سوف تتقن الأساليب المتقدمة لاستعادة البيانات الطبية في أفضل جامعة رقمية في العالم، وفقًا لمجلة Forbes"

يعد تطوير dashboards المعلومات لرصد مؤشرات طب الأسنان أداة قيّمة في ممارسة طب الأسنان وإدارة ممارسات طب الأسنان. توفر هذه الآليات نظرة عامة سريعة ومرئية للبيانات والمؤشرات الرئيسية المتعلقة بصحة الفم والأسنان. من الأمثلة على ذلك أنها تسمح للأخصائيين بإجراء متابعة حقيقية لصحة المرضى، بما في ذلك عوامل مثل حالة ترميمات الأسنان أو تطور الأمراض مثل التسوس. بالإضافة إلى ذلك، تسمح البيانات التي تجمعها هذه الأدوات للممارسين باتخاذ قرارات استراتيجية للمهنيين باتخاذ قرارات استراتيجية مثل اقتناء معدات جديدة أو تعيين موظفين. 

نظراً لأهميتها، تقوم TECH بتطوير برنامج كامل يتناول مراقبة صحة الأسنان والتحكم فيها من خلال الذكاء الاصطناعي. سيقدم المسار الأكاديمي مجموعة متنوعة من الأنظمة الذكية للكشف المبكر عن التسوس وأمراض اللثة. بالإضافة إلى ذلك، سيغطي جدول الأعمال أيضاً أنظمة الإنذار المبكر القائمة على تحليل النصوص السريرية. بالإضافة إلى ذلك، سيبحث التدريب في الأدوات المبتكرة لرصد التسوس وتطوره، مثل النمذجة ثلاثية الأبعاد. كما سيزود البرنامج الطلاب بتقنيات البيانات الضخمة، مثل تقنيات البيانات الضخمة مثل التنقيب عن البيانات لتحسين الكفاءة السريرية. 

كل هذا من خلال مواد تدريس مبتكرة وطريقة إعادة التعلم (المعروف بـ Relearning) التي تساعد على ترسيخ المفاهيم الأساسية التي يتم تناولها وتقلل من ساعات الدراسة والحفظ الطويلة الشائعة جدًا في أنظمة التدريس الأخرى. مما لا شك فيه أن المحترفين لديهم فرصة استثنائية للحصول على تحديث كامل من خلال برنامج يمكن الالتحاق به في أي وقت وفي أي مكان يرغبون فيه. كل ما تحتاجه هو هاتف محمول أو جهاز لوحيTablet أو كمبيوتر متصل بالإنترنت للاطلاع على محتوى هذا البرنامج في أي وقت من اليوم. بالتالي، مع عدم وجود حضور الفصول الدراسية أو الفصول ذات الجداول الزمنية الثابتة، يتوفر للطلاب خيار أكاديمي يتوافق مع مسؤولياتهم الأكثر تطلبًا.

ستعمل على تعميق معرفتك بالتعرف على الأنماط وMachine Learning لإجراء التشخيصات السريرية الأكثر موثوقية"

تحتوي شهادة الخبرة الجامعية في تشخيص وعلاج ومراقبة الأسنان بالذكاء الاصطناعي على البرنامج العلمي الأكثر اكتمالاً وحداثة في السوق. أبرز خصائصها هي:

تطوير دراسات الحالة التي يقدمها خبراء في تشخيص وعلاج ومراقبة الأسنان مع الذكاء الاصطناعيIA
محتوياتها البيانية والتخطيطية والعملية البارزة التي يتم تصورها بها تجمع المعلومات العلمية والرعاية العملي حول تلك التخصصات الأساسية للممارسة المهنية
التمارين العملية حيث يمكن إجراء عملية التقييم الذاتي لتحسين التعلم
تركيزها على المنهجيات المبتكرة 
كل هذا سيتم استكماله بدروس نظرية وأسئلة للخبراء ومنتديات مناقشة حول القضايا المثيرة للجدل وأعمال التفكير الفردية
توفر المحتوى من أي جهاز ثابت أو محمول متصل بالإنترنت

ستتمكن من تحسين رعايتك الطبية بفضل الأساليب التي تحددها درجة عالية من التعاون متعدد التخصصات بين مختلف المهنيين"

البرنامج يضم في أعضاء هيئة تدريسه محترفين في المجال يصبون في هذا التدريب خبرة عملهم، بالإضافة إلى متخصصين معترف بهم من الشركات الرائدة والجامعات المرموقة. 

