بفضل هذا البرنامج الكامل، ستتمكن من تحسين نوعية حياة مرضاك من خلال تزويدهم برعاية طبية أكثر فعالية وشخصية"

يسمح تطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي في الأبحاث السريرية بتحديد الأنماط والارتباطات والاتجاهات التي قد لا يتم ملاحظتها في الدراسات التقليدية. يعمل هذا النهج القائم على البيانات على تسهيل عملية اتخاذ القرارات المستنيرة من قبل أخصائيي الرعاية الصحية، وتحسين دقة التشخيص وتخصيص العلاجات حسب خصائص كل مريض على حدة. 

لهذا السبب، تقدم TECH شهادة الخبرة الجامعية هذه، التي ستغطي الأسس النظرية للتعلم الآلي إلى تطبيقها العملي في تحليل البيانات السريرية والبيانات الطبية الحيوية. وبالتالي، سيبحث الطبيب في مختلف أدوات ومنصات الذكاء الاصطناعي، إلى جانب تقنيات تصور البيانات المتقدمة ومعالجة اللغة الطبيعية في التوثيق العلمي.

بالإضافة إلى ذلك، سوف ينغمس الخريج في أحدث التقنيات والتطبيقات الأكثر ابتكاراً للذكاء الاصطناعي في مجال البحوث السريرية. سيحلل التصوير الطبي الحيوي، ودمج الروبوتات في المختبرات السريرية وإضفاء الطابع الشخصي على العلاجات من خلال الطب الدقيق. كما سيتناول أيضًا موضوعات ناشئة، مثل تطوير اللقاحات والعلاجات بمساعدة الذكاء الاصطناعي وتطبيق الذكاء الاصطناعي في علم المناعة.

سيتناول هذا البرنامج أيضاً التحديات الأخلاقية والاعتبارات القانونية الكامنة في تطبيق الذكاء الاصطناعي في الأبحاث السريرية. من إدارة الموافقة المستنيرة إلى المساءلة في البحث، سيتم التأكيد على الحاجة إلى معالجة هذه المخاوف في استخدام التقنيات المتقدمة في مجال الطب الحيوي.

بهذه الطريقة، تقدم TECH مؤهلاً علميا شاملاً يعتمد على منهجية إعادة التعلم Relearningالمتطورة، من أجل تدريب خبراء ذوي مهارات عالية في مجال الذكاء الاصطناعي. تركز طريقة التعلّم هذه على تكرار المفاهيم الأساسية لضمان فهمها بشكل جيد. لن تكون هناك حاجة سوى لجهاز إلكتروني متصل بالإنترنت للوصول إلى المواد في أي وقت، مما يلغي الالتزام بالحضور الفعلي أو الالتزام بالجداول الزمنية المحددة مسبقًا.

انغمس في مجال الذكاء الاصطناعي المطبق في مجال الصحة وستتمكن من تقديم رعاية طبية أكثر دقة وفعالية وتكيفا مع الاحتياجات الفريدة لكل مريض"

تحتوي هذه شهادة الخبرة الجامعية في تطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي في البحث السريري على البرنامج العلمي الأكثر اكتمالاً وتحديثا في السوق. أبرز خصائصها هي:

تطوير الحالات العملية التي يقدمها الخبراء في مجال تطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي في البحث السريري
محتوياتها البيانية والتخطيطية والعملية البارزة التي يتم تصورها بها تجمع المعلومات العلمية والعملية حول تلك التخصصات الأساسية للممارسة المهنية
التمارين العملية حيث يمكن إجراء عملية التقييم الذاتي لتحسين التعلم
تركيزها الخاص على المنهجيات المبتكرة 
دروس نظرية وأسئلة للخبراء ومنتديات مناقشة حول القضايا المثيرة للجدل وأعمال التفكير الفردية
توفر المحتوى من أي جهاز ثابت أو محمول متصل بالإنترنت

من خلال مكتبة واسعة من موارد الوسائط المتعددة الأكثر ابتكاراً، ستتمكن من دمج الأجهزة القابلة للارتداء والمراقبة عن بُعد في الدراسات السريرية. سجل الآن!"

البرنامج يضم في أعضاء هيئة تدريسه محترفين في المجال يجلبون إلى هذا التدريب خبرة عملهم، بالإضافة إلى متخصصين معترف بهم من الشركات الرائدة والجامعات المرموقة. 

سيتيح 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 التعلّم القائم على المشكلات، والذي يجب على المهني من خلاله محاولة حل مختلف مواقف الممارسة المهنية التي تنشأ على مدار السنة الدراسىة. للقيام بذلك، سيحصل على مساعدة من نظام فيديو تفاعلي مبتكر من قبل خبراء مشهورين.

راهن على TECH! ستعالج المواضيع مثل الاستدامة في الأبحاث الطبية الحيوية والاتجاهات المستقبلية والابتكار في قطاع الذكاء الاصطناعي المطبق على الأبحاث السريرية"

ستعمل على تعميق استخدام الشبكات العصبية في الأبحاث الطبية الحيوية، مما يوفر وجهة نظر محدثة حول تكامل الذكاء الاصطناعي في مجال الصحة"

يتألف هذا البرنامج الجامعي من وحدات دراسية مصممة بعناية تتراوح بين الأسس النظرية والتطبيق العملي للذكاء الاصطناعي في البيئة السريرية. من خلال موارد الوسائط المتعددة المبتكرة، ودراسات الحالة الواقعية والمشاريع التطبيقية، سيكتسب الخريجون مهارات قوية في تحليل البيانات الطبية الحيوية، ومعالجة المعلومات السريرية وتخصيص العلاجات القائمة على الذكاء الاصطناعي. بالإضافة إلى ذلك، سيتم تناول التحديات الأخلاقية والاعتبارات القانونية المرتبطة بتطبيق الذكاء الاصطناعي في البحوث السريرية، مما يوفر منظورًا شاملاً.

بدءاً من تحليل الصور الطبية الحيوية إلى دمج الذكاء الاصطناعي في الطب الدقيق، ستتعرف على مجموعة واسعة من الموضوعات الأساسية للرعاية الصحية الحديثة"

وحدة 1. أساليب وأدوات الذكاء الاصطناعي للبحوث السريرية

1.1    أساليب وأدوات الذكاء الاصطناعي للبحوث السريرية

1.1.1    استخدام التعلم الآلي لتحديد الأنماط في البيانات السريرية
2.1.1    تطوير خوارزميات تنبؤية للتجارب السريرية
3.1.1    تنفيذ نظم الذكاء الاصطناعي لتحسين توظيف المرضى
4.1.1    أدوات الذكاء الاصطناعي لتحليل بيانات البحث في الوقت الفعلي باستخدام Tableau

2.1    الطرق والخوارزميات الإحصائية في الدراسات السريرية

1.2.1    تطبيق التقنيات الإحصائية المتقدمة لتحليل البيانات السريرية
2.2.1    استخدام الخوارزميات للتحقق من نتائج الاختبار والتحقق منها
3.2.1    تنفيذ نماذج الانحدار والتصنيف في الدراسات السريرية
4.2.1    تحليل مجموعات البيانات الكبيرة باستخدام الأساليب الإحصائية الحسابية

3.1    تصميم التجارب وتحليل النتائج

1.3.1    استراتيجيات التصميم الفعال للتجارب السريرية باستخدام الذكاء الاصطناعي IBM Watson Health
2.3.1    تقنيات الذكاء الاصطناعي لتحليل وتفسير البيانات التجريبية
3.3.1    تحسين بروتوكولات البحث من خلال محاكاة الذكاء الاصطناعي
4.3.1    تقييم فعالية وسلامة المعالجات باستخدام نماذج الذكاء الاصطناعي

4.1    تفسير الصور الطبية من خلال الذكاء الاصطناعي في البحث بمساعدة Aidoc

1.4.1    تطوير نظم الذكاء الاصطناعي للكشف التلقائي عن الأمراض في الصور
2.4.1    استخدام التعلم العميق للتصنيف والتجزئة في التصوير الطبي
3.4.1    أدوات الذكاء الاصطناعي لتحسين الدقة في تشخيص التصوير
4.4.1    تحليل صور الرنين الإشعاعي والمغناطيسي باستخدام الذكاء الاصطناعي

5.1    تحليل البيانات السريرية والطبية الحيوية

1.5.1    الذكاء الاصطناعي في معالجة وتحليل البيانات الجينية والبروتينية DeepGenomics
2.5.1    أدوات التحليل المتكامل للبيانات السريرية والطبية الحيوية
3.5.1    استخدام الذكاء الاصطناعي لتحديد المؤشرات الحيوية في البحث السريري
4.5.1    التحليل التنبؤي للنتائج السريرية بناءً على البيانات الطبية الحيوية

6.1    تصور البيانات المتقدمة في البحث السريري

1.6.1    تطوير أدوات تصور تفاعلية للبيانات السريرية
2.6.1    استخدام الذكاء الاصطناعي لإنشاء تمثيلات بيانات معقدة باستخدام Microsoft Power BI
3.6.1    تقنيات التصور لسهولة تفسير نتائج البحوث
4.6.1    أدوات الواقع المعزز والافتراضي لتصور البيانات الطبية الحيوية

