ستؤدي قدرة الذكاء الاصطناعي على معالجة البيانات في الوقت الفعلي إلى تحسين مراقبة مرضاك والكشف المبكر عن الأحداث الضارة، مما يعزز سلامة وفعالية علاجاتك" 

ظهرت أدوات الأساليب المتقدمة والذكاء الاصطناعي (AI) كموارد أساسية في مجال الأبحاث السريرية، مما أدى إلى فوائد لا حصر لها أحدثت ثورة في عملية التحقيق. في الواقع، لا تؤدي قدرة الذكاء الاصطناعي على معالجة المعلومات السريرية بسرعة وموضوعية إلى تبسيط عمليات البحث فحسب، بل تعمل أيضًا على تحسين الدقة في اتخاذ القرارات التشخيصية والعلاجية. 

وُلد هذا البرنامج، وسيتناول كلاً من الأسس النظرية والتطبيق العملي للذكاء الاصطناعي، مع التركيز بشكل خاص على المبادئ الأساسية للتعلم الآلي وأهميته في تحليل البيانات السريرية والطبية الحيوية. وبالتالي، سينغمس الأطباء في دراسة الأدوات والمنصات المختلفة للذكاء الاصطناعي، واكتساب معرفة مفصلة بتقنيات تصور البيانات المتقدمة، ومعالجة اللغة الطبيعية في التوثيق العلمي وتطبيق الشبكات العصبية في الأبحاث الطبية الحيوية. بالإضافة إلى ذلك، سيوفر هذا النهج الشامل للخريجين منظورًا محدثًا وشاملاً حول دمج الذكاء الاصطناعي في المجال الصحي، وإعدادهم لمواجهة التحديات المعاصرة في البحث السريري.

كما أنه سيزود المتخصصين بمعرفة نظرية قوية بالإضافة إلى مهارات عملية، مما يمكنهم من تطبيق مشاريع الذكاء الاصطناعي في الأبحاث السريرية بشكل فعال. مع التأكيد على الأهمية الحالية للتكنولوجيا، ستكون مجهزة للمساهمة في تقدم البحث الطبي، والاستفادة من القدرات التحويلية للذكاء الاصطناعي في فهم وعلاج مختلف الأمراض. 

وتجدر الإشارة إلى أن TECH قد أنشأت بيئة تعليمية عبر الإنترنت تمامًا، مصممة لتلبية احتياجات المهنيين ذوي الجداول الزمنية المزدحمة، ولكن يتطلعون إلى تعزيز حياتهم المهنية. وبهذه الطريقة، يمكنهم إدارة كل من جداولهم الزمنية والتقييمات المقررة على حدة. وبالمثل، يتضمن التدريب طريقة إعادة التعلم Relearning الثوري، والتي تستند إلى تكرار المفاهيم الرئيسية لتوحيد المعرفة بطريقة مثلى، وكذلك تسهيل عملية التعلم. 

سيسمح لك استخدام الذكاء الاصطناعي في الأبحاث الإكلينيكية بتحليل مجموعات البيانات الكبيرة بكفاءة ودقة، مما يسهل تحديد الأنماط المعقدة في المعلومات الطبية"

يحتوي هذا البرنامج في المناهج المتقدمة وأدوات الذكاء الاصطناعي في الأبحاث الإكلينيكيعلى البرنامج التعليمي الأكثر اكتمالًا وتحديثًا في السوق أبرز خصائصه هي:

تطوير دراسات حالة قدمها خبراء في الأساليب المتقدمة وأدوات 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 للجدل وأعمال التفكير الفردي 
توفر المحتوى من أي جهاز ثابت أو محمول متصل بالإنترنت 

سوف تتعمق في معالجة اللغة الطبيعية المطبقة على التوثيق العلمي، واكتساب المهارات الحاسمة لاستخراج وفهم المعلومات ذات الصلة في الدراسات الإكلينيكية" 

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.  

ستنفذ خوارزميات التعلم الآلي لتخصيص العلاجات وتكييفها مع الخصائص الفردية للمرضى"

ستسمح لك إعادة التعلم Relearning بالتعلم بجهد أقل وأداء أكبر، والمشاركة بشكل أكبر في تخصصك المهني"

ستعمل هذه الشهادة الجامعية على رفع الآفاق المهنية للأطباء، وتنفيذ الأدوات الأكثر تقدمًا للذكاء الاصطناعي في إجراءاتهم الإكلينيكية. بعد الانتهاء من المنهج الدراسي، سيكتسب الخريجون مهارات جديدة من شأنها تحسين رعايتهم الطبية. وبهذه الطريقة، سيكونون مؤهلين تأهيلاً عالياً للتصدي بنجاح للتحديات التي يواجهونها خلال وظائفهم المختلفة. سيساهم الخبراء أيضًا في النهوض بالطب الشخصي واتخاذ القرارات الأكثر استنارة لضمان رفاهية السكان. 

أولوية TECH هي مساعدتك على اكتساب التميز الأكاديمي والمهني، بحيث تحقق قفزة في حياتك المهنية" 

الأهداف العامة

اكتساب نظرة شاملة على تحول البحث السريري من خلال الذكاء الاصطناعي، من أسسه التاريخية إلى التطبيقات الحالية 
اكتساب مهارات عملية في استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي والمنصات والتقنيات، التي تعالج من تحليل البيانات، إلى تطبيق الشبكات العصبية والنمذجة التنبؤية 
تعلم طرق فعالة لدمج البيانات غير المتجانسة في الأبحاث السريرية، بما في ذلك معالجة اللغة الطبيعية وتصور البيانات المتقدمة
معرفة قوية للنموذج الطبي الحيوي والتحقق المحاكاة، واستكشاف استخدام مجموعات البيانات datasets الاصطناعية وتطبيقات الذكاء الاصطناعي العملية في الأبحاث الصحية 

الأهداف المحددة

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 

ستوسع معرفتك من خلال الحالات الحقيقية وحل المواقف المعقدة في بيئات التعلم المحاكاة"