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

يركز تصميم هذا البرنامج على التعلّم القائم على حل المشكلات، والذي يجب على المهني من خلاله محاولة حل مختلف مواقف الممارسة المهنية التي تنشأ على مدار العام الدراسى. للقيام بذلك، سيحصل على مساعدة من نظام فيديو تفاعلي مبتكر من قبل خبراء مشهورين.

هل تتطلع إلى التعمق أكثر في حوكمة البيانات الخاصة في سياق الرعاية الصحية؟ احصل عليه من خلال هذا المنهج في 6 أشهر فقط.

ستضمن لك منهجية إعادة التعلُّم المستخدمة في هذا البرنامج الجامعي أن تتعلم بطريقة مستقلة ومتطورة. بالسرعة الخاصة بك!

سيركز هذا التدريب على التطبيق الشامل للذكاء الاصطناعي في سياق طب الأسنان، خاصة في التشخيص وتخطيط العلاج. سيتناول المنهج الدراسي فوائد هذا النظام في علاج أمراض الأسنان مثل تسوس الأسنان. وفي الوقت نفسه، سيوفر المنهج للخبراء أحدث الأدوات لتحسين العلاجات باستخدام النماذج ثلاثية الأبعاد. سيتعمق البرنامج أيضًا في تأثير Big Data على ممارسة طب الأسنان، مع التركيز على استخراج البيانات وغيرها من التقنيات الحديثة، والتي من خلالها يستخرج المتخصصون معلومات قيمة من سجلات طب الأسنان. 

التدريب الذي يجمع بين التميز السريري والثورة التكنولوجية للتعلم الآلي. ابق في الطليعة في مجال طب الأسنان!"

وحدة 1 مراقبة وإدارة صحة الأسنان باستخدام الذكاء الاصطناعي

1.1    تطبيقات الذكاء الاصطناعي لإدارة صحة أسنان المريض مع Dentem

1.1.1    تصميم تطبيقات متنقلة لرصد صحة الأسنان
2.1.1    أنظمة الذكاء الاصطناعي للكشف المبكر عن تسوس الأسنان وأمراض اللثة
3.1.1    استخدام الذكاء الاصطناعي في تخصيص علاجات الأسنان
4.1.1    تقنيات التعرف على الصور لتشخيص الأسنان الآلي

2.1    تكامل المعلومات السريرية والطبية الحيوية كأساس لمراقبة صحة الأسنان

1.2.1    منصات تكامل البيانات السريرية والشعاعية
2.2.1    تحليل السجلات الطبية لتحديد مخاطر الأسنان
3.2.1    أنظمة لربط البيانات الطبية الحيوية مع حالات الأسنان
4.2.1    أدوات لإدارة معلومات المريض الموحدة

3.1    تحديد مؤشرات لمراقبة صحة أسنان المريض

1.3.1    إنشاء معايير لتقييم صحة الفم
2.3.1    أنظمة مراقبة التقدم في علاجات الأسنان
3.3.1    تطوير مؤشرات الخطر لأمراض الأسنان
4.3.1    طرق الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بمشاكل الأسنان المستقبلية بتقنية Pearl

4.1    معالجة اللغة الطبيعية في السجلات السريرية للأسنان لاستخراج المؤشرات

1.4.1    الاستخراج التلقائي للبيانات ذات الصلة من السجلات الطبية
2.4.1    تحليل الملاحظات السريرية لتحديد اتجاهات صحة الأسنان
3.4.1    استخدام البرمجة اللغوية العصبية لتلخيص السجلات الطبية الطويلة
4.4.1    أنظمة الإنذار المبكر المبنية على تحليل النصوص السريرية

