سيجعلك هذه المحاضرة الجامعية تتقدم بلا توقف في نموك المهني كطبيب متخصص في البيانات الضخمة (Big Data) وتطبيقاتها الطبية" 

توفر تحليلات البيانات الضخمة (Big Data) في قطاع الرعاية الصحية باستخدام التعلم الآلي فوائد عديدة لكل من الرعاية الصحية والأبحاث الطبية الحيوية. من بين هؤلاء، تبرز قدرتهم على التطبيب عن بعد والمساعدة عن بعد. بالمثل، فإن الذكاء الاصطناعي مفيد في تحديد عوامل الخطر والاتجاهات في صحة السكان. بهذه الطريقة، يمكن للعاملين في المجال الطبي تنفيذ التدخلات أو السياسات الوقائية بشكل أكثر فعالية. من ناحية أخرى، تعمل هذه الأداة الذكية على تعزيز إدارة الموارد بشكل أفضل في البيئة الطبية. يساعد ذلك على التنبؤ بالطلب على الرعاية الطبية وتحسين تخصيص الموظفين وتقليل تكاليف التشغيل. 

لهذا السبب، تقوم TECH بتطوير محاضرة جامعية تتناول بالتفصيل أسس البيانات الضخمة (Big Data) في قطاع الصحة من خلال الذكاء الاصطناعي. سوف يتعمق المنهج في تنفيذ الأدوات والبروتوكولات لضمان جودة البيانات المستخدمة في التحليلات السريرية. في المقابل، ستتعمق الأجندة في تقييم الجودة في تحليل البيانات الصحية، باستخدام مؤشرات مبتكرة. سيتم التركيز أيضًا على بروتوكولات استخراج البيانات، حتى يتمكن الخريجون من إجراء تشخيصات أكثر موثوقية من خلال دراسة مجموعة واسعة من المعلومات السريرية والطبية الحيوية. 

من ناحية أخرى، سيزود هذا البرنامج الطلاب بأساس نظري متين، يمكنهم من تطبيقه في مواقف حقيقية، وذلك بفضل قيادة ودعم طاقم تدريسي متميز، مكون من خبراء ذوي مسيرة مهنية واسعة. بهذه الطريقة، توفر TECH للطالب المنهجية الحصرية لإعادة التعلم (Relearning)، وهو نظام تعليمي تربوي مبتكر يعتمد على تكرار المفاهيم الأساسية، وبالتالي ضمان الاستيعاب الفعال للمعرفة. الشيء الوحيد الذي سيحتاجه المحترفون هو جهاز إلكتروني قادر على الوصول إلى الإنترنت للوصول إلى الحرم الجامعي الافتراضي والاستمتاع بالمواد التعليمية الأكثر ديناميكية في السوق الأكاديمية. 

سوف تتبنى أساليب تواصل صحية إبداعية وسيكون مرضاك على اطلاع تام بصحتهم" 

تحتويالمحاضرة الجامعية في تحليل البيانات الضخمة (Big Data) في قطاع الصحة باستخدام الذكاء الاصطناعي على البرنامج التعليمي الأكثر اكتمالا و حداثة في السوق. أبرز خصائصها 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 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 

ستنفذ أطر حوكمة فعالة لضمان الإدارة الأخلاقية والمسؤولة للبيانات السريرية'' 

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

وسيتيح 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 التعلم القائم على حل المشكلات، والذي المهني في يجب أن تحاول من خلاله حل المواقف المختلفة للممارسة المهنية التي تنشأ من خلاله. للقيام بذلك، سيحصل على مساعدة من نظام فيديو تفاعلي مبتكر من قبل خبراء مشهورين.  

ستصمم استراتيجيات التجميع والمعالجة المسبقة التي تضمن سرية المعلومات الطبية"

ستحقق أهدافك بفضل أدوات التدريس الخاصة بـ TECH، بما في ذلك مقاطع الفيديو التفسيرية والملخصات التفاعلية"

من خلال هذا البرنامج، الذي يستمر لمدة 150 ساعة، سيقوم الخريجون بتعزيز معرفتهم للحصول على البيانات الطبية وتصفيتها ومعالجتها مسبقًا. سيسمح هذا للمهنيين بالحصول على ممارسة عمل تتميز بالجودة والنزاهة. سيضمن الخبراء أمن المعلومات الطبية في جميع الأوقات، من خلال تطبيق بروتوكولات الأمان الأكثر فعالية. بالإضافة إلى ذلك، سيستخدمون أدوات البيانات الضخمة (Big Data) الرئيسية لرصد انتشار الأمراض المعدية في الوقت الفعلي. 

التدريب الذي سيسمح لك بالتغلب على تحديات محددة تتعلق بتصور البيانات وأمن المعلومات الطبية" 

الأهداف المحددة

فهم الأسس النظرية للذكاء الاصطناعي 
دراسة الأنواع المختلفة من البيانات وفهم دورة حياة البيانات 
تقييم الدور الحاسم للبيانات في تطوير وتنفيذ حلول الذكاء الاصطناعي 
الخوض في الخوارزميات والتعقيد لحل مشاكل محددة 
استكشاف الأسس النظرية للشبكات العصبية لتطوير التعلم العميق 
تحليل الحوسبة الحيوية وأهميتها في تطوير الأنظمة الذكية 
تحليل استراتيجيات الذكاء الاصطناعي الحالية في مختلف المجالات وتحديد الفرص والتحديات 
إجراء تقييم نقدي لفوائد وقيود الذكاء الاصطناعي في مجال الصحة، وتحديد الأخطاء المحتملة وتقديم تقييم مستنير لتطبيقه السريري 
إدراك أهمية التعاون عبر التخصصات لتطوير حلول الذكاء الاصطناعي الفعالة 
الحصول على منظور شامل للاتجاهات الناشئة والابتكارات التكنولوجية في مجال الذكاء الاصطناعي المطبقة على الصحة 
اكتساب معرفة قوية في الحصول على البيانات الطبية وتصفيتها ومعالجتها مسبقًا 
فهم المبادئ الأخلاقية واللوائح القانونية المطبقة على تنفيذ الذكاء الاصطناعي في الطب، وتعزيز الممارسات الأخلاقية والإنصاف والشفافية 

الأهداف المحددة

اكتساب معرفة قوية حول الحصول على البيانات الطبية وتصفيتها ومعالجتها مسبقًا 
تطوير نهج سريري يعتمد على جودة البيانات وسلامتها في سياق لوائح الخصوصية 
تطبيق المعرفة المكتسبة في حالات الاستخدام العملي والتطبيقات، مما يسمح لك بفهم وحل التحديات الخاصة بالقطاع، بدءًا من تحليل النص وحتى تصور البيانات وأمن المعلومات الطبية 
تحديد تقنيات البيانات الضخمة (Big Data) الخاصة بقطاع الرعاية الصحية، بما في ذلك تطبيق خوارزميات التعلم الآلي للتحليل 
توظيف إجراءات البيانات الضخمة (Big Data) لتتبع ومراقبة انتشار الأمراض المعدية في الوقت الحقيقي لتوفير استجابة فعالة للأوبئة 

بدون جداول صارمة أو جداول التقييم. هذه هي الشهادة الجامعية من TECH!“