ستطبق أساليب متقدمة لاستعادة البيانات الطبية في أفضل جامعة رقمية في العالم وفقا لمجلة Forbes"

الهدف الأساسي من استخراج البيانات والتعلم الآلي هو تحسين رعاية المستخدم من خلال تسهيل اتخاذ القرارات السريرية في مجال طب الأسنان. بهذا المعنى، تعد التقنيات مفيدة بشكل خاص للتشخيص المبكر وتخصيص العلاجات العلاجية والإدارة الفعالة للموارد. بالتالي، يعمل الطاقم الطبي على تحسين التجربة الصحية للأشخاص أثناء زيارتهم لعيادات طب الأسنان. 

في هذا السياق، نفذت TECH برنامجًا متقدمًا يتعمق في تحليل البيانات الضخمة (Big Data) في القطاع الصحي، من خلال الأنظمة التي يقدمها الذكاء الاصطناعي. ستتعمق الخطة الدراسية، التي صممها متخصصون في هذا الموضوع، سواء في معالجة البيانات أو في تقييم الجودة خلال التحليلات المختلفة. في المقابل، سيوفر المفاتيح للمحترفين لضمان الأمان عند التعامل مع المعلومات. 

بالمثل، ستؤكد المواد التعليمية على أهمية التعرف على الأنماط والتعلم الآلي (Machine Learning)أثناء التشخيص السريري. بالإضافة إلى ذلك، سيتم تحليل الأدوات الأكثر تقدما لرصد ومراقبة المؤشرات الصحية. سيسمح ذلك للطلاب بتنفيذ خوارزميات التعلم الآلي لتنفيذ الخطط العلاجية، والتي من خلالها يتم توفير الرعاية الصحية على أساس التميز. 

منهجية هذا البرنامج تعزز طبيعته الابتكارية. توفر TECH بيئة تعليمية 100% عبر الإنترنت للطلاب، وبالتالي تتكيف مع احتياجات المهنيين المشغولين الذين يرغبون في التقدم في حياتهم المهنية. كما يستخدم منهج إعادة التعلم (Relearning)، القائم على تكرار المفاهيم الأساسية لترسيخ المعرفة وتسهيل التعلم. بهذه الطريقة، فإن الجمع بين المرونة والنهج التربوي القوي يجعلها في متناول الجميع.

سوف تتعمق في التعرف على الأنماط والتعلم الآلي (Machine Learning) لإجراء التشخيصات السريرية الأكثر دقة" 

تحتوي شهادة الخبرة الجامعية الجامعية في التشخيص والعلاج ومراقبة الأسنان باستخدام الذكاء الاصطناعي على البرنامج التعليمي الأكثر اكتمالا وحداثة في السوق. أبرز خصائصها هي:

تطوير الحالات العملية التي قدمها خبراء في التشخيص والعلاج ومكافحة الأسنان باستخدام الذكاء الاصطناعي 
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 

سوف تقوم بتحسين الرعاية الصحية الخاصة بك بفضل الأساليب التي تتميز بالتعاون العالي متعدد التخصصات بين مختلف المهنيين" 

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. 

هل ترغب في الخوض في إدارة البيانات الخاصة في القطاع الصحي؟ حقق ذلك من خلال هذه الخطة الدراسية في 450 ساعة فقط"

بفضل نظام إعادة التعلم (Relearning) الذي تستخدمه TECH، سوف تقلل من ساعات الدراسة والحفظ الطويلة"

بفضل هذه الشهادة الجامعية، سيكتسب الخريجون المهارات اللازمة لاستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي الأكثر تقدمًا في السياق السريري. بهذه الطريقة، سيكونون قادرين على إجراء التشخيصات المساعدة وتحليل الصور الطبية وتفسير النتائج باستخدام الأتمتة الذكية. بالمثل، سوف يتقن المحترفون الآليات الرئيسية للبيانات الضخمة (Big Data)، وينفذون بشكل فعال تقنيات استخراج البيانات والتحليل التنبؤي. بالإضافة إلى ذلك، سيكتسبون معرفة متخصصة في تطبيق الذكاء الاصطناعي، في جوانب مثل علم الأوبئة في طب الأسنان، وإدارة البيانات السريرية، وتحليل الشبكات الاجتماعية، والبحث السريري باستخدام الخوارزميات الحديثة. 

ستقوم بتطوير خوارزميات الذكاء الاصطناعي لتحسين مراقبة الحالة الطبية لمرضاك" 

الأهداف العامة

اكتساب معرفة قوية بمبادئ التعلم الآلي (Machine Learning) وتطبيقاتها المحددة في سياقات طب الأسنان 
إتقان الأساليب والأدوات اللازمة لتحليل بيانات الأسنان، بما في ذلك تقنيات التصور لتحسين التشخيص 
تطوير فهم عميق للاعتبارات الأخلاقية والخصوصية المرتبطة بتطبيق الذكاء الاصطناعي في طب الأسنان 
اكتساب مهارات متقدمة في تطبيق الذكاء الاصطناعي للتشخيص الدقيق لأمراض الفم وتفسير صور الأسنان 
التعرف على الاستخدام المتخصص للذكاء الاصطناعي في التخطيط والنمذجة ثلاثية الأبعاد للعلاجات وتحسين علاجات تقويم الأسنان وتخصيص خطط العلاج 
تطوير المهارات اللازمة لاستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي لمراقبة صحة الفم والوقاية من أمراض الفم ودمج هذه التقنيات بشكل فعال 
التعرف على أحدث تقنيات الذكاء الاصطناعي المطبقة في الطباعة ثلاثية الأبعاد والروبوتات والإدارة السريرية وطب الأسنان عن بعد وأتمتة المهام الإدارية 
استخدام الذكاء الاصطناعي لتحليل تعليقات المرضى، وتحسين استراتيجيات تسويق الأسنان وإدارة علاقات العملاء، وتحسين الإدارة السريرية والإدارية في عيادات الأسنان 
إدارة مجموعات البيانات الكبيرة، باستخدام مفاهيم البيانات الضخمة (Big Data) واستخراج البيانات والتحليل التنبؤي وخوارزميات التعلم الآلي 
استكشاف التحديات الأخلاقية واللوائح والمسؤولية المهنية والتأثير الاجتماعي والحصول على رعاية الأسنان والاستدامة وتطوير السياسات والابتكار والمنظورات المستقبلية في تطبيق الذكاء الاصطناعي في طب الأسنان 

الأهداف المحددة

الوحدة 1. التشخيص في الممارسة السريرية باستخدام الذكاء الاصطناعي 

تحليل نقدي لفوائد وقيود الذكاء الاصطناعي في مجال الصحة 
تحديد الأخطاء المحتملة، وتقديم تقييم مستنير لتطبيقها في الإعدادات السريرية 
إدراك أهمية التعاون عبر التخصصات لتطوير حلول الذكاء الاصطناعي الفعالة 
تطوير المهارات اللازمة لتطبيق أدوات الذكاء الاصطناعي في السياق السريري، مع التركيز على جوانب مثل التشخيص المساعد وتحليل الصور الطبية وتفسير النتائج 
تحديد الأخطاء المحتملة في تطبيق الذكاء الاصطناعي في مجال الصحة، وتوفير رؤية مستنيرة لاستخدامه في الإعدادات السريرية

الوحدة 2. علاج ومراقبة المريض بالذكاء الاصطناعي 

تفسير النتائج من أجل الإنشاء الأخلاقي لمجموعات البيانات (datasets) والتطبيق الاستراتيجي في حالات الطوارئ الصحية 
اكتساب مهارات متقدمة في عرض وتصور وإدارة بيانات الذكاء الاصطناعي الصحية 
الحصول على منظور شامل للاتجاهات الناشئة والابتكارات التكنولوجية في مجال الذكاء الاصطناعي المطبقة على الصحة 
تطوير خوارزميات الذكاء الاصطناعي لتطبيقات محددة مثل مراقبة الصحة، وتسهيل التنفيذ الفعال للحلول في الممارسة الطبية
تصميم وتنفيذ علاجات طبية فردية من خلال تحليل البيانات السريرية والجينومية للمرضى باستخدام الذكاء الاصطناعي 

الوحدة 3. تحليل البيانات الضخمة (Big Data) في القطاع الصحي باستخدام الذكاء الاصطناعي 

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 

شهادة جامعية ستمنحك المرونة بفضل تنسيقها 100% عبر الإنترنت. تتكيف TECH مع جداول أعمال المحترفين المشغولين!"