سوف تتناول دمج البيانات الضخمة والتعلم الآلي في البحوث الإكلينيكية، مما يحسن بفهمك للأمراض الأكثر تعقيدًا"

لقد برز تحليل البيانات الضخمة (Big Data) والتعلم الآلي كأدوات أساسية في مجال البحوث الإكلينيكية، مما يوفر فوائد كبيرة في مجال الصحة. يتيح استخدام مجموعات كبيرة من البيانات في الوقت الفعلي للباحثين تحديد الأنماط المعقدة والارتباطات في المعلومات المجمعة من المرضى، مما يسهل الكشف المبكر عن الاتجاهات وتخصيص العلاجات. بالتالي، فإن هذا التقارب بين التقنيات لا يؤدي إلى تسريع عملية البحث فحسب، بل يساهم أيضًا في تقديم طب أكثر دقة وتخصيصًا.

في هذا السياق، طورت TECH هذه المحاضرة الجامعية في تحليل البيانات الضخمة والتعلم الآلي في البحوث الإكلينيكية، والتي ستوفر انغماسًا عميقًا في الاستخدام الاستراتيجي لمجموعات البيانات الكبيرة وتقنيات التعلم الآلي في المجال الطبي. بالتالي، سيركز المنهج الدراسي على جوانب رئيسية متعددة، بدءًا من استكشاف البيانات في السجلات الإكلينيكية، إلى تطبيق نماذج الذكاء الاصطناعي في علم الأوبئة وتحليل الشبكات البيولوجية المعقدة.

بالمثل، سيتم تحليل فرص الكشف المبكر عن الأمراض وتخصيص العلاجات وتحسين البروتوكولات الطبية. بالإضافة إلى ذلك، سيتم تناول حلول التحديات مثل خصوصية البيانات وجودة المعلومات والتفسير الصحيح للنتائج. بهذه الطريقة، ستعمل الدرجة على إعداد المتخصصين لقيادة التقدم في الطب الحديث، مع الاستفادة الكاملة من إمكانات تحليل البيانات الضخمة (Big Data) والتعلم الآلي في البحوث الإكلينيكية.

ابتكرت TECH نهجًا شاملاً يعتمد على منهجية إعادة التعلم (Relearning) المتطورة لتدريب الخبراء المؤهلين تأهيلاً عاليًا في تطبيقات الذكاء الاصطناعي. سيركز هذا النوع من التعلم على تكرار الأفكار الأساسية لتعزيز الفهم العميق للمحتوى. ستحتاج فقط إلى جهاز إلكتروني متصل بالإنترنت للوصول إلى المحتوى، مما يلغي الالتزام بالتواجد الفعلي أو اتباع الجداول الزمنية المحددة.

ستطبق خوارزميات التعلم الآلي للتنبؤ بالنتائج االإكلينيكية وتحسين بروتوكولات العلاج وتطوير الكفاءة في تحديد المؤشرات الحيوية ذات الصلة"

تحتوي هذه المحاضرة الجامعية في تحليل البيانات الضخمة (Big Data) والتعلم الآلي في البحوث الإكلينيكية على البرنامج الأكثر اكتمالاً وتحديثًا في السوق. أبرز خصائصها هي:

تطوير الحالات العملية المقدمة من قبل خبراء في تحليل البيانات الضخمة (Big Data) والتعلم الآلي في البحوث الإكلينيكية
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 تتعمق في استراتيجيات التقييم والتشخيص التي تحقق حاليًا أفضل النتائج، حتى تتمكن من تنفيذها في ممارستك منذ بداية المحاضرة الجامعية"

وهي تضم في هيئة التدريس مهنيين ينتمون إلى مجال التوجيه المهني، الذين يصبون في هذا التدريب خبرة عملهم، فضلاً عن المتخصصين المعترف بهم المنتمين إلى جمعيات مرجعية وجامعات مرموقة.

بفضل محتوى الوسائط المتعددة الذي تم تطويره باستخدام أحدث التقنيات التعليمية، والذين سيتيحوا للمهني فرصة للتعلم الموضوعي والسياقي، أي في بيئة محاكاة ستوفر تعليماً غامرًا مبرمجًا للتدريب في مواقف 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 البرنامج. لهذا، سيحصل المهني على مساعدة من نظام فيديو تفاعلي مبتكر تم إنشاؤه بواسطة خبراء معترف بهم في مجال التوجيه المهني ولديهم خبرة تعليمية واسعة.

سوف تتعمق في التنقيب عن البيانات في السجلات الإكلينيكية لاستخراج أنماط قيمة، كل ذلك من خلال موارد الوسائط المتعددة المبتكرة المضمنة في البرنامج"

سوف تتعمق في التنقيب عن البيانات في السجلات الإكلينيكية لاستخراج أنماط قيمة، كل ذلك من خلال موارد الوسائط المتعددة المبتكرة المضمنة في البرنامج"

تتمثل الأهداف الأساسية للبرنامج في تزويد المهنيين بفهم قوي لأدوات تحليل البيانات الضخمة (Big Data) واستخدام خوارزميات التعلم الآلي في السياق الطبي. بالتالي، سيتم تدريب الخريجين على تحديد وتطبيق الاستراتيجيات الفعالة لتحليل مجموعات كبيرة من البيانات الإكلينيكية، واستخراج الأنماط ذات الصلة التي يمكن أن تؤدي إلى اكتشافات مهمة في الطب. بالإضافة إلى ذلك، سيركز البرنامج على تطوير المهارات العملية لتصميم وتنفيذ نماذج الذكاء الاصطناعي التي تسمح بالتنبؤ بالنتائج الطبية، وتخصيص العلاجات، وتحسين اتخاذ القرارات الإكلينيكية.

سوف تقوم بالتحقيق في تحليل البيانات الضخمة (Big Data) المطبق على المعلومات الإكلينيكية، بما في ذلك الحصول على مجموعات كبيرة من المعطيات الطبية الحيوية وتنظيفها واستكشافها"

الأهداف عام

اكتساب معرفة قوية حول مفاهيم البيانات الضخمة (Big Data) في المجال الإكلينيكي والتعرف على الأدوات الأساسية لتحليلها

الأهداف المحددة

الحصول على معرفة قوية بالمفاهيم الأساسية للبيانات الضخمة (Big Data) في البيئة الإكلينيكية والتعرف على الأدوات الأساسية المستخدمة لتحليلها 
اكتشاف تقنيات استخراج البيانات المتقدمة وخوارزميات التعلم الآلي والتحليلات التنبؤية وتطبيقات الذكاء الاصطناعي في علم الأوبئة والصحة العامة 
تحليل الشبكات البيولوجية وأنماط المرض لتحديد الروابط والعلاجات المحتملة 
معالجة أمن البيانات وإدارة التحديات المرتبطة بكميات كبيرة من البيانات في البحوث الطبية الحيوية 
التحقيق في دراسات الحالة التي توضح إمكانات البيانات الضخمة (Big Data) في البحوث الطبية الحيوية 

سوف تزود نفسك بالمهارات العملية لمواجهة التحديات المحددة للبحوث الإكلينيكية، مثل الإدارة الآمنة للبيانات الحساسة والتفسير الدقيق للنتائج"