سيجعلك هذه المحاضرة الجامعية تتقدم بلا توقف في نموك المهني كطبيب متخصص في البيانات الضخمة (Big Data) وتطبيقاتها الطبية" 

توفر تحليلات البيانات الضخمة (Big Data) في قطاع الرعاية الصحية باستخدام التعلم الآلي فوائد عديدة لكل من الرعاية الصحية والأبحاث الطبية الحيوية. من بين هؤلاء، تبرز قدرتهم على التطبيب عن بعد والمساعدة عن بعد. بالمثل، فإن الذكاء الاصطناعي مفيد في تحديد عوامل الخطر والاتجاهات في صحة السكان. بهذه الطريقة، يمكن للعاملين في المجال الطبي تنفيذ التدخلات أو السياسات الوقائية بشكل أكثر فعالية. من ناحية أخرى، تعمل هذه الأداة الذكية على تعزيز إدارة الموارد بشكل أفضل في البيئة الطبية. يساعد ذلك على التنبؤ بالطلب على الرعاية الطبية وتحسين تخصيص الموظفين وتقليل تكاليف التشغيل. 

لهذا السبب، تقوم TECH بتطوير محاضرة جامعية تتناول بالتفصيل أسس البيانات الضخمة (Big Data) في قطاع الصحة من خلال الذكاء الاصطناعي. سوف يتعمق المنهج في تنفيذ الأدوات والبروتوكولات لضمان جودة البيانات المستخدمة في التحليلات السريرية. في المقابل، ستتعمق الأجندة في تقييم الجودة في تحليل البيانات الصحية، باستخدام مؤشرات مبتكرة. سيتم التركيز أيضًا على بروتوكولات استخراج البيانات، حتى يتمكن الخريجون من إجراء تشخيصات أكثر موثوقية من خلال دراسة مجموعة واسعة من المعلومات السريرية والطبية الحيوية. 

من ناحية أخرى، سيزود هذا البرنامج الطلاب بأساس نظري متين، يمكنهم من تطبيقه في مواقف حقيقية، وذلك بفضل قيادة ودعم طاقم تدريسي متميز، مكون من خبراء ذوