بفضل هذا البرنامج 100٪ عبر الإنترنت، ستحلل بدقة المبادئ الأساسية للتعلم الآلي وتنفيذه في تحليل البيانات الطبية الحيوية" 

أثناء العلاجات العلاجية، يحتاج المستخدمون إلى المراقبة المستمرة من قبل المهنيين الطبيين للتحقق من فعاليتهم وبهذا المعنى، فإن الذكاء الاصطناعي مفيد لجمع البيانات في الوقت الفعلي حول الحالة السريرية للأشخاص. أيضًا، تكتشف أدواتهم تغييرات طفيفة في الصحة لتنبيه المتخصصين عند الضرورة. وبالتالي، يمكن للأطباء تطبيق التعديلات بناءً على ردود فعل الأفراد ومنع المشاكل المستقبلية التي تعرض حياتهم للخطر.

تدرك TECH أهميتها، وتنفذ درجة الماجستير الخاص التي ستتناول بالتفصيل التطبيقات المحددة للذكاء الاصطناعي في مجال الأبحاث السريرية. صممه خبراء في هذا المجال، سيتعمق المنهج في محاكاة الكمبيوتر في الطب الحيوي وتحليل البيانات السريرية المتقدمة. بهذه الطريقة، سيكتسب الخبراء مهارات متقدمة لتنفيذ التعلم الآلي في سيناريوهات طبية حيوية معقدة. علاوة على ذلك، سيؤكد المنهج الدراسي على الاعتبارات الأخلاقية والقانونية لاستخدام الذكاء الاصطناعي للخريجين لتطوير إجراءاتهم من منظور تأملي للغاية.

وتجدر الإشارة إلى أن منهجية هذا البرنامج تعزز طابعه الابتكاري. توفر TECH بيئة تعليمية بنسبة 100٪ عبر الإنترنت، تتكيف مع احتياجات المهنيين المشغولين الذين يتطلعون إلى التقدم في حياتهم المهنية. وعليه، سيكون بمقدورها أن تخطط فرادى جداولها الزمنية وجداولها الزمنية للتقييم. وبالمثل، يستخدم التدريب النظام الجديد لإعادة التعلم Relearning، بناءً على تكرار المفاهيم الرئيسية لإصلاح المعرفة وتسهيل التعلم. وبهذه الطريقة، فإن الجمع بين المرونة والنهج التربوي القوي يجعله في متناول الجميع. وسيتاح للمهنيين أيضا الوصول إلى مكتبة مليئة بالموارد السمعية البصرية، بما في ذلك الرسوم البيانية أو الموجزات التفاعلية. بالإضافة إلى ذلك، ستشمل الشهادة الجامعية حالات سريرية حقيقية من شأنها أن تقرب تطوير البرنامج من واقع الرعاية الصحية. 

إن قدرة الذكاء الاصطناعي على دمج البيانات من مصادر مختلفة والتنبؤ بالنتائج ستساهم في جعل ممارستك الطبية أكثر دقة وشخصية"

تحتوي درجة الماجستير الخاص في الذكاء الاصطناعي في البحث الإكلينيكي على البرنامج التعليمي الأكثر اكتمالًا وتحديثًا في السوق. أبرز خصائصه هي:

تطوير الحالات العملية التي يقدمها الخبراء في مجال الذكاء الاصطناعي في البحث الإكلينيكي. 
المحتويات الرسومية والتخطيطية والعملية البارزة التي يتم تصورها بها، تجمع المعلومات العلمية والعملية حول تلك التخصصات الأساسية للممارسة المهنية. 
تمارين تطبيقية تتيح للطالب القيام بعملية التقييم الذاتي لتحسين التعلم. 
تركيزها الخاص على المنهجيات المبتكرة 
دروس نظرية، أسئلة للخبير، منتديات نقاش حول مواضيع مثيرة للجدلوأعمال التفكير الفردي 
توفر المحتوى من أي جهاز ثابت أو محمول متصلبالإنترنت 

لتحقيق أهدافك الأكاديمية بطريقة مرنة، تقدم لك TECH منهجية تعلم عبر الإنترنت 100%، بناءً على الوصول المجاني إلى المحتوى وتخصيص التدريس" 

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.  

