Биомедицинская инженерия и роботизированные системы в медицине: программа бакалавриата ДВФУ

Студент последовательно осваивает принципы сбора и обработки биомедицинских данных, учится проектировать алгоритмы для диагностики (включая системы на основе ИИ) и разрабатывать биоинструментарий — от носимых сенсоров до аналитических платформ для анализа геномной информации. Это междисциплинарное образование, где чистое программирование переплетается с пониманием физиологии и молекулярной биологии.

К завершению обучения формируется целостное умение решать прикладные задачи: создавать автоматизированные биотехнические системы, применять методы биоинформатики для работы с большими генетическими данными и внедрять нейросетевые архитектуры в медицинскую диагностическую аппаратуру. Такой подход позволяет выпускнику быть одинаково востребованным как в high-tech лабораториях, так и в клинической инженерии или фармацевтическом R&D.

Примерный перечень дисциплин:

• Основы биотехнических систем и технологий
• Введение в биомедицинскую инженерию
• Введение в биоинформатику
• Основы искусственного интеллекта в биомедицине
• Медицинские и биологические сенсорные системы
• Цифровая обработка биомедицинских сигналов
• Анализ и интерпретация биомедицинских изображений
• Методы машинного обучения в биоинформатике
• Нейронные сети для анализа геномных данных
• Моделирование биологических систем
• Основы физиологии и патофизиологии для инженеров
• Молекулярная биология и генетика
• Биохимия биотехнических систем
• Биомеханика и реабилитационная инженерия
• Проектирование биотехнических измерительных систем
• Микропроцессорные устройства в биомедицине
• Электронные компоненты биотехнических систем
• Нанотехнологии в биомедицинской инженерии
• Биосовместимые материалы и имплантаты
• Технологии 3D-биопечати и тканевой инженерии
• Геномная и протеомная биоинформатика
• Структурная биоинформатика и молекулярный докинг
• Алгоритмы выравнивания последовательностей и филогенетика
• Базы данных в биоинформатике (NCBI, Ensembl, PDB)
• Языки программирования для научных вычислений (Python/R)
• Программирование на C++ для биомедицинских приложений
• Системы компьютерного зрения в медицине
• Глубокое обучение для диагностики (Deep Learning в биомедицине)
• Обработка естественного языка для медицинской документации (NLP в медицине)
• Проектирование интерфейсов «мозг-компьютер» (BCI)
• Носимые биомедицинские устройства и телемедицина
• Биоэтика и правовые основы биомедицинских технологий
• Статистические методы анализа данных в биологии и медицине
• Экспериментальная и клиническая валидация биотехнических систем
• Методы визуализации биологических объектов (микроскопия, МРТ, КТ)
• Управление и контроль биотехнических систем с обратной связью
• Технологии виртуальной и дополненной реальности в реабилитации
• Интеллектуальные системы поддержки принятия врачебных решений
• Основы робототехники в хирургии и реабилитации.