7.1    معالجة اللغة الطبيعية في التوثيق العلمي والسريري

1.7.1    تطبيق لغة البرمجة الطبيعية لتحليل المؤلفات العلمية والسجلات السريرية باستخدام Linguamatics
2.7.1    أدوات الذكاء الاصطناعي لاستخراج المعلومات ذات الصلة من النصوص الطبية
3.7.1    نظم الذكاء الاصطناعي لتلخيص وتصنيف المنشورات العلمية
4.7.1    استخدام البرامج غير المحدودة في تحديد الاتجاهات والأنماط في التوثيق السريري

8.1    معالجة البيانات غير المتجانسة في الأبحاث السريرية باستخدام Google Cloud Healthcare API و IBM Watson Health

1.8.1    تقنيات الذكاء الاصطناعي لدمج وتحليل البيانات من مختلف المصادر السريرية
2.8.1    أدوات لإدارة البيانات السريرية غير المنظمة
3.8.1    نظم الذكاء الاصطناعي لربط البيانات السريرية والديموغرافية
4.8.1    تحليل البيانات متعددة الأبعاد للرؤى السريرية insights

9.1    تطبيقات الشبكات العصبية في البحوث الطبية الحيوية

1.9.1    استخدام الشبكات العصبية لنمذجة الأمراض والتنبؤ بالعلاج
2.9.1    تنفيذ الشبكات العصبية في تصنيف الأمراض الوراثية
3.9.1    تطوير نظم التشخيص القائمة على الشبكات العصبية
4.9.1    تطبيق الشبكات العصبية في تكييف العلاجات الطبية

10.1    النمذجة التنبؤية وتأثيرها على البحث السريري

1.10.1    وضع نماذج تنبؤية لتوقع النتائج السريرية
2.10.1    استخدام الذكاء الاصطناعي في التنبؤ بالآثار الجانبية والتفاعلات السلبية
3.10.1    تنفيذ نماذج تنبؤية في تحسين التجارب السريرية
4.10.1    تحليل المخاطر في العلاجات الطبية باستخدام النمذجة التنبؤية

وحدة 2. البحث الطبي الحيوي مع الذكاء الاصطناعي

1.2    تقنيات التسلسل الجيني وتحليل البيانات المدعومة بالذكاء الاصطناعي مع DeepGenomics

1.1.2    استخدام الذكاء الاصطناعي لتحليل التسلسل الجيني السريع والدقيق
2.1.2    تنفيذ خوارزميات التعلم الآلي في تفسير البيانات الجينية
3.1.2    أدوات الذكاء الاصطناعي لتحديد المتغيرات والطفرات الجينية
4.1.2    تطبيق الذكاء الاصطناعي في الارتباط الجيني بالأمراض والسمات

2.2    الذكاء الاصطناعي في تحليل الصور الطبية الحيوية باستخدام Aidoc

1.2.2    تطوير نظم الذكاء الاصطناعي للكشف عن تشوهات التصوير الطبي
2.2.2    استخدام التعلم العميق في تفسير الصور الشعاعية والرنين والتصوير المقطعي
3.2.2    أدوات الذكاء الاصطناعي لتحسين الدقة في التصوير
4.2.2    تنفيذ الذكاء الاصطناعي في تصنيف وتقسيم الصور الطبية الأحيائية

3.2    الروبوتات والأتمتة في المختبرات السريرية

1.3.2    استخدام الروبوتات في الاختبار والتشغيل الآلي للعمليات في المختبرات
2.3.2    تنفيذ نظم آلية لإدارة العينات البيولوجية
3.3.2    تطوير التقنيات الروبوتية لتحسين الكفاءة والدقة في التحليل السريري
4.3.2    تطبيق الذكاء الاصطناعي في تحسين سير العمل في المختبرات باستخدام Optum

4.2    الذكاء الاصطناعي في تخصيص العلاجات والطب الدقيق

1.4.2    تطوير نماذج الذكاء الاصطناعي لتخصيص العلاجات الطبية
2.4.2    استخدام الخوارزميات التنبؤية في اختيار العلاجات القائمة على الملامح الجينية
3.4.2    أدوات الذكاء الاصطناعي في تكييف الجرعات ومجموعات الأدوية باستخدام PharmGKB
4.4.2    تطبيق الذكاء الاصطناعي في تحديد العلاجات الفعالة لفئات محددة 

5.2    الابتكارات في التشخيص بمساعدة الذكاء الاصطناعي من خلال ChatGPT و Amazon Comprehend Medical

1.5.2    تطبيق أنظمة الذكاء الاصطناعي للتشخيص السريع والدقيق
2.5.2    استخدام الذكاء الاصطناعي في التعرف المبكر على الأمراض من خلال تحليل البيانات
3.5.2    تطوير أدوات الذكاء الاصطناعي لتفسير التجارب السريرية
4.5.2    تطبيق الذكاء الاصطناعي في مزيج من البيانات السريرية والطبية الحيوية للتشخيص الشامل

6.2    تطبيقات الذكاء الاصطناعي في دراسات الميكروبيوم والأحياء الدقيقة باستخدام Metabiomics

1.6.2    استخدام الذكاء الاصطناعي في تحليل الميكروبيوم البشري ورسم الخرائط
2.6.2    تنفيذ الخوارزميات لدراسة العلاقة بين الميكروبيوم والأمراض
3.6.2    أدوات الذكاء الاصطناعي في تحديد الأنماط في الدراسات الميكروبيولوجية
4.6.2    تطبيق الذكاء الاصطناعي في أبحاث العلاج القائمة على الميكروبيوم

7.2    الأجهزة القابلة للارتداء والمراقبة عن بعد في التجارب السريرية

1.7.2    تطوير أجهزة يمكن ارتداؤها باستخدام الذكاء الاصطناعي للمراقبة الصحية المستمرة باستخدام FitBit
2.7.2    استخدام الذكاء الاصطناعي في تفسير البيانات التي تجمعها الأجهزة القابلة للارتداء
3.7.2    تنفيذ نظم الرصد عن بعد في التجارب السريرية
4.7.2    تطبيق الذكاء الاصطناعي في التنبؤ بالأحداثالسريرية من خلال البيانات القابلة للارتداء

8.2    الذكاء الاصطناعي في إدارة التجارب السريرية مع Oracle Health Sciences 

1.8.2    استخدام أنظمة الذكاء الاصطناعي لتحسين إدارة التجارب السريرية
2.8.2    تنفيذ منظمة العفو الدولية في اختيار المشاركين ومتابعتهم
3.8.2    أدوات الذكاء الاصطناعي لتحليل البيانات ونتائج التجارب السريرية
4.8.2    تطبيق الذكاء الاصطناعي في تحسين الكفاءة وخفض تكاليف الاختبار

9.2    تطوير اللقاحات والعلاجات بمساعدة الذكاء الاصطناعي باستخدام Benevolent AI

1.9.2    استخدام الذكاء الاصطناعي في تسريع تطوير اللقاحات
2.9.2    تنفيذ النماذج التنبؤية في تحديد العلاجات المحتملة
3.9.2    أدوات الذكاء الاصطناعي لمحاكاة الاستجابات للقاحات والأدوية
4.9.2    تطبيق الذكاء الاصطناعي في تكييف اللقاحات والعلاجات

10.2    تطبيقات الذكاء الاصطناعي في دراسات المناعة والاستجابة المناعية

1.10.2    تطوير نماذج الذكاء الاصطناعي لفهم الآليات المناعية مع المناعة
2.10.2    استخدام الذكاء الاصطناعي في تحديد الأنماط في الاستجابات المناعية
3.10.2    تنفيذ الذكاء الاصطناعي في أبحاث اضطرابات المناعة الذاتية
4.10.2    تطبيق الذكاء الاصطناعي في تصميم العلاجات المناعية الشخصية

وحدة 3. الجوانب الأخلاقية والقانونية والمستقبلية للذكاء الاصطناعي في البحث السريري

1.3    الأخلاقيات في تطبيق الذكاء الاصطناعي في الأبحاث السريرية

1.1.3    التحليل الأخلاقي لصنع القرار بمساعدة الذكاء الاصطناعي في أماكن البحوث الإكلينيكية
2.1.3    الأخلاقيات في استخدام خوارزميات الذكاء الاصطناعي لاختيار المشاركين في التجارب الإكلينيكية
3.1.3    الاعتبارات الأخلاقية في تفسير النتائج الناتجة عن أنظمة الذكاء الاصطناعي في البحث السريري

2.3    الاعتبارات القانونية والتنظيمية في مجال الذكاء الاصطناعي الطبي الأحيائي

1.2.3    تحليل اللوائح القانونية في تطوير وتطبيق تكنولوجيات الذكاء الاصطناعي في المجال الطبي الأحيائي
2.2.3    تقييم الامتثال للوائح محددة لضمان سلامة وفعالية الحلول القائمة على الذكاء الاصطناعي
3.2.3    معالجة التحديات التنظيمية الناشئة المرتبطة باستخدام الذكاء الاصطناعي في البحوث الطبية الحيوية

3.3    الموافقة المستنيرة والجوانب الأخلاقية في استخدام البيانات السريرية

1.3.3    وضع استراتيجيات لضمان الموافقة المستنيرة الفعالة في المشاريع المتعلقة بالذكاء الاصطناعي
2.3.3    الأخلاقيات في جمع واستخدام البيانات السريرية الحساسة في سياق البحوث القائمة على الذكاء الاصطناعي
3.3.3    معالجة القضايا الأخلاقية المتعلقة بالملكية والحصول على البيانات السريرية في مشاريع البحوث

4.3    الذكاء الاصطناعي والمسؤولية في الأبحاث السريرية

1.4.3    تقييم المسؤولية الأخلاقية والقانونية في تنفيذ نظم الذكاء الاصطناعي في بروتوكولات البحوث السريرية
2.4.3    وضع استراتيجيات لمعالجة الآثار السلبية المحتملة لتطبيق الذكاء الاصطناعي في البحوث الطبية الحيوية
3.4.3    الاعتبارات الأخلاقية في المشاركة النشطة للذكاء الاصطناعي في صنع القرار في البحوث السريرية

5.3    تأثير الذكاء الاصطناعي على الإنصاف والحصول على الرعاية الصحية

1.5.3    تقييم تأثير حلول الذكاء الاصطناعي على الإنصاف في المشاركة في التجارب السريرية
2.5.3    وضع استراتيجيات لتحسين الوصول إلى تقنيات الذكاء الاصطناعي في أماكن سريرية متنوعة
3.5.3    الأخلاقيات في توزيع الاستحقاقات والمخاطر المرتبطة بتطبيق الذكاء الاصطناعي في مجال الرعاية الصحية

6.3    الخصوصية وحماية البيانات في مشاريع البحث

1.6.3    ضمان خصوصية المشاركين في المشاريع البحثية التي تنطوي على استخدام الذكاء الاصطناعي
2.6.3    وضع سياسات وممارسات لحماية البيانات في مجال البحوث الطبية الحيوية
3.6.3    معالجة تحديات الخصوصية والأمان المحددة في التعامل مع البيانات الحساسة سريريًا

7.3    الذكاء الاصطناعي والاستدامة في البحوث الطبية الحيوية

1.7.3    تقييم الأثر البيئي والموارد المرتبطة بتنفيذ الذكاء الاصطناعي في البحوث الطبية الحيوية
2.7.3    تطوير ممارسات مستدامة في إدماج تكنولوجيات الذكاء الاصطناعي في مشاريع البحوث السريرية
3.7.3    الأخلاقيات في إدارة الموارد والاستدامة في اعتماد الذكاء الاصطناعي في البحوث الطبية الحيوية

8.3    مراجعة نماذج الذكاء الاصطناعي السريرية وقابليتها للتفسير

1.8.3    وضع بروتوكولات تدقيق لتقييم موثوقية ودقة نماذج الذكاء الاصطناعي في البحوث السريرية
2.8.3    الأخلاقيات في إمكانية تفسير الخوارزميات لضمان فهم القرارات التي تتخذها أنظمة الذكاء الاصطناعي في السياقات الإكلينيكية
3.8.3    تؤدي معالجة التحديات الأخلاقية في تفسير نموذج الذكاء الاصطناعي إلى البحث الطبي الحيوي

9.3    الابتكار وريادة الأعمال في مجال الذكاء الاصطناعي السريري

1.9.3    الأخلاقيات في الابتكار المسؤول عند تطوير حلول الذكاء الاصطناعي للتطبيقات السريرية
2.9.3    وضع استراتيجيات عمل أخلاقية في مجال الذكاء الاصطناعي السريري
3.9.3    الاعتبارات الأخلاقية في تسويق واعتماد حلول الذكاء الاصطناعي في القطاع السريري

10.3    الاعتبارات الأخلاقية في التعاون الدولي في البحوث السريرية

1.10.3    وضع اتفاقات أخلاقية وقانونية للتعاون الدولي في المشاريع البحثية القائمة على الذكاء الاصطناعي
2.10.3    الأخلاقيات في مشاركة مؤسسات وبلدان متعددة في البحوث السريرية باستخدام تكنولوجيات الذكاء الاصطناعي
3.10.3    التصدي للتحديات الأخلاقية الناشئة المرتبطة بالتعاون العالمي في مجال البحوث الطبية الحيوية

إنها تجربة تدريبية فريدة ومهمة وحاسمة لتعزيز تطورك المهني"