منهج دراسي 100%عبر الإنترنت يتيح لك من خلال دراسات الحالة، الخوض في أكثر الوظائف التشخيصية تميزا لأدوات الذكاء الاصطناعي"

فتحت التقنيات الناشئة في مجال الرعاية الصحية آفاقاً جديدة لمعالجة حالات مثل السرطان والزهايمر والسكري. تعمل هذه الأدوات المتطورة على تحسين دقة التشخيص مع المساعدة في تحديد خيارات العلاج الأنسب للمرضى بناءً على ملفهم الوراثي أوسجلهم الطبي أو البيانات السكانية. بهذه الطريقة، يركز الأخصائيون عملهم على تصميم علاجات مخصصة من أجل تحقيق نتائج أكثر فعالية وتقليل الآثار الجانبية التي قد تترتب على هذه العلاجات. مع ذلك، لتحقيق ذلك، يحتاج الممارسون إلى تحديث معرفتهم باستمرار من أجل تطبيق الإجراءات الأكثر ابتكارًا في ممارستهم السريرية. 

للاستجابة لهذه الحاجة، قامت TECH بتنفيذ محاضرة جامعية تغطي تطبيقات الذكاء الاصطناعي في سياق الرعاية الصحية. يغطي المنهج الدراسي، الذي صممه خبراء حقيقيون في هذا المجال، كل شيء بدءًا من تكامل البيانات السريرية متعددة الوسائط إلى تطوير مجموعات البيانات datasets وإدارة المعلومات التي تم الحصول عليها. بالإضافة إلى ذلك، يتطرق المنهج الدراسي أيضاً إلى عملية تقييم نماذج التشخيص بمساعدة الأتمتة الذكية. علاوة على ذلك، يمكن للممارس تحليل الحالات السريرية الحقيقية وتقييم استراتيجيات الرعاية الفعالة. بهذه الطريقة، يحقق خريجو هذا البرنامج إتقاناً شاملاً للتحديات المتعلقة بهذه الابتكارات الطبية، مما يمكنهم من تحقيق التميز في ممارسة الرعاية الصحية.  

تتيح تجربة التعلم 100%عبر الإنترنت في هذه المحاضرة الجامعية للمهنيين المرونة في القيام بالدورة التدريبية في الوقت والمكان الذي يختارونه. لا تتضمن هذه الشهادة الجامعية جداول زمنية محددة مسبقاً أو فصولاً دراسية حضورية، وبالتالي تجنب التنقلات غير الضرورية إلى مركز الدراسة. بالتالي، لإكمال هذا المسار الأكاديمي، كل ما تحتاجه هو جهاز متصل بالإنترنت. علاوة على ذلك، تتميز TECH بمنهجية تعلم مبتكرة: Rإعادة التعلم (المعروفة بـ Relearning). تتضمن طريقة التدريس هذه تكرار المفاهيم الأساسية لضمان الاستيعاب الأمثل للمحتويات بطريقة طبيعية وتدريجية. 

ستتمكن من معالجة اللغة الطبيعية في السجلات الطبية لإجراء التشخيصات السريرية الأكثر دقة بعد إكمال هذا البرنامج الذي يستمر لمدة 6 أسابيع"

تحتوي هذه المحاضرة الجامعية في التشخيص السريري المعزز بالذكاء الاصطناعي على البرنامج العلمي الأكثر اكتمالاً وتحديثا في السوق. من أهم مميزاته هي:

تطوير الحالات العملية المقدمة من قبل خبراء الذكاء الاصطناعي في الممارسة السريرية
محتوياتها البيانية والتخطيطية والعملية البارزة التي يتم تصورها بها تجمع المعلومات العلمية والعملية حول تلك التخصصات الأساسية للممارسة المهنية
التمارين العملية حيث يمكن إجراء عملية التقييم الذاتي لتحسين التعلم
تركيزها الخاص على المنهجيات المبتكرة
دروس نظرية وأسئلة للخبراء ومنتديات مناقشة حول القضايا المثيرة للجدل وأعمال التفكير الفردية
توفر المحتوى من أي جهاز ثابت أو محمول متصل بالإنترنت

بفضل المنهجية المبتكرة لإعادة التعلم (المعروفة بـ Relearning)، والتي تعتبر TECH رائدة، سوف تقوم بدمج جميع المعارف بطريقة مثالية لتحقيق النتائج التي تبحث عنها بنجاح"

البرنامج يضم في أعضاء هيئة تدريسه محترفين في المجال يجلبون إلى 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 المشكلات، والذي يجب على المهني من خلاله محاولة حل مختلف مواقف الممارسة المهنية التي تنشأ على مدار السنة الدراسىة. للقيام بذلك، سيحصل على مساعدة من نظام فيديو تفاعلي مبتكر من قبل خبراء مشهورين.      

ستقوم بإنشاء مجموعات بيانات (datasets) تساعدك على اكتشاف عوامل الخطر وتطوير مناهج علاجية جديدة باستخدام هذا البرنامج"

هل تريد التخصص في تفسير التصوير الطبي من خلال الأتمتة الذكية؟ حقق ذلك من خلال هذا المنهج الحصري"

ستقدم هذه المحاضرة الجامعية لمحة شاملة عن تطبيق الذكاء الاصطناعي في مجال الصحة. لتحقيق ذلك، سيقدم المنهج الدراسي أحدث الأدوات التكنولوجية للتشخيص بمساعدة الإدراك الحاسوبي. سيتعمق المنهج الدراسي أيضًا في التعرف على الأنماط والتعلم الآلي (Machine Learning) من أجل تصنيف الأمراض بشكل مناسب. كما سيتم تحليل القيم ونقاط الضعف والأخطاء المحتملة في تطبيق الذكاء الاصطناعي. خلال البرنامج، ستسلط المحتويات الضوء على أهمية التعاون متعدد التخصصات لتزويد المستخدمين بالخدمات القائمة على التميز السريري.

سوف تتقن الأدوات التكنولوجية الأكثر تقدماً للتشخيص بمساعدة الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك التعلم الآلي والصور عالية الدقة"

الوحدة 1 التشخيص في الممارسة السريرية باستخدام الذكاء الاصطناعي

1.1    تقنيات وأدوات التشخيص بمساعدة الذكاء الاصطناعي

1.1.1    تطوير برامج للتشخيص بمساعدة الذكاء الاصطناعي في مختلف التخصصات الطبية خلال ChatGPT
2.1.1    استخدام الخوارزميات المتقدمة للتحليل السريع والدقيق للأعراض والعلامات السريرية
3.1.1    تكامل الذكاء الاصطناعي في أجهزة التشخيص لتحسين الكفاءة
4.1.1    أدوات الذكاء الاصطناعي للمساعدة في تفسير نتائج الاختبارات المختبرية من خلال IBM Watson Health

2.1    دمج البيانات السريرية المتعددة الوسائط للتشخيص

1.2.1    أنظمة الذكاء الاصطناعي للجمع بين التصوير والمختبر والسجلات السريرية من خلال AutoML
2.2.1    أدوات للربط بين البيانات متعددة الوسائط في تشخيصات أكثر دقة من خلال Enlitic Curie
3.2.1    استخدام الذكاء الاصطناعي لتحليل الأنماط المعقدة من أنواع مختلفة من البيانات السريرية من خلال Flatiron Health’s OncologyCloud
4.2.1    دمج البيانات الجينية والجزيئية في التشخيص بمساعدة الذكاء الاصطناعي

3.1    إنشاء مجموعات بيانات datasets في الصحة وتحليلها باستخدام الذكاء الاصطناعي من خلال Google Cloud Healthcare API

1.3.1    وضع قواعد بيانات سريرية للتدريب على نموذج الذكاء الاصطناعي
2.3.1    استخدام الذكاء الاصطناعي لتحليل واستخراج الرؤىinsights من مجموعات البيانات datasetsالكبيرة
3.3.1    أدوات الذكاء الاصطناعي لتنظيف وإعداد البيانات السريرية
4.3.1    نظم الذكاء الاصطناعي لتحديد الاتجاهات والأنماط في البيانات الصحية

4.1    تصور وإدارة البيانات الصحية باستخدام الذكاء الاصطناعي

1.4.1    أدوات الذكاء الاصطناعي للتصور التفاعلي والمفهوم للبيانات الصحية
2.4.1    أنظمة الذكاء الاصطناعي للإدارة الفعالة لأحجام كبيرة من البيانات السريرية
3.4.1    استخدام dashboards القائمة على الذكاء الاصطناعي لرصد المؤشرات الصحية
4.4.1    تكنولوجيات الذكاء الاصطناعي لإدارة البيانات الصحية وأمنها

5.1    التعرف على الأنماط والتعلم الآلي machine learning في التشخيص السريري باستخدام PathAI

1.5.1    تطبيق تقنيات التعلم الآلي machine learning للتعرف على الأنماط في البيانات السريرية
2.5.1    استخدام الذكاء الاصطناعي في التعرف المبكر على الأمراض من خلال تحليل الأنماط باستخدام PathAI
3.5.1    تطوير نماذج تنبؤية لتشخيص أكثر دقة
4.5.1    تنفيذ خوارزميات التعلم الآلي في تفسير البيانات الصحية

6.1    تفسير الصور الطبية من خلال الذكاء الاصطناعي بمساعدة Aidoc

1.6.1    نظم الذكاء الاصطناعي للكشف عن حالات الشذوذ في التصوير الطبي وتصنيفها
2.6.1    استخدام التعلم العميق في تفسير الصور الشعاعية والرنين والتصوير المقطعي
3.6.1    أدوات الذكاء الاصطناعي لتحسين الدقة والسرعة في التصوير
4.6.1    تنفيذ الذكاء الاصطناعي للمساعدة في اتخاذ القرارات السريرية على أساس التصوير

7.1    معالجة اللغة الطبيعية للسجلات الطبية في التشخيص السريري من خلال ChatGPT و Amazon Buy Medical

1.7.1    استخدام معالجة اللغة الطبيعية لاستخراج المعلومات ذات الصلة بالسجلات السريرية
2.7.1    أنظمة الذكاء الاصطناعي لتحليل ملاحظات الأطباء وتقارير المرضى
3.7.1    أدوات الذكاء الاصطناعي لتلخيص وتصنيف معلومات التاريخ الطبي
4.7.1    تطبيق NLP في تحديد الأعراض والتشخيصات من النصوص السريرية

8.1    التحقق من صحة نماذج التشخيص بمساعدة الذكاء الاصطناعي من خلال ConcertAI

1.8.1    طرق التحقق من صحة نماذج الذكاء الاصطناعي واختبارها في البيئات السريرية الحقيقية
2.8.1    تقييم الأداء ودقة أدوات التشخيص المدعومة بالذكاء الاصطناعي
3.8.1    استخدام الذكاء الاصطناعي لضمان الموثوقية والأخلاق في التشخيص السريري
4.8.1    تنفيذ بروتوكولات التقييم المستمر لنظم الذكاء الاصطناعي الصحي

9.1    الذكاء الاصطناعي في تشخيص الأمراض النادرة باستخدام Face2Gene

1.9.1    تطوير أنظمة الذكاء الاصطناعي المتخصصة في تحديد الأمراض النادرة
2.9.1    استخدام الذكاء الاصطناعي لتحليل الأنماط غير النمطية وعلم الأعراض المعقد
3.9.1    أدوات الذكاء الاصطناعي للتشخيص المبكر والدقيق للأمراض النادرة
4.9.1    تنفيذ قواعد بيانات عالمية مع الذكاء الاصطناعي لتحسين تشخيص الأمراض النادرة

10.1    قصص النجاح والتحديات في التنفيذ التشخيصي للذكاء الاصطناعي

1.10.1    تحليل دراسات الحالة حيث أدى الذكاء الاصطناعي إلى تحسين التشخيص السريري بشكل كبير
2.10.1    تقييم التحديات في اعتماد الذكاء الاصطناعي في البيئات السريرية
3.10.1    مناقشة حول العوائق الأخلاقية والعملية في تنفيذ الذكاء الاصطناعي التشخيصي
4.10.1    استعراض استراتيجيات التغلب على العقبات في إدماج الذكاء الاصطناعي في التشخيص الطبي

تجربة تدريبية فريدة من نوعها، أساسية وحاسمة لتعزيز تطورك المهني″