5.1    أدوات الذكاء الاصطناعي لرصد ومراقبة مؤشرات صحة الأسنان

1.5.1    تطوير تطبيقات مراقبة صحة الفم والنظافة
2.5.1    أنظمة تنبيه المرضى الشخصية القائمة على الذكاء الاصطناعي مع CarePredict
3.5.1    أدوات تحليلية للتقييم المستمر لصحة الأسنان
4.5.1    استخدام الأجهزة القابلة للارتداء وأجهزة الاستشعار لمراقبة الأسنان في الوقت الحقيقي

6.1    تطوير لوحات المعلومات (dashboards) لرصد مؤشرات الأسنان

1.6.1    إنشاء واجهات بديهية لمراقبة صحة الأسنان
2.6.1    دمج البيانات من مصادر سريرية مختلفة في لوحة معلومات (dashboards) واحدة
3.6.1    أدوات تصور البيانات لرصد العلاج
4.6.1    تخصيص لوحات المعلومات (dashboards) وفقًا لاحتياجات أخصائي طب الأسنان

7.1    تفسير مؤشرات صحة الأسنان واتخاذ القرار

1.7.1    أنظمة دعم القرار السريري المبنية على البيانات
2.7.1    التحليل التنبؤي لتخطيط علاج الأسنان
3.7.1    االذكاء الاصطناعي لتفسير مؤشرات صحة الفم المعقدة مع Overjet
4.7.1    أدوات لتقييم فعالية العلاجات

8.1    إعداد تقارير صحة الأسنان باستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي

1.8.1    أتمتة إنشاء تقارير الأسنان التفصيلية
2.8.1    أنظمة إصدار تقارير مخصصة للمرضى
3.8.1    أدوات الذكاء الاصطناعي لتلخيص النتائج السريرية
4.8.1    دمج البيانات السريرية والإشعاعية في التقارير الآلية

9.1    منصات مزودة بالذكاء الاصطناعي لمراقبة صحة أسنان المريض

1.9.1    تطبيقات للمراقبة الذاتية لصحة الفم
2.9.1    منصات تعليم طب الأسنان التفاعلية القائمة على الذكاء الاصطناعي
3.9.1    أدوات تتبع الأعراض ونصائح شخصية في طب الأسنان
4.9.1    أنظمة التلعيب لتعزيز عادات نظافة الأسنان الجيدة

10.1    الأمن والخصوصية في معالجة معلومات الأسنان

1.10.1    البروتوكولات الأمنية لحماية بيانات المرضى
2.10.1    أنظمة التشفير وإخفاء الهوية في إدارة البيانات السريرية
3.10.1    اللوائح والامتثال القانوني في إدارة معلومات طب الأسنان
4.10.1    تعليم الخصوصية والتوعية للمهنيين والمرضى 

وحدة 2. تشخيص وتخطيط علاج الأسنان بمساعدة الذكاء الاصطناعي

1.2    الذكاء الاصطناعي في تشخيص أمراض الفم بتقنية Pearl

1.1.2    استخدام خوارزميات التعلم الآلي للتعرف على أمراض الفم
2.1.2    دمج الذكاء الاصطناعي في معدات التشخيص للتحليل في الوقت الحقيقي
3.4.2    أنظمة التشخيص بمساعدة الذكاء الاصطناعي لتحسين الدقة
4.1.2    تحليل الأعراض والعلامات السريرية من خلال الذكاء الاصطناعي للتشخيص السريع

2.2.    تحليل صور الأسنان باستخدام الذكاء الاصطناعي باستخدام Aidoc وoverjet.ai

1.2.2    تطوير برنامج للتفسير الآلي للأشعة السينية للأسنان
2.2.2    الذكاء الاصطناعي في الكشف عن الحالات الشاذة في صور التصوير بالرنين المغناطيسي عن طريق الفم
3.2.2    تحسين جودة صور الأسنان من خلال تقنيات الذكاء الاصطناعي
4.2.2    خوارزميات التعلم العميق لتصنيف حالات الأسنان في الصور

2.3.    الذكاء الاصطناعي في الكشف عن تجاويف وأمراض الأسنان

1.3.2    أنظمة التعرف على الأنماط للتعرف على التجاويف المبكرة
2.3.2    الذكاء الاصطناعي لتقييم مخاطر أمراض الأسنان باستخدام Overjet.ai
3.3.2    تقنيات الرؤية الحاسوبية في الكشف عن أمراض اللثة
4.3.2    أدوات الذكاء الاصطناعي لرصد وتطور التجاويف

2.4.    النمذجة ثلاثية الأبعاد وتخطيط العلاج بالذكاء الاصطناعي باستخدام Materialize Mimics

1.4.2    استخدام الذكاء الاصطناعي لإنشاء نماذج ثلاثية الأبعاد دقيقة لتجويف الفم
2.4.2    أنظمة الذكاء الاصطناعي في التخطيط لعمليات الأسنان المعقدة
3.4.2    أدوات المحاكاة للتنبؤ بنتائج العلاج
4.4.2    الذكاء الاصطناعي في تخصيص الأطراف الاصطناعية والأجهزة السنية

2.5.    تحسين علاجات تقويم الأسنان باستخدام الذكاء الاصطناعي

1.5.2    الذكاء الاصطناعي في تخطيط ومراقبة علاجات تقويم الأسنان من خلال Dental Monitoring
2.5.2    خوارزميات للتنبؤ بحركات الأسنان وتعديلات تقويم الأسنان
3.5.2    تحليل الذكاء الاصطناعي لتقليل أوقات علاج تقويم الأسنان
4.5.2    أنظمة المراقبة عن بعد وتعديل العلاج في الوقت الحقيقي

2.6.    التنبؤ بالمخاطر في علاجات الأسنان

1.6.2    أدوات الذكاء الاصطناعي لتقييم المخاطر في إجراءات طب الأسنان
2.6.2    أنظمة دعم القرار لتحديد المضاعفات المحتملة
3.6.2    النماذج التنبؤية لتوقع ردود الفعل على العلاجات
4.6.2    تحليل السجلات الطبية باستخدام الذكاء الاصطناعي لتخصيص العلاجات باستخدام ChatGPT وAmazon Comprehend Medical

2.7.    تخصيص خطة العلاج المدعومة بالذكاء الاصطناعي مع IBM Watson Health

1.7.2    الذكاء الاصطناعي في تكييف علاجات الأسنان مع الاحتياجات الفردية
2.7.2    أنظمة توصيات العلاج القائمة على الذكاء الاصطناعي
3.7.2    تحليل بيانات صحة الفم للتخطيط الشخصي
4.7.2    أدوات الذكاء الاصطناعي لضبط العلاجات بناءً على استجابة المريض

2.8.    مراقبة صحة الفم بالتقنيات الذكية

1.8.2    الأجهزة الذكية لمراقبة نظافة الفم
2.8.2    تطبيقات الهاتف المحمول المزودة بالذكاء الاصطناعي لمراقبة صحة الأسنان باستخدام تطبيق Dental Care
3.8.2    الأجهزة القابلة للارتداء بأجهزة استشعار لاكتشاف التغيرات في صحة الفم
4.8.2    أنظمة الإنذار المبكر القائمة على الذكاء الاصطناعي للوقاية من أمراض الفم

2.9.    الذكاء الاصطناعي في الوقاية من أمراض الفم

1.9.2    خوارزميات الذكاء الاصطناعي لتحديد عوامل خطر الإصابة بأمراض الفم باستخدام AutoML
2.9.2    أنظمة التثقيف والتوعية بصحة الفم باستخدام الذكاء الاصطناعي
3.9.2    الأدوات التنبؤية للوقاية المبكرة من مشاكل الأسنان
4.9.2    الذكاء الاصطناعي في تعزيز العادات الصحية للوقاية من الفم

2.10.    دراسات الحالة: حالت النجاح في التشخيص والتخطيط باستخدام الذكاء الاصطناعي

1.10.2    تحليل الحالات الحقيقية التي أدى فيها الذكاء الاصطناعي إلى تحسين تشخيص الأسنان
2.10.2    دراسات النجاح في تطبيق الذكاء الاصطناعي لتخطيط العلاج
3.10.2    المعالجات المقارنة باستخدام الذكاء الاصطناعي وبدونه
4.10.2    توثيق التحسينات في الكفاءة والفعالية السريرية بفضل الذكاء الاصطناعي

وحدة 3. التحليل المتقدم ومعالجة البيانات في طب الأسنان  

3.1.    البيانات الضخمة (Big Data) في طب الأسنان: المفاهيم والتطبيقات 

1.1.3    انفجار البيانات في مجال طب الأسنان
2.1.3    مفهوم البيانات الضخمة (Big Data)
3.1.3    تطبيقات البيانات الضخمة (Big Data) في طب الأسنان

3.2.    استخراج البيانات في سجلات الأسنان باستخدام KNIME وPython

1.2.3    المنهجيات الرئيسية لاستخراج البيانات
2.2.3    تكامل بيانات سجل الأسنان
3.2.3    الكشف عن الأنماط والشذوذات في سجلات الأسنان

3.3.    تقنيات التحليل التنبؤي المتقدمة في صحة الفم الأسنان باستخدام KNIME وPython

1.3.3    تقنيات التصنيف لتحليل صحة الفم
2.3.3    تقنيات الانحدار لتحليل صحة الفم
3.3.3    التعلم العميق (Deep Learning) لتحليل صحة الفم

3.4.    نماذج الذكاء الاصطناعي لعلم أوبئة الأسنان باستخدام KNIME وPython

1.4.3    تقنيات التصنيف لعلم الأوبئة الأسنان
2.4.3    تقنيات الانحدار لعلم الأوبئة الأسنان
3.4.3    التقنيات غير الخاضعة للرقابة لعلم الأوبئة الأسنان

3.5.    الذكاء الاصطناعي في إدارة البيانات الإكلينيكية والشعاعية باستخدام KNIME وPython

1.5.3    تكامل البيانات السريرية للإدارة الفعالة مع أدوات الذكاء الاصطناعي
2.5.3    تحويل التشخيص الشعاعي من خلال أنظمة الذكاء الاصطناعي المتقدمة
3.5.3    الإدارة المتكاملة للبيانات السريرية والشعاعية

3.6.    خوارزميات التعلم الآلي في أبحاث طب الأسنان باستخدام KNIME وPython

1.6.3    تقنيات التصنيف في أبحاث طب الأسنان
2.6.3    تقنيات الانحدار في أبحاث طب الأسنان 
3.6.3    التقنيات غير الخاضعة للرقابة في أبحاث طب الأسنان

3.7.    تحليل الشبكات الاجتماعية في مجتمعات صحة الفم الأسنان باستخدام KNIME وPython

1.7.3    مقدمة في تحليل الشبكات الاجتماعية
2.7.3    تحليل الآراء والمشاعر في الشبكات الاجتماعية في مجتمعات صحة الفم 
3.7.3    تحليل اتجاهات وسائل التواصل الاجتماعي في مجتمعات صحة الفم 

3.8.    الذكاء الاصطناعي في رصد اتجاهات وأنماط صحة الفم باستخدام KNIME وPython

1.8.3    الكشف المبكر عن الاتجاهات الوبائية باستخدام الذكاء الاصطناعي
2.8.3    المراقبة المستمرة لأنماط نظافة الفم باستخدام أنظمة الذكاء الاصطناعي
3.8.3    التنبؤ بالتغيرات في صحة الفم باستخدام نماذج الذكاء الاصطناعي

3.9.    أدوات الذكاء الاصطناعي لتحليل التكاليف في طب الأسنان باستخدام KNIME وPython

1.9.3    تحسين الموارد والتكاليف باستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي
2.9.3    تحليل الكفاءة والربحية في ممارسات طب الأسنان باستخدام الذكاء الاصطناعي
3.9.3    استراتيجيات خفض التكلفة بناءً على البيانات التي تم تحليلها بواسطة الذكاء الاصطناعي

3.10.    الابتكارات في الذكاء الاصطناعي للأبحاث السريرية لطب الأسنان  

1.10.3    تنفيذ التقنيات الناشئة في البحوث السريرية لطب الأسنان
2.10.3    تحسين التحقق من صحة نتائج البحوث السريرية لطب الأسنان باستخدام الذكاء الاصطناعي
3.10.3    تعاون متعدد التخصصات في الأبحاث السريرية للبيع بالتجزئة المدعومة بالذكاء الاصطناعي

برنامج فريد من نوعه سيساعدك على تحقيق قفزة نوعية في مهنتك خلال 6 أشهر فقط"