ستؤدي قدرة الذكاء الاصطناعي على معالجة البيانات في الوقت الفعلي إلى تحسين مراقبة مرضاك والكشف المبكر عن الأحداث الضارة، مما يعزز سلامة وفعالية علاجاتك" 

ظهرت أدوات الأساليب المتقدمة والذكاء الاصطناعي (AI) كموارد أساسية في مجال الأبحاث السريرية، مما أدى إلى فوائد لا حصر لها أحدثت ثورة في عملية التحقيق. في الواقع، لا تؤدي قدرة الذكاء الاصطناعي على معالجة المعلومات السريرية بسرعة وموضوعية إلى تبسيط عمليات البحث فحسب، بل تعمل أيضًا على تحسين الدقة في اتخاذ القرارات التشخيصية والعلاجية. 

وُلد هذا البرنامج، وسيتناول كلاً من الأسس النظرية والتطبيق العملي للذكاء الاصطناعي، مع التركيز بشكل خاص على المبادئ الأساسية للتعلم الآلي وأهميته في تحليل البيانات السريرية والطبية الحيوية. وبالتالي، سينغمس الأطباء في دراسة الأدوات والمنصات المختلفة للذكاء الاصطناعي، واكتساب معرفة مفصلة بتقنيات تصور البيانات المتقدمة، ومعالجة اللغة الطبيعية في التوثيق العلمي وتطبيق الشبكات العصبية في الأبحاث الطبية الحيوية. بالإضافة إلى ذلك، سيوفر هذا النهج الشامل للخريجين منظورًا محدثًا وشاملاً حول دمج الذكاء الاصطناعي في المجال الصحي، وإعدادهم لمواجهة التحديات المعاصرة في البحث السريري.

كما أنه سيزود المتخصصين بمعرفة نظرية قوية بالإضافة إلى مهارات عملية، مما يمكنهم من تطبيق مشاريع الذكاء الاصطناعي في الأبحاث السريرية بشكل فعال. مع التأكيد على الأهمية الحالية للتكنولوجيا، ستكون مجهزة للمساهمة في تقدم البحث الطبي، والاستفادة من القدرات التحويلية للذكاء الاصطناعي في فهم وعلاج مختلف الأمراض. 

وتجدر الإشارة إلى أن TECH قد أنشأت بيئة تعليمية عبر الإنترنت تمامًا، مصممة لتلبية احتياجات المهنيين ذوي الجداول الزمنية المزدحمة، ولكن يتطلعون إلى تعزيز حياتهم المهنية. وبهذه الطريقة، يمكنهم إدارة كل من جداولهم الزمنية والتقييمات المقررة على حدة. وبالمثل، يتضمن التدريب طريقة إعادة التعلم Relearning الثوري، والتي تستند إلى تكرار المفاهيم الرئيسية لتوحيد المعرفة بطريقة مثلى، وكذلك تسهيل عملية التعلم. 

سيسمح لك استخدام الذكاء الاصطناعي في الأبحاث الإكلينيكية بتحليل مجموعات البيانات الكبيرة بكفاءة ودقة، مما يسهل تحديد الأنماط المعقدة في المعلومات الطبية"

يحتوي هذا البرنامج في المناهج المتقدمة وأدوات الذكاء الاصطناعي في الأبحاث الإكلينيكيعلى البرنامج التعليمي الأكثر اكتمالًا وتحديثًا في السوق أبرز خصائصه هي:

تطوير دراسات حالة قدمها خبراء في الأساليب المتقدمة وأدوات الذكاء الاصطناعي في البحث الإكلينيكي. 
المحتويات الرسومية والتخطيطية والعملية البارزة التي يتم تصورها بها، تجمع المعلومات العلمية والعملية حول تلك التخصصات الأساسية للممارسة المهنية. 
تمارين تطبيقية تتيح للطالب القيام بعملية التقييم الذاتي لتحسين التعلم. 
تركيزها الخاص على المنهجيات المبتكرة 
دروس نظرية، أسئلة للخبير، منتديات نقاش حول مواضيع مثيرة للجدل وأعمال التفكير الفردي 
توفر المحتوى من أي جهاز ثابت أو محمول متصل بالإنترنت 