هل تتطلع إلى تعميق تنفيذ البيانات الضخمة Big Data؟ أدر بشكل أكثر فعالية تقنيات التعلم الآلي بفضل درجة الماجستير الخاص هذه"

يشمل التدريب تحليل الجوانب الأخلاقية والقانونية والتنظيمية، والالتزام بالمسؤولية والوعي بالتحديات المعاصرة"

سيوفر هذا التدريب للخريجين معرفة شاملة بالذكاء الاصطناعي المطبق على الأبحاث السريرية. وبهذه الطريقة، سيكون المهنيون مؤهلين تأهيلاً عالياً لمواجهة التحديات الحالية والمستقبلية في المجال الطبي. سيتم دعم المتخصصين أيضًا من خلال الجوانب الأخلاقية والمبتكرة التي ستساعدهم على تغيير الرعاية الصحية. كما سيتعاملون مع تقنيات تحليل البيانات الطبية المتقدمة، وتطوير نماذج تنبؤية للتجارب السريرية وتنفيذ حلول إبداعية لتخصيص العلاج. سيعالج هذا بشكل فعال التعقيدات السريرية من خلال المقترحات القائمة على الأدلة. 

سوف تتعمق في أحدث التقنيات والتطبيقات الأكثر ثورية للذكاء الاصطناعي في الأبحاث السريرية، باستخدام أفضل موارد الوسائط المتعددة"

الأهداف العامة

فهم الأسس النظرية للذكاء الاصطناعي 
دراسة أنواع مختلفة من البيانات وفهم دورة حياة البيانات 
تقييم الدور الحاسم للبيانات في تطوير وتنفيذ حلول الذكاء الاصطناعي 
التعمق في الخوارزمية والتعقيد لحل مشاكل معينة 
استكشاف الأساس النظري للشبكات العصبية لتطوير التعلم العميق Deep Learning 
تحليل الحوسبة الملهمة بيولوجياً وأهميتها في تطوير الأنظمة الذكية 
تحليل استراتيجيات الذكاء الاصطناعي الحالية في مختلف المجالات، وتحديد الفرص والتحديات 
اكتساب نظرة شاملة على تحول البحث السريري من خلال الذكاء الاصطناعي، من أسسه التاريخية إلى التطبيقات الحالية 
تعلم طرق فعالة لدمج البيانات غير المتجانسة في الأبحاث السريرية، بما في ذلك معالجة اللغة الطبيعية وتصور البيانات المتقدمة 
اكتساب فهم قوي للنموذج الطبي الحيوي والتحقق من صحة المحاكاة، واستكشاف استخدام مجموعات البيانات datasets الاصطناعية وتطبيقات الذكاء الاصطناعي العملية في الأبحاث الصحية 
فهم وتطبيق تقنيات التسلسل الجيني وتحليل البيانات باستخدام الذكاء الاصطناعي واستخدام الذكاء الاصطناعي في التصوير الطبي الحيوي 
اكتساب الخبرة في المجالات الرئيسية مثل تخصيص العلاج والطب الدقيق والتشخيص بمساعدة الذكاء الاصطناعي وإدارة التجارب السريرية 
اكتساب معرفة قوية بمفاهيم البيانات الضخمة Big Data في المجال السريري والتعرف على الأدوات الأساسية للتحليل 
تعميق المعضلات الأخلاقية، ومراجعة الاعتبارات القانونية، واستكشاف التأثير الاجتماعي والاقتصادي والمستقبلي للذكاء الاصطناعي على الصحة، وتعزيز الابتكار وريادة الأعمال في مجال الذكاء الاصطناعي السريري 

الأهداف المحددة

الوحدة 1. أسس الذكاء الاصطناعي 

تحليل التطور التاريخي للذكاء الاصطناعي، من بداياته إلى حالته الحالية، وتحديد المعالم والتطورات الرئيسية 
فهم عمل شبكات الخلايا العصبية وتطبيقها في نماذج التعلم في الذكاء الاصطناعي 
دراسة مبادئ وتطبيقات الخوارزميات الجينية، وتحليل فائدتها في حل المشكلات المعقدة 
تحليل أهمية المكانس والمفردات والتصنيفات في هيكلة ومعالجة البيانات لأنظمة الذكاء الاصطناعي 
استكشاف مفهوم الشبكة الدلالية وتأثيرها على تنظيم المعلومات وفهمها في البيئات الرقمية 

الوحدة 2. أنواع البيانات ودورة حياتها 

فهم المفاهيم الأساسية للإحصاءات وتطبيقها في تحليل البيانات 
تحديد وتصنيف مختلف أنواع البيانات الإحصائية، من الكمية إلى النوعية 
تحليل دورة حياة البيانات، من توليدها إلى إزالتها، وتحديد المراحل الرئيسية 
استكشاف المراحل الأولية لدورة حياة البيانات، مع تسليط الضوء على أهمية تخطيط البيانات وهيكلها 
دراسة عمليات جمع البيانات، بما في ذلك المنهجية والأدوات وقنوات الجمع 
استكشاف مفهوم Datawarehouse (مستودع البيانات)، مع التأكيد على العناصر التي تدمجه وتصميمه 
تحليل الجوانب التنظيمية المتعلقة بإدارة البيانات، والامتثال للوائح الخصوصية والأمن، وكذلك الممارسات الجيدة 

الوحدة 3. البيانات في الذكاء الاصطناعي 

إتقان أساسيات علم البيانات، بما في ذلك أدوات وأنواع ومصادر تحليل المعلومات 
استكشاف عملية تحويل البيانات إلى معلومات باستخدام تقنيات استخراج البيانات وتصورها 
دراسة بنية وخصائص مجموعات البيانات datasets، وفهم أهميتها في إعداد واستخدام البيانات لنماذج الذكاء الاصطناعي 
تحليل النماذج الخاضعة للإشراف وغير الخاضعة للإشراف، بما في ذلك الأساليب والتصنيف 
استخدام أدوات محددة وممارسات جيدة في إدارة البيانات ومعالجتها، وضمان الكفاءة والجودة في تنفيذ الذكاء الاصطناعي

الوحدة 4. استخراج البيانات الاختيار والمعالجة المسبقة والتحول 

تقنيات الاستدلال الإحصائي الرئيسية لفهم وتطبيق الأساليب الإحصائية في استخراج البيانات 
إجراء تحليل استكشافي مفصل لمجموعات البيانات لتحديد الأنماط والحالات الشاذة والاتجاهات ذات الصلة 
تطوير مهارات إعداد البيانات، بما في ذلك تنظيف البيانات وإدماجها وتنسيقها لاستخدامها في استخراج البيانات 
تنفيذ استراتيجيات فعالة لإدارة القيم المفقودة في مجموعات البيانات، بتطبيق أساليب الإسناد أو الحذف وفقاً للسياق 
تحديد وتخفيف الضوضاء الموجودة في البيانات، باستخدام تقنيات الترشيح والتنعيم لتحسين جودة مجموعة البيانات 
معالجة المعالجة المسبقة للبيانات في بيئات البيانات الضخمة Big Data 

الوحدة 5. الخوارزمية والتعقيد في الذكاء الاصطناعي 

تقديم استراتيجيات تصميم الخوارزميات، مما يوفر فهمًا راسخًا للمناهج الأساسية لحل المشكلات 
تحليل كفاءة وتعقيد الخوارزميات، وتطبيق تقنيات التحليل لتقييم الأداء من حيث الزمان والمكان 
دراسة وتطبيق خوارزميات الفرز وفهم تشغيلها ومقارنة كفاءتها في سياقات مختلفة 
استكشاف الخوارزميات القائمة على الأشجار وفهم بنيتها وتطبيقاتها 
التحقيق في الخوارزميات باستخدام Heaps، وتحليل تنفيذها وفائدتها في التلاعب الفعال بالبيانات 
تحليل الخوارزميات القائمة على الرسم البياني، واستكشاف تطبيقها في تمثيل وحل المشكلات التي تنطوي على علاقات معقدة
دراسة خوارزميات Greedy، وفهم منطقها وتطبيقاتها في حل مشاكل التحسين 
التحقيق في أسلوب التراجع وتطبيقه من أجل الحل المنهجي للمشاكل، وتحليل فعاليته في مختلف السيناريوهات 

الوحدة 6. أنظمة ذكية 

استكشاف نظرية الوكيل، وفهم المفاهيم الأساسية لتشغيله وتطبيقه في الذكاء الاصطناعي وهندسة البرمجيات 
دراسة تمثيل المعارف، بما في ذلك تحليل الأنطولوجيات وتطبيقها في تنظيم المعلومات المنظمة 
تحليل مفهوم الشبكة الدلالية وأثرها على تنظيم واسترجاع المعلومات في البيئات الرقمية 
تقييم ومقارنة مختلف تمثيلات المعرفة، ودمجها لتحسين كفاءة ودقة الأنظمة الذكية 
دراسة المعقولات الدلالية والأنظمة القائمة على المعرفة وأنظمة الخبراء، وفهم وظائفها وتطبيقاتها في صنع القرار الذكي

وحدة 7. التعلم الآلي واستخراج البيانات 

إدخال عمليات اكتشاف المعرفة ومفاهيم التعلم الآلي الأساسية 
دراسة أشجار القرارات كنماذج للتعلم الخاضع للإشراف وفهم بنيتها وتطبيقاتها 
تقييم المصنفات باستخدام تقنيات محددة لقياس أدائها ودقتها في تصنيف البيانات 
دراسة الشبكات العصبية وفهم أدائها وهندستها المعمارية لحل مشاكل التعلم الآلي المعقدة 
استكشاف الأساليب البايزية وتطبيقها في التعلم الآلي، بما في ذلك الشبكات البايزية والمصنفات البايزية 
تحليل نماذج الانحدار والاستجابة المستمرة للتنبؤ بالقيم العددية من البيانات 
دراسة تقنيات التجميع clustering لتحديد الأنماط والهياكل في مجموعات البيانات غير الموسومة 
استكشاف تعدين النصوص ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP)، وفهم كيفية تطبيق تقنيات التعلم الآلي لتحليل النص وفهمه 

الوحدة 8. الشبكات العصبية، أساس التعلم العميق Deep Learning 

إتقان أساسيات التعلم العميق، وفهم دوره الأساسي في التعلم العميق Deep Learning 
استكشاف العمليات الأساسية في الشبكات العصبية وفهم تطبيقها في بناء النماذج 
تحليل الطبقات المختلفة المستخدمة في الشبكات العصبية وتعلم كيفية اختيارها بشكل صحيح 
فهم الطبقات والعمليات الفعالة لتصميم هياكل الشبكة العصبية المعقدة والفعالة 
استخدام المدربين والمحسنات لضبط وتحسين أداء الشبكات العصبية 
استكشاف العلاقة بين الخلايا العصبية البيولوجية والاصطناعية لفهم أعمق لتصميم النموذج 
ضبط المعلمات الفائقة لضبط الشبكات العصبية Fine Tuning، وتحسين أدائها في مهام محددة 

الوحدة 9. تدريب الشبكات العصبية العميقة 

حل المشكلات المتعلقة بالتدرج في تدريب الشبكات العصبية العميقة 
استكشاف وتطبيق محسنات مختلفة لتحسين كفاءة النموذج والتقارب 
برمجة معدل التعلم لضبط سرعة تقارب النموذج ديناميكيًا 
فهم ومعالجة الإفراط في التكيف من خلال استراتيجيات محددة أثناء التدريب 
تطبيق مبادئ توجيهية عملية لضمان تدريب الشبكات العصبية العميقة بكفاءة وفعالية 
تنفيذ التعلم التحويلي  Transfer Learning كأسلوب متقدم لتحسين أداء النموذج في مهام محددة 
استكشاف وتطبيق تقنيات زيادة البيانات Data Augmentation لإثراء مجموعات البيانات وتحسين تعميم النماذج 
تطوير تطبيقات عملية باستخدام Transfer Learning لحل مشاكل العالم الحقيقي 
فهم وتطبيق تقنيات التسوية لتحسين التعميم وتجنب الإفراط في التكيف في الشبكات العصبية العميقة 

الوحدة 10. تخصيص النموذج والتدريب باستخدام TensorFlow 

إتقان أساسيات TensorFlow والتكامل مع NumPy لإدارة البيانات والحسابات بكفاءة 
تخصيص نماذج وخوارزميات التدريب باستخدام القدرات المتقدمة لـ TensorFlow 
استكشاف واجهة برمجة التطبيقات tfdata لإدارة مجموعات البيانات ومعالجتها بشكل فعال 
تنفيذ تنسيق TFRecord لتخزين مجموعات البيانات الكبيرة والوصول إليها في TensorFlow 
استخدام طبقات كيراس للمعالجة المسبقة لتسهيل بناء النموذج المخصص 
استكشاف مشروع مجموعات بيانات TensorFlow Datasets للوصول إلى مجموعات البيانات المحددة مسبقًا وتحسين كفاءة التطوير
تطوير تطبيق التعلم العميقDeep Learning مع TensorFlow، ودمج المعرفة المكتسبة في الوحدة 
تطبيق جميع المفاهيم المستفادة في بناء وتدريب النماذج المخصصة مع TensorFlow في حالات العالم الحقيقي 

الوحدة 11. Deep Computer Vision بشبكات عصبية ملتفة 

فهم بنية القشرة البصرية وأهميتها في Deep Computer Vision 
استكشاف طبقات التلافيف ووضعها لاستخراج ميزات الصورة الرئيسية 
تنفيذ طبقات التجميع واستخدامها في نماذج Deep Computer Vision باستخدام Keras 
تحليل مختلف بنى الشبكات العصبية التلافيفية (CNN) وقابليتها للتطبيق في سياقات مختلفة 
تطوير وتنفيذ شبكة CNN ResNet باستخدام مكتبة Keras لتحسين كفاءة النموذج وأدائه 
استخدام نماذج Keras المدربة مسبقًا للاستفادة من تعلم النقل في مهام محددة 
تطبيق تقنيات التصنيف والتوطين في بيئات Deep Computer Vision 
استكشاف استراتيجيات اكتشاف الكائنات وتتبع الكائنات باستخدام الشبكات العصبية التلافيفية 
تطبيق تقنيات التجزئة الدلالية لفهم وتصنيف الأشياء في الصور بالتفصيل 

الوحدة 12. معالجة اللغة الطبيعية (NLP) مع الشبكات الطبيعية المتكررة (RNN) والرعاية 

تطوير مهارات توليد النصوص باستخدام الشبكات العصبية المتكررة (NRN) 
تطبيق RNN في آراء التصنيف لتحليل المشاعر في النصوص 
فهم وتطبيق آليات الرعاية في نماذج معالجة اللغات الطبيعية 
تحليل واستخدام نماذج المحولاتTransformers في مهام NLP محددة 
استكشاف تطبيق نماذج المحولات Transformers في سياق معالجة الصور والرؤية الحاسوبية 
التعرف على مكتبة Hugging Face Transformers للتنفيذ الفعال للنماذج المتقدمة 
مقارنة مكتبات المحولات Transformers المختلفة لتقييم مدى ملاءمتها لمهام محددة 
تطوير تطبيق عملي للمعلومات غير المحدودة التي تدمج الموارد الطبيعية وآليات الاستجابة لحل مشاكل العالم الحقيقي 

الوحدة 13. أجهزة التشفير التلقائي و GANs ونماذج الانتشار Autoencoders, GANs, 

تطوير تمثيلات بيانات فعالة من خلال أجهزة التشفير التلقائيو GANs ونماذج الانتشار 
تشغيل PCA باستخدام مشفر أوتوماتيكي خطي غير مكتمل لتحسين تمثيل البيانات 
تنفيذ وفهم تشغيل المشفرات الأوتوماتيكية المكدسة 
استكشاف وتطبيق أجهزة التشفير الذاتي التلافيفية لتمثيل البيانات المرئية بكفاءة 
تحليل وتطبيق فعالية المشفرات الأوتوماتيكية المشتتة في تمثيل البيانات 
إنشاء صور أزياء من مجموعة بيانات MNIST باستخدام أجهزة التشفير التلقائي 
فهم مفهوم شبكات الخصومة التوليدية (GANs) ونماذج الانتشار 
تنفيذ ومقارنة أداء نماذج البث وGANs لتوليد البيانات 

الوحدة 14. الحوسبة المستوحاة من الحيوية  

تقديم المفاهيم الأساسية للحوسبة المستوحاة من الحيوية 
استكشاف خوارزميات التكيف الاجتماعي كتركيز رئيسي في الحوسبة المستوحاة من الحيوية
تحليل استراتيجيات استكشاف الفضاء واستغلاله في الخوارزميات الوراثية 
فحص نماذج الحوسبة التطورية في سياق التحسين 
مواصلة التحليل التفصيلي لنماذج الحوسبة التطورية 
تطبيق البرمجة التطورية على مشاكل التعلم المحددة 
معالجة تعقيد المشاكل المتعددة الأهداف في مجال الحوسبة المستوحاة من الحيوية 
استكشاف تطبيق الشبكات العصبية في مجال الحوسبة المستوحاة من الحيوية 
تعميق تنفيذ وفائدة الشبكات العصبية في الحوسبة المستوحاة من الحيوية 

الوحدة 15. الذكاء الاصطناعي: الاستراتيجيات والتطبيقات 

وضع استراتيجيات لتنفيذ الذكاء الاصطناعي في مجال الخدمات المالية 
تحليل الآثار المترتبة على الذكاء الاصطناعي في تقديم الخدمات الصحية 
تحديد وتقييم المخاطر المرتبطة باستخدام الذكاء الاصطناعي في الصحة 
تقييم المخاطر المحتملة المرتبطة باستخدام الذكاء الاصطناعي في الصناعة 
تطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي في الصناعة لتحسين الإنتاجية 
تصميم حلول الذكاء الاصطناعي لتحسين العمليات في الإدارة العامة 
تقييم تنفيذ تكنولوجيات الذكاء الاصطناعي في قطاع التعليم 
تطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي في الغابات والزراعة لتحسين الإنتاجية 
تحسين عمليات الموارد البشرية من خلال الاستخدام الاستراتيجي للذكاء الاصطناعي 

الوحدة 16. أساليب وأدوات الذكاء الاصطناعي للبحوث السريرية 

الحصول على رؤية شاملة لكيفية تحويل الذكاء الاصطناعي للبحوث السريرية، من أسسها التاريخية إلى التطبيقات الحالية 
تطبيق الأساليب الإحصائية والخوارزميات المتقدمة في التجارب السريرية لتحسين تحليل البيانات 
تصميم التجارب مع الأساليب المبتكرة وإجراء تحليل شامل للنتائج في البحث السريري 
تطبيق معالجة اللغة الطبيعية لتحسين التوثيق العلمي والسريري في سياق البحث 
دمج البيانات غير المتجانسة بشكل فعال باستخدام أحدث التقنيات لتعزيز البحث السريري متعدد التخصصات 

الوحدة 17. البحث الطبي الحيوي مع الذكاء الاصطناعي  

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 الحاسوبية في اكتشاف الأدوية وتحليل التفاعلات الجزيئية ونمذجة الأمراض المعقدة 

الوحدة 18. البحث الطبي الحيوي مع الذكاء الاصطناعي 

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 
استكشاف تأثير الذكاء الاصطناعي على الميكروبيوم وعلم الأحياء الدقيقة والأجهزة wearables والمراقبة عن بعد في الدراسات السريرية 
معالجة التحديات الطبية الحيوية المعاصرة، مثل الإدارة الفعالة للتجارب السريرية، وتطوير العلاجات بمساعدة الذكاء الاصطناعي وتطبيق الذكاء الاصطناعي في دراسات المناعة والاستجابة المناعية 
ابتكار التشخيصات بمساعدة الذكاء الاصطناعي لتحسين الاكتشاف المبكر والدقة التشخيصية في بيئات البحث السريري والطبي الحيوي 

الوحدة 19. تحليل البيانات الضخمة Big Data والتعلم الآلي في الأبحاث السريرية 

اكتساب معرفة قوية بالمفاهيم الأساسية للبيانات الضخمة Big Data في المجال السريري والتعرف على الأدوات الأساسية المستخدمة لتحليلها 
استكشاف تقنيات الاستخراج المتقدمة للبيانات وخوارزميات التعلم الآلي والتحليلات التنبؤية وتطبيقات الذكاء الاصطناعي في علم الأوبئة والصحة العامة 
تحليل الشبكات البيولوجية وأنماط الأمراض لتحديد الروابط والعلاجات الممكنة 
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 الأبحاث الطبية الحيوية 

الوحدة 20. الجوانب الأخلاقية والقانونية والمستقبلية للذكاء الاصطناعي في البحث السريري

فهم المعضلات الأخلاقية التي تنشأ عند تطبيق الذكاء الاصطناعي في البحث السريري ومراجعة الاعتبارات القانونية والتنظيمية ذات الصلة في مجال الطب الحيوي 
معالجة التحديات المحددة في إدارة الموافقة المستنيرة في دراسات الذكاء الاصطناعي 
التحقيق في كيفية تأثير الذكاء الاصطناعي على الإنصاف والحصول على الرعاية الصحية 
تحليل وجهات النظر المستقبلية حول كيفية نموذج الذكاء الاصطناعي للبحوث السريرية، واستكشاف دوره في استدامة ممارسات البحث الطبي الحيوي وتحديد فرص الابتكار وريادة الأعمال 
معالجة شاملة للجوانب الأخلاقية والقانونية والاجتماعية - الاقتصادية للبحوث السريرية القائمة على الذكاء الاصطناعي 

استفد من منهج متخصص ومحتوى عالي الجودة. قم بتحديث ممارستك السريرية باستخدام TECH!"