ازرع شبكات عصبية في أفضل جامعة رقمية في العالم وفقا لمجلة فوربس"

التعلم الآلي في الأبحاث الطبية الحيوية مفيد للغاية للأطباء لتحسين دقة تشخيصهم. من خلال تحليل كميات كبيرة من البيانات الطبية الحيوية، يكتشف هذا النظام الأنماط الفردية في صحة المستخدمين. بهذه الطريقة، يضع الخبراء خططًا علاجية مخصصة بالكامل، من أجل التكيف مع الاحتياجات المحددة للمرضى. بالإضافة إلى ذلك، فإن هذه التكنولوجيا قادرة على تحديد العلاقات المعقدة بين الجينات والبروتينات والأمراض، مما يسهل اكتشاف المؤشرات الحيوية. وهذا يسرع البحث في كل من العلاجات والأدوية الجديدة، مما يعني ضمناً تحسين رفاهية المواطنين. 

في هذا السياق، تنفذ TECH دراسة رائدة ستزود المتخصصين بفهم شامل ومهارات عملية ليصبحوا خبراء في المنهجيات المتقدمة في الأبحاث الطبية الحيوية مع الذكاء الاصطناعي لجعل ذلك ممكنًا، سيتعمق المنهج في محاكاة العمليات والظروف البيولوجية. في هذا السياق، ستعمل الأجندة على تعميق توليد مجموعات البيانات الاصطناعية، فضلاً عن التحقق العلمي والسريري للنماذج الناتجة. وتجدر الإشارة إلى أن المواد الأكاديمية ستبرز أهمية الأخلاقيات والأنظمة المرتبطة باستخدام البيانات الاصطناعية.

منهج دراسي يكتسب ديناميكية أكبر بفضل حبوب الوسائط المتعددة والتنوع الواسع للموارد التعليمية مثل القراءات المتخصصة أو دراسات حالات إفرادية. بالإضافة إلى ذلك، فإن منهجية إعادة التعلم Relearning، التي تستخدمها هذه المؤسسة الأكاديمية، ستقود المهنيين إلى تحقيق تحديث أكثر فعالية وفي وقت أقصر. فرصة فريدة للتحديث من خلال خيار تربوي مرن عبر الإنترنت، والذي يفضل توافق المسؤوليات اليومية الأكثر تطلبًا مع برنامج جامعي في المقدمة. الشرط الوحيد للأطباء هو أن يكون لديهم جهاز مع الوصول إلى الإنترنت لدخول الحرم الجامعي الافتراضي وتوسيع معرفتهم من خلال محتوى التدريس الأكثر ابتكارًا. 

بصفتك متخصصًا، ستتمكن من استخدام الذكاء الاصطناعي لجمع البيانات من الأجهزة الطبية وإيجاد حالات أكثر تعقيدًا." 

يحتوي هذا البرنامج في المنهجيات المتقدمة في الأبحاث الطبية الحيوية مع الذكاء الاصطناعي على البرنامج التعليمي الأكثر اكتمالًا وتحديثًا في السوق. أبرز خصائصه هي:

تطوير الحالات العملية التي يقدمها الخبراء في مجال المنهجيات المتقدمة في الأبحاث الطبية الحيوية مع الذكاء الاصطناعي
المحتويات الرسومية والتخطيطية والعملية البارزة التي يتم تصورها بها، تجمع المعلومات العلمية والعملية حول تلك التخصصات الأساسية للممارسة المهنية.
الممارسات العملية حيث يمكن إجراء عملية التقييم الذاتي لتحسين عملية 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 تتغلب على التحديات المعاصرة في الأبحاث الطبية الحيوية، من تحليل مجموعات البيانات الكبيرة إلى التنبؤ بالنتائج السريرية" 

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.  

سوف تتعمق في استخدام الصور الطبية والبيانات الجينومية، بموجب نهج شامل لفهم تعقيد الأمراض"

ستعزز معرفتك الرئيسية من خلال منهجية إعادة التعلم المبتكرة لاستيعاب المادة بشكل فعال"

بفضل هذه الشهادة الجامعية، سيكون تحت تصرف الأطباء أحدث أدوات التعلم الآلي لتنفيذها في إجراءاتهم الطبية. سيكتسب الخريجون مهارات متقدمة في تحليل البيانات الطبية الحيوية المعقدة وتنفيذ خوارزميات الذكاء الاصطناعي. بالإضافة إلى ذلك، سوف تتميز بمنظور أخلاقي عند اتخاذ القرارات السريرية. كما سيكونون مؤهلين تأهيلا عاليا لتنفيذ حلول مبتكرة تهدف إلى تحسين نوعية حياة مرضاهم. 

الأهمية الحالية للبحوث الطبية الحيوية تجعل هذه الشهادة الجامعية رهانا آمنا، مع وجود سوق متنامية باستمرار ومليئة بالإمكانيات" 

الأهداف العامة

تطبيق نماذج حسابية لمحاكاة العمليات البيولوجية واستجابات العلاج، باستخدام الذكاء الاصطناعي لتحسين فهم الظواهر الطبية الحيوية المعقدة
اكتساب فهم قوي للنموذج الطبي الحيوي والتحقق من صحة المحاكاة، واستكشاف استخدام مجموعات البيانات datasets الاصطناعية وتطبيقات الذكاء الاصطناعي العملية في الأبحاث الصحية

الأهداف المحددة

اكتساب معرفة قوية حول التحقق من صحة النماذج وعمليات المحاكاة في مجال الطب الحيوي، مما يضمن دقتها وأهميتها السريرية
دمج البيانات غير المتجانسة من خلال طرق متقدمة لإثراء التحليل متعدد التخصصات في البحث السريري
تطوير خوارزميات التعلم العميق لتحسين تفسير وتحليل البيانات الطبية الحيوية في التجارب السريرية
استكشاف استخدام مجموعات البيانات datasets الاصطناعية في الدراسات السريرية وفهم التطبيقات العملية للذكاء الاصطناعي في الأبحاث الصحية
فهم الدور الحاسم للمحاكاة الحسابية في اكتشاف الأدوية وتحليل التفاعلات الجزيئية ونمذجة الأمراض المعقدة

سوف تتقن أدوات التعلم الآلي الأكثر تقدمًا لتحليل كميات كبيرة من البيانات بكفاءة"