سوف تتعمق في معالجة اللغة الطبيعية المطبقة على التوثيق العلمي، واكتساب المهارات الحاسمة لاستخراج وفهم المعلومات ذات الصلة في الدراسات الإكلينيكية" 

يشمل البرنامج في هيئة التدريس المهنيين في القطاع الذين يسكبون في هذا التدريب خبرة عملهم، بالإضافة إلى المتخصصين المعترف بهم في الجمعيات المرجعية والجامعات المرموقة. 

سيتيح محتواها المتعدد الوسائط، الذي صيغ بأحدث التقنيات التعليمية، للمهني التعلم السياقي والموقعي، أي بيئة محاكاة توفر تدريبا غامرا مبرمجا للتدريب في حالات حقيقية. 

يركز تصميم هذا البرنامج على التعلم القائم على المشكلات، والذي من خلاله يجب على المهني محاولة حل المواقف المختلفة للممارسة المهنية التي تنشأ خلال العام الدراسي. للقيام بذلك، سيتم مساعدته بنظام فيديو تفاعلي مبتكر من صنع خبراء مشهورين.  

ستنفذ خوارزميات التعلم الآلي لتخصيص العلاجات وتكييفها مع الخصائص الفردية للمرضى"

ستسمح لك إعادة التعلم Relearning بالتعلم بجهد أقل وأداء أكبر، والمشاركة بشكل أكبر في تخصصك المهني"

من خلال بنية ديناميكية، ستعمل هذه المحاضرة الجامعية على تعميق المبادئ النظرية والتطبيق العملي للذكاء الاصطناعي في المجال السريري. سيتناول المنهج الجوانب الرئيسية للتعلم الآلي، لمزيد من الاندماج في كل من تحليل البيانات السريرية والطبية الحيوية. يضاف إلى ذلك أن المنهج الدراسي سيوفر للخريجين أحدث الأدوات التكنولوجية، بحيث يتم تزويدهم بالمهارات اللازمة لتفسير النتائج المعقدة. وستشمل المواد أيضا مواضيع متخصصة في تجهيز اللغات الطبيعية، تطبق على الوثائق العلمية. 

المنهج الدراسي الذي وضعه الخبراء والمحتوى الجيد هو مفتاح نجاحك في التعلم" 

الوحدة 1. أساليب وأدوات الذكاء الاصطناعي للبحوث الإكلينيكية 

1.1    أساليب وأدوات الذكاء الاصطناعي للبحوث السريرية 

1.1.1    استخدام التعلم الآلي لتحديد الأنماط في البيانات السريرية 
2.1.1    تطوير خوارزميات تنبؤية للتجارب السريرية 
3.1.1    تنفيذ نظم الذكاء الاصطناعي لتحسين توظيف المرضى 
4.1.1    أدوات الذكاء الاصطناعي لتحليل بيانات البحث في الوقت الفعلي 

2.1    الطرق والخوارزميات الإحصائية في الدراسات السريرية 

1.2.1    تطبيق التقنيات الإحصائية المتقدمة لتحليل البيانات السريرية 
2.2.1    استخدام الخوارزميات للتحقق من نتائج الاختبار والتحقق منها 
3.2.1    تنفيذ نماذج الانحدار والتصنيف في الدراسات السريرية 
4.2.1    تحليل مجموعات البيانات الكبيرة باستخدام الأساليب الإحصائية الحسابية 

3.1    تصميم التجارب وتحليل النتائج 

1.3.1    استراتيجيات التصميم الفعال للتجارب السريرية باستخدام الذكاء الاصطناعي 
2.3.1    تقنيات الذكاء الاصطناعي لتحليل وتفسير البيانات التجريبية 
3.3.1    تحسين بروتوكولات البحث من خلال محاكاة الذكاء الاصطناعي 
4.3.1    تقييم فعالية وسلامة المعالجات باستخدام نماذج الذكاء الاصطناعي 

4.1    تفسير الصور الطبية من خلال الذكاء الاصطناعي في البحث 

1.4.1    تطوير نظم الذكاء الاصطناعي للكشف التلقائي عن الأمراض في الصور 
2.4.1    استخدام التعلم العميق للتصنيف والتجزئة في التصوير الطبي 
3.4.1    أدوات الذكاء الاصطناعي لتحسين الدقة في تشخيص التصوير 
4.4.1    تحليل صور الرنين الإشعاعي والمغناطيسي باستخدام الذكاء الاصطناعي 

5.1    تحليل البيانات السريرية والطبية الحيوية 

1.5.1    الذكاء الاصطناعي في معالجة وتحليل البيانات الجينية والبروتينية 
2.5.1    أدوات التحليل المتكامل للبيانات السريرية والطبية الحيوية 
3.5.1    استخدام الذكاء الاصطناعي لتحديد المؤشرات الحيوية في البحث السريري 
4.5.1    التحليل التنبؤي للنتائج السريرية بناءً على البيانات الطبية الحيوية 

6.1    تصور البيانات المتقدمة في البحث السريري 

1.6.1    تطوير أدوات تصور تفاعلية للبيانات السريرية 
2.6.1    استخدام الذكاء الاصطناعي لإنشاء تمثيلات بيانات رسومية معقدة 
3.6.1    تقنيات التصور لسهولة تفسير نتائج الأبحاث 
4.6.1    أدوات الواقع المعزز والافتراضي لتصور البيانات الطبية الحيوية 

7.1    معالجة اللغة الطبيعية في التوثيق العلمي والسريري 

1.7.1    تطبيق برنامج العمل الوطني لتحليل المؤلفات العلمية والسجلات السريرية 
2.7.1    أدوات الذكاء الاصطناعي لاستخراج المعلومات ذات الصلة من النصوص الطبية 
3.7.1    نظم الذكاء الاصطناعي لتلخيص وتصنيف المنشورات العلمية 
4.7.1    استخدام البرامج غير المحدودة في تحديد الاتجاهات والأنماط في التوثيق السريري 

8.1    معالجة البيانات غير المتجانسة في الأبحاث السريرية 

1.8.1    تقنيات الذكاء الاصطناعي لدمج وتحليل البيانات من مختلف المصادر السريرية 
2.8.1    أدوات لإدارة البيانات السريرية غير المنظمة 
3.8.1    نظم الذكاء الاصطناعي لربط البيانات السريرية والديموغرافية 
4.8.1    تحليل البيانات متعددة الأبعاد للرؤى السريرية insights 

9.1    تطبيقات الشبكات العصبية في الأبحاث الطبية الحيوية 

1.9.1    استخدام الشبكات العصبية لنمذجة الأمراض والتنبؤ بالعلاج 
2.9.1    تنفيذ الشبكات العصبية في تصنيف الأمراض الوراثية 
3.9.1    تطوير نظم التشخيص القائمة على الشبكات العصبية 
4.9.1    تطبيق الشبكات العصبية في تكييف العلاجات الطبية 

10.1    النمذجة التنبؤية وتأثيرها على البحث السريري 

1.10.1    وضع نماذج تنبؤية لتوقع النتائج السريرية 
2.10.1    استخدام الذكاء الاصطناعي في التنبؤ بالآثار الجانبية والتفاعلات السلبية 
3.10.1    تنفيذ نماذج تنبؤية في تحسين التجارب السريرية 
4.10.1    تحليل المخاطر في العلاجات الطبية باستخدام النمذجة التنبؤية 

إنها تجربة تدريبية فريدة ومهمة وحاسمة لتعزيز تطورك المهني"