境外开放课程——按学科专业列表
开放课程医药科学::

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Mechanism of membrane interactions of Nep1-like proteins[Nep1样蛋白的膜相互作用机制]
   Gregor Anderluh(卢布尔雅那化学研究所) 坏死和乙烯诱导肽1(Nep1)样蛋白(NLPs)是由多种植物病原菌分泌的毒力因子的大蛋白家族,可在细菌、真菌和卵菌中发现。在各种双子叶植物中,膜相互作用能够触...
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Artificial neural networks and multidimensional approach in the classification: 2D images of neurons from the human dentate nucleus[人工神经网络和多维分类方法:人类齿状核神经元的二维图像]
   Nebojša T Milošević(贝尔格莱德大学) 导言:人类齿状核神经元根据其形态分为四种类型(1),根据其拓扑结构分为两种类型(2)。因此,本研究有两个主要目的:i)验证或改进先前的分类,ii)研究边缘...
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The Innovators Prescription: A Disruptive Solution to the Healthcare Crisis[创新者的处方:医疗危机的颠覆性解决方案]
   Clayton Christensen(哈佛大学) 哈佛商学院教授克莱顿·克里斯滕森警告说,不要相信你在商学院学到的一切。“我们所教授的良好管理原则会导致成功的公司失败。”在这篇内容丰富的演讲中,克里斯...
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An Evidence-Based Approach to the Diagnosis and Management of Migraines in Adults in the Primary Care and General Neurology Setting[在初级保健和普通神经病学背景下,成人偏头痛诊断和治疗的循证方法]
  Addie Peretz;Robert Cowan;Rebecca Miller-Kuhlmann(斯坦福大学) 这项在线CME活动为初级保健提供者和普通神经学家提供了一种诊断和治疗偏头痛的实用方法。我们将通过在线互动视频课程,结合案例,介绍偏头痛诊断和治疗的关键概...
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Global Health Informatics to Improve Quality of Care[提高医疗质量的全球卫生信息学]
  Leo Anthony Celi;Kenneth Eugene Paik;Alon Dagan;Rodrigo Deliberato(麻省理工学院) 这种疾病不分国界,全球旅行的增加助长了传染病的传播,埃博拉病毒疫情就是明证。糖尿病和心脏病等慢性病最初仅限于发达国家,现在在中低收入国家(LMIC)与营养...
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Machine Learning for Healthcare[面向医疗保健的机器学习]
  Prof. Peter Szolovits;Prof. David Sontag(麻省理工学院) 本课程向学生介绍医疗保健中的机器学习,包括临床数据的性质以及机器学习在风险分层、疾病进展建模、精确医学、诊断、亚型发现和改进临床工作流程中的应用。
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MIT Little Devices Lab[麻省理工学院小设备实验室]
  Jose Gomez-Marquez;Anna Young(麻省理工学院) 麻省理工学院小设备实验室与发展中国家的医疗专业人员合作,创造出负担得起的医疗卫生技术。这些医疗保健专业人员中有大量是护士,被称为“隐形创新者”、“保姆...
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Collaborative Data Science for Healthcare[医疗保健协作数据科学]
  Dr. Leo Celi;Dr. Louis Agha-Mir-Salim(麻省理工学院) 本课程介绍医疗保健中的数据科学工具。它是由麻省理工学院关键数据(MIT Critical Data)的成员创建的,MIT Critical Data是一个全球联盟,由来自学术界、工业界...
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COVID-19, SARS-CoV-2, and the Pandemic[新冠病毒-19、SARS-CoV-2与大流行]
  MIT Department of Biology(麻省理工学院) 在2021年秋季,麻省理工学院的所有学生和公众都欢迎理查德·杨教授和法孔多·巴蒂斯塔教授加入讨论新冠病毒-19大流行的科学。讲座的直播向公众开放,但只有注册学...
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Healthcare Finance[医疗金融]
  Andrew Lo(麻省理工学院) 医疗保健金融 (15.482x) 为学生提供影响医疗保健行业的背景、资源和框架。主题包括将投资组合理论、证券化和期权定价等金融技术应用于生物医学环境,以开发更有...
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Poti in stranpoti proteoliznih encimov[蛋白水解酶的途径]
   Janko Kos(卢布尔雅那大学) 蛋白质是执行生物典型过程的主要生物分子。细胞中的蛋白质不断地形成和分解。蛋白水解酶负责它们的分解,如果我们了解它们的工作原理,我们就会知道为什么一个...
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Linked Biomedical Dataspace: Lessons Learned integrating Data for Drug Discovery[链接生物医学数据空间:整合药物发现数据的经验教训]
  Ali Hasnain(国立爱尔兰大学) 生物医学数据源的数量和异质性的增加促使研究人员采用关联数据 (LD) 技术来解决随之而来的集成挑战并加强信息发现。作为 EU GRANATUM 项目的一个组成部分,链接...
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The Seeds and the Soil: Roles of Tumor Heterogeneity and the Tumor Microenvironment in Cancer Metastasis[种子和土壤:肿瘤异质性和肿瘤微环境在癌症转移中的作用]
  Arthur Lambert(麻省理工学院) 转移性疾病是与癌症相关的绝大多数死亡的原因,但我们对转移如何发生的理解仍在发展中。在本课程中,我们将介绍已提出的各种概念和模型,以解释癌细胞如何从原发...
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From Proteins to Robots: Learning to Optimize with Confidence[从蛋白质到机器人:自信地学习优化]
   Andreas Krause(苏黎世理工学院) 随着机器学习的成功,我们越来越多地看到学习算法在现实世界中做出决策。然而,这通常与经典的列车测试范式形成鲜明对比,因为学习算法会影响它必须操作的数据。...
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Live lasers and biocompatible optical fibers[活体激光和生物相容性光纤]
   Matjaž Humar(马萨诸塞州总医院) 传统上,生物光子学使用外部光源产生的光和由非生物相容性材料制成的光学元件。在讲座中,我将展示光学元件可以与生物系统集成,甚至可以完全由生物体制成。这...
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