotu
ćwiczenia e-learning : 20 godz.
wykłady e-learning : 11 godz.
punkty ECTS: 4
Forma weryfikacji: zaliczenie
Blok: obowiązkowy do zaliczenia w toku studiów
ćwiczenia e-learning: 20
wykłady e-learning: 11
4 zaliczenie O Os
Etyka sztucznej inteligencji i metaverse
Dane przedmiotu
wykłady e-learning : 8 godz.
punkty ECTS: 2
Forma weryfikacji: zaliczenie
Blok: obowiązkowy do zaliczenia w toku studiów
wykłady e-learning: 8
2 zaliczenie O Os
Funkcjonalne obrazowanie zastosowane w diagnostyce klinicznej
Dane przedmiotu
ćwiczenia e-learning : 6 godz.
wykłady e-learning : 2 godz.
warsztat : 6 godz.
punkty ECTS: 3
Forma weryfikacji: zaliczenie
Blok: obowiązkowy do zaliczenia w toku studiów
ćwiczenia e-learning: 6
wykłady e-learning: 2
warsztat: 6
3 zaliczenie O Os
Telemedycyna na przykładzie diabetologii
Dane przedmiotu
wykład : 2 godz.
warsztat : 12 godz.
punkty ECTS: 3
Forma weryfikacji: zaliczenie
Blok: obowiązkowy do zaliczenia w toku studiów
wykład: 2
warsztat: 12
3 zaliczenie O Os