سوف تستكشف الاتجاهات الهامة في الاستجابة لمختلف العلاجات، وكذلك التنبؤ بالنتائج السريرية، بفضل هذا البرنامج ٪100 عبر الإنترنت"

أحد التحديات التي يواجهها المهنيون الطبيون يوميًا هو دراسة كميات كبيرة من البيانات مثل السجلات الطبية والحالات السريرية ونتائج الاختبارات وما إلى ذلك. ومع ذلك، فإن هذه المعلومات ضرورية للتخطيط الصحيح للعلاجات العلاجية وتنفيذها. في ضوء هذا الوضع، أصبح التعلم الآلي ركيزة أساسية للتغلب على هذا التحدي.

 بفضل البيانات الضخمة Big Data، يمكن للمتخصصين منع الحوادث أو تحديد أفضل علاج لمريض معين. ومما لا شك فيه أن هذه التقنيات التحليلية تحسن بشكل كبير الرعاية الطبية وتسهم في تحسين نوعية حياة المواطنين.
لذلك، نفذت TECH برنامج الخبرة الجامعية سيركز على تحليل البيانات الضخمة والتعلم الآلي في البحث السريري. وبالتالي، سوف يتعمق المنهج في المنهجيات الرئيسية لتعدين البيانات والكشف عن الحالات الشاذة في السجلات الطبية الحيوية. في هذا الصدد، سيتم تناول المنهج الدراسي في Deep Learning نظرًا لأهميته في قيادة الطب الدقيق. بدوره، سيحلل التدريب معالجة اللغة الطبيعية في التوثيق العلمي والسريري. للقيام بذلك، سيوفر البرنامج للخبراء الأدوات الأكثر فعالية لاستخراج المعلومات ذات الصلة من النصوص الطبية. كما ستستكشف استخدام الشبكات العصبية لنمذجة الأمراض والتنبؤ بالعلاج.

علاوة على ذلك، ومن أجل توحيد هذه المحتويات، تعزز منهجية هذا البرنامج طابعه الابتكاري. توفر TECH بيئة تعليمية %100 عبر الإنترنت، تتكيف مع احتياجات المهنيين الذين يتطلعون إلى التقدم في حياتهم المهنية. وبالمثل يستند منهج إعادة التعلم Relearning إلى تكرار المفاهيم الرئيسية لإرساء المعرفة وتيسير التعلم. وبهذه الطريقة، فإن الجمع بين المرونة والنهج التربوي القوي يجعله في متناول الجميع.

ستطور أفضل الاستراتيجيات للاستفادة من الذكاء الاصطناعي وتحسين الأبحاث السريرية بفضل TECH"

تحتوي هذه شهادة الخبرة الجامعية في تحليل البيانات مع الذكاء الاصطناعي في الأبحاث الإكلينيكية على البرنامج التعليمي الأكثر اكتمالاً وحداثة في السوق. أبرز خصائصه هي:

تطوير الحالات العملية التي يقدمها خبراء الذكاء الاصطناعي والأجهزة الطبية في التطبيب عن بعد
محتوياتها البيانية والتخطيطية والعملية البارزة التي يتم تصورها بها تجمع المعلومات 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

ستعمق في الأدوية محاكاة العلاجات كجزء من مساهمة الذكاء الاصطناعي في البحث في الصحة"

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 تريد أن تواجه بنجاح التحديات المتعلقة بإدارة كميات كبيرة من البيانات؟ تخصص في البيانات الضخمة مع هذا البرنامج في 6 أشهر فقط"

ستواجه التحديات المرتبطة بإدارة مجموعات البيانات الضخمة Big Data وأمن المعلومات وتطبيقات البيانات الضخمة العملية في الساحة الطبية الحيوية"

ستوفر هذه الشهادة الجامعية للخبراء فهمًا شاملاً ومحدثًا لتطبيقات التعلم الآلي في مجال الصحة. سيكتسب الخريجون المهارات الأكثر تقدمًا لتنفيذ أدوات تحليل البيانات وتقنيات الذكاء الاصطناعي المحددة في كل من البيئات السريرية والطبية الحيوية. وبالمثل، سيكون المتخصصون مؤهلين للتغلب على التحديات المعقدة، مثل تحليل الكميات الكبيرة من البيانات السريرية، وتحديد الأنماط ذات الصلة في الرعاية الصحية ومحاكاة العمليات البيولوجية.

ستحصل على يوم تدريب متخصص يتكيف مع مهنتك لتحسين علاج مرضاك كل يوم"

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
  تطبيق نماذج حسابية لمحاكاة العمليات البيولوجية واستجابات العلاج، باستخدام الذكاء الاصطناعي لتحسين فهم الظواهر الطبية الحيوية المعقدة
  اكتساب فهم قوي للنموذج الطبي الحيوي والتحقق من صحة المحاكاة، واستكشاف استخدام مجموعات البيانات datasets الاصطناعية وتطبيقات الذكاء الاصطناعي العملية في الأبحاث الصحية
  اكتساب معرفة قوية بمفاهيم البيانات الضخمة Big Data في المجال السريري والتعرف على الأدوات الأساسية للتحليل

الأهداف المحددة

الوحدة 1. أساليب وأدوات الذكاء الاصطناعي للبحوث الإكلينيكية

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 2. 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 الحسابية في اكتشاف الأدوية وتحليل التفاعلات الجزيئية ونمذجة الأمراض المعقدة

الوحدة 3. 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 الأبحاث الطبية الحيوية
التحقيق في دراسات الحالة التي توضح إمكانات البيانات الضخمة Big Data في الأبحاث الطبية الحيوية

بفضل أفضل أساليب المساعدة التعليمية على الإنترنت، سيتيح لك هذا التدريب التعلم بطلاقة واتساق وفعالية"