بفضل استخدام الذكاء الاصطناعي في تحليل البيانات، ستتمكن من تخصيص العلاجات وتطوير علاجات أكثر فعالية، وبالتالي المساهمة في تقدم الطب"

لقد أحدث تطبيق الذكاء الاصطناعي في تحليل البيانات السريرية ثورة في المشهد الصحي. تسهل قدرتها على معالجة كميات كبيرة من البيانات بسرعة ودقة التي ستسهل تحديد الأنماط المعقدة والارتباطات في مجموعات المعلومات السريرية. كما أنه يتيح تكامل البيانات غير المتجانسة، مثل السجلات الطبية الإلكترونية والصور الطبية والبيانات الجينومية، مما يوفر رؤية شاملة وكاملة لصحة المرضى.

لهذه الأسباب، صممت TECH شهادة الخبرة الجامعية في تحليل البيانات باستخدام الذكاء الاصطناعي في البحث السريري، هذه، وهو برنامج شامل من شأنه أن يزود الطبيب برؤية مفصلة عن الذكاء الاصطناعي، مع التركيز على التعلم الآلي وتطبيقه المحدد في تحليل البيانات السريرية والطبية الحيوية. من معالجة اللغة الطبيعية إلى استخدام الشبكات العصبية في البحوث الطبية الحيوية، ستتم مناقشة أدوات ومنصات وتقنيات تصور البيانات المتقدمة.

سيطبق الخريج أيضًا الذكاء الاصطناعي في محاكاة العمليات البيولوجية، وتوليد مجموعات البيانات التركيبية والتحقق العلمي والسريري من صحة النماذج الناتجة. بالإضافة إلى ذلك، سوف يتعمق في تحليل التفاعلات الجزيئية ونمذجة الأمراض المعقدة وغيرها من القضايا المهمة، مثل الأخلاقيات واللوائح المرتبطة باستخدام البيانات الاصطناعية.

بالمثل، سيركز هذا التدريب على تطبيق البيانات الضخمة  وتقنيات التعلم الآلي في البحوث السريرية، والتعمق في التنقيب عن البيانات في السجلات السريرية، بالإضافة إلى تطبيق نماذج الذكاء الاصطناعي في علم الأوبئة وتحليل الشبكات البيولوجية.

بالتالي، فقد نفذت TECH برنامجًا قائمًا على منهجية إعادة التعلم (المعروفة بـ Relearning)الحديثة، مع التركيز على تكرار المفاهيم الأساسية لضمان الفهم الأمثل للمنهج الدراسي. في الواقع، ستسمح طريقة التعلم 100%عبر الإنترنت للطلاب بالوصول إلى المحتويات من خلال أي جهاز إلكتروني متصل بالإنترنت.

سوف تكتشف اتجاهات مهمة في الاستجابة للعلاجات المختلفة، بالإضافة إلى التنبؤ بالنتائج السريرية، كل ذلك بفضل هذا البرنامج المتاح 100%عبر الإنترنت" 

تحتوي هذه شهادة الخبرة الجامعية في تحليل البيانات باستخدام الذكاء الاصطناعي في البحث السريري هذه، على البرنامج العلمي الأكثر اكتمالاً وتحديثا في السوق. أبرز خصائصها هي:

تطوير الحالات العملية التي يقدمها الخبراء في تحليل البيانات باستخدام الذكاء الاصطناعي في البحث السريري
المحتويات التصويرية والتخطيطية والعملية البارزة التي يتم تصورها بها، تجمع المعلومات العلمية والعملية حول تلك التخصصات التي تعتبر ضرورية 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

سوف تستكشف الأدوية ومحاكاة العلاجات كجزء من مساهمة الذكاء الاصطناعي في الأبحاث الصحية" 

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.

ستواجه التحديات المرتبطة بإدارة مجموعات البيانات الضخمة وأمن المعلومات وتطبيقات Big Data العملية في الساحة الطبية الحيوية"

سوف تقوم بتطوير استراتيجيات للاستفادة من الذكاء الاصطناعي وتحسين البحوث السريرية من خلال موارد الوسائط المتعددة الأكثر ابتكاراً"

يتميز هذا المؤهل العلمي بهيكل ديناميكي ومحتوى مصمم بشكل استراتيجي لتزويد المتخصص بالأساسيات الأساسية والتطبيقات الأكثر تقدماً للذكاء الاصطناعي في مجال البحوث السريرية. وبهذه الطريقة، سيحلل الخريج مبادئ التعلم الآلي وتفسير البيانات الطبية الحيوية ومعالجة اللغة الطبيعية، بالإضافة إلى التعقيدات الأخلاقية والتنظيمية المحيطة بهذا التخصص الثوري. بالإضافة إلى ذلك، ستتعرف على محاكاة العمليات البيولوجية، وتوليد البيانات التركيبية والتحقق من صحة النماذج، وكل ذلك على يد خبراء بارزين في هذا المجال.

سيتم تزويدك بالمهارات اللازمة لقيادة التحول في مجال البحوث السريرية من خلال القوة المبتكرة للذكاء الاصطناعي"

وحدة 1. أساليب وأدوات الذكاء الاصطناعي للبحوث السريرية

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 باستخدام Tableau

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 IBM Watson Health
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 بمساعدة Aidoc

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 DeepGenomics
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 معقدة باستخدام Microsoft Power BI
3.6.1    تقنيات التصور لسهولة تفسير نتائج البحوث
4.6.1    أدوات الواقع المعزز والافتراضي لتصور البيانات الطبية الحيوية

7.1    معالجة اللغة الطبيعية في التوثيق العلمي والسريري

1.7.1    تطبيق لغة البرمجة الطبيعية لتحليل المؤلفات العلمية والسجلات السريرية باستخدام Linguamatics
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 باستخدام Google Cloud Healthcare API و IBM Watson Health

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 البحوث 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

وحدة 2. البحث الطبي الحيوي مع الذكاء الاصطناعي

1.2    تصميم وتنفيذ دراسات قائمة على الملاحظة بالاشتراك مع منظمة العفو الدولية

1.1.2    تنفيذ الذكاء الاصطناعي لاختيار السكان وتجزئتهم في الدراسات
2.1.2    استخدام الخوارزميات لرصد بيانات الدراسات القائمة على الملاحظة في الوقت الحقيقي
3.1.2    أدوات الذكاء الاصطناعي لتحديد النمط والارتباط في الدراسات القائمة على الملاحظة باستخدام Flatiron Health
4.1.2    التشغيل الآلي لعملية جمع البيانات وتحليلها في الدراسات القائمة على الملاحظة

2.2    التحقق من صحة النماذج ومعايرتها في البحوث السريرية

1.2.2    تقنيات الذكاء الاصطناعي لضمان دقة وموثوقية النماذج السريرية
2.2.2    استخدام الذكاء الاصطناعي في معايرة النماذج التنبؤية في الأبحاث السريرية
3.2.2    طرق التحقق المتبادل المطبقة على النماذج السريرية باستخدام الذكاء الاصطناعي KNIME Analytics Platform
4.2.2    أدوات الذكاء الاصطناعي لتقييم تعميم النموذج السريري

3.2    طرق دمج البيانات غير المتجانسة في البحوث السريرية

1.3.2    تقنيات الذكاء الاصطناعي للجمع بين البيانات السريرية والجينومية والبيئية باستخدام DeepGenomics
2.3.2    استخدام الخوارزميات لإدارة وتنسيق البيانات السريرية غير المنظمة
3.3.2    أدوات الذكاء الاصطناعي لتوحيد وتنسيق البيانات السريرية باستخدام Informatica’s Healthcare Data Management
4.3.2    نظم الذكاء الاصطناعي لربط أنواع مختلفة من البيانات في البحث

4.2    تكامل البيانات الطبية الحيوية متعددة التخصصات من خلال Flatiron Health's OncologyCloud و AutoML

1.4.2    أنظمة الذكاء الاصطناعي لجمع البيانات من مختلف التخصصات الطبية الحيوية
2.4.2    خوارزميات للتحليل المتكامل للبيانات السريرية والمختبرية
3.4.2    أدوات الذكاء الاصطناعي لتصور البيانات الطبية الحيوية المعقدة
4.4.2    استخدام الذكاء الاصطناعي لإنشاء نماذج صحية شاملة من البيانات متعددة التخصصات

5.2    خوارزميات التعلم العميق في تحليل البيانات الطبية الحيوية

1.5.2    تنفيذ الشبكات العصبية في تحليل البيانات الجينية والبروتيومية
2.5.2    استخدام التعلم العميق لتحديد الأنماط في البيانات الطبية الحيوية
3.5.2    تطوير نماذج تنبؤية في الطب الدقيق مع التعلم العميق
4.5.2    تطبيق الذكاء الاصطناعي في تحليل التصوير الطبي الحيوي المتقدم بمساعدة Aidoc

6.2    تحسين عمليات البحث مع التشغيل الآلي

1.6.2    أتمتة الروتين المختبري باستخدام أنظمة الذكاء الاصطناعي باستخدام Beckman Coulter
2.6.2    استخدام الذكاء الاصطناعي لإدارة الموارد والوقت بكفاءة في البحث
3.6.2    أدوات الذكاء الاصطناعي لتحسين سير العمل في البحث السريري
4.6.2    النظم الآلية لتتبع التقدم المحرز في البحوث والإبلاغ عنه

7.2    المحاكاة والنمذجة الحسابية في الطب باستخدام الذكاء الاصطناعي

1.7.2    تطوير نماذج حسابية لمحاكاة السيناريوهات السريرية
2.7.2    استخدام الذكاء الاصطناعي لمحاكاة التفاعلات الجزيئية والخلوية باستخدام Schrödinger 
3.7.2    أدوات الذكاء الاصطناعي في إنشاء النماذج التنبؤية للأمراض باستخدام GNS Healthcare
4.7.2    تطبيق الذكاء الاصطناعي في محاكاة آثار الأدوية وعلاجها

8.2    استخدام الواقع الافتراضي والمعزز في الدراسات السريرية باستخدام Surgical Theater

1.8.2    تنفيذ الواقع الافتراضي للتدريب والمحاكاة في الطب
2.8.2    استخدام الواقع المعزز في العمليات الجراحية والتشخيص
3.8.2    أدوات الواقع الافتراضي للدراسات السلوكية والنفسية
4.8.2    تطبيق التكنولوجيات الغامرة في إعادة التأهيل والعلاج

9.2    أدوات استخراج البيانات المطبقة على البحوث الطبية الحيوية

1.9.2    استخدام تقنيات التنقيب عن البيانات لاستخلاص المعرفة من قواعد البيانات الطبية الحيوية
2.9.2    تنفيذ خوارزميات الذكاء الاصطناعي لاكتشاف الأنماط في البيانات السريرية
3.9.2    أدوات الذكاء الاصطناعي لتحديد الاتجاهات في مجموعات البيانات الكبيرة باستخدام Tableau
4.9.2    تطبيق استخراج البيانات في توليد فرضيات البحث 

10.2    تطوير المؤشرات الحيوية والتحقق من صحتها باستخدام الذكاء الاصطناعي

1.10.2    استخدام الذكاء الاصطناعي لتحديد وتوصيف المؤشرات الحيوية الجديدة
2.10.2    تنفيذ نماذج الذكاء الاصطناعي للتحقق من صحة العلامات الحيوية في التجارب السريرية
3.10.2    أدوات الذكاء الاصطناعي في ارتباط المؤشرات الحيوية بالنتائج السريرية باستخدام Oncimmune
4.10.2    تطبيق الذكاء الاصطناعي في تحليل العلامات الحيوية للطب الشخصي

وحدة 3. تحليل البيانات الضخمة  والتعلم الآلي في الأبحاث السريرية

1.3    البيانات الضخمة Big Data في الأبحاث السريرية: المفاهيم والأدوات

1.1.3    استغلال البيانات في مجال الأبحاث السريرية
2.1.3    مفهوم البيانات الضخمة Big Data والأدوات الرئيسية
3.1.3    تطبيقات البيانات الضخمة Big Data في الأبحاث السريرية

2.3    استخراج البيانات في السجلات السريرية والطبية الحيوية باستخدام KNIME وPython

1.2.3    المنهجيات الرئيسية لاستخراج البيانات
2.2.3    دمج البيانات السريرية وبيانات السجل الطبي الأحيائي
3.2.3    الكشف عن الأنماط والحالات الشاذة في السجلات السريرية والطبية الأحيائية

3.3    خوارزميات التعلم الآلي في البحوث الطبية الحيوية مع KNIME وPython

1.3.3    تقنيات التصنيف في البحوث الطبية الحيوية
2.3.3    تقنيات الانحدار في البحوث الطبية الحيوية
3.3.3    التقنيات غير الخاضعة للإشراف في الأبحاث الطبية الحيوية

4.3    تقنيات التحليل التنبؤي في البحوث الإكلينيكية مع KNIME وPython

1.4.3    تقنيات التصنيف في البحوث السريرية
2.4.3    تقنيات الانحدار في البحث السريري
3.4.3    التعلم العميق Deep Learning في الأبحاث السريرية

5.3    نماذج الذكاء الاصطناعي في علم الأوبئة والصحة العامة باستخدام KNIME وPython

1.5.3    تقنيات تصنيف علم الأوبئة والصحة العامة
2.5.3    تقنيات الانحدار في علم الأوبئة والصحة العامة
3.5.3    التقنيات غير الخاضعة للإشراف لعلم الأوبئة والصحة العامة

6.3    تحليل الشبكات البيولوجية وأنماط الأمراض باستخدام KNIME وPython

1.6.3    استكشاف التفاعلات في الشبكات البيولوجية لتحديد أنماط الأمراض
2.6.3    دمج بيانات الأوميكس في تحليل الشبكة لتوصيف التعقيدات البيولوجية
3.6.3    تطبيق خوارزميات التعلم الآلي machine learning  لاكتشاف أنماط المرض

7.3    تطوير أدوات للتشخيص الإكلينيكي من خلال workflow وPython

1.7.3    إنشاء أدوات تشخيص إكلينيكية مبتكرة تستند إلى بيانات متعددة الأبعاد
2.7.3    دمج المتغيرات الإكلينيكية والجزيئية في تطوير الأدوات التنبؤية
3.7.3    تقييم فعالية الأدوات التنبؤية في مختلف السياقات السريرية

8.3    تصور متقدم وتوصيل البيانات المعقدة باستخدام أدوات PowerBI وPython

1.8.3    استخدام تقنيات التصور المتقدمة لتمثيل البيانات الطبية الحيوية المعقدة
2.8.3    وضع استراتيجيات اتصال فعالة لعرض نتائج التحليل المعقدة
3.8.3    تنفيذ أدوات التفاعل في التصورات لتحسين الفهم

9.3    تحديات أمن البيانات وإدارة البيانات الضخمة Big Data

1.9.3    معالجة تحديات أمن البيانات في سياق البيانات الطبية الحيوية الضخمة Big Data
2.9.3    استراتيجيات لحماية الخصوصية في إدارة مجموعات كبيرة من البيانات الطبية الحيوية
3.9.3    تنفيذ تدابير أمنية للتخفيف من المخاطر في التعامل مع البيانات الحساسة

10.3    التطبيقات العملية ودراسات الحالة في مجال البيانات البيولوجية الطبية الضخمة Big Data

1.10.3    استكشاف قصص النجاح في تنفيذ البيانات الضخمة (Big Data) الطبية الحيوية في البحوث السريرية
2.10.3    وضع استراتيجيات عملية لتطبيق البيانات الضخمة (Big Data) في اتخاذ القرارات السريرية
3.10.3    تقييم الأثر والدروس المستفادة من خلال دراسات الحالة الطبية الأحيائية

إنها تجربة تدريبية فريدة ومهمة وحاسمة لتعزيز تطورك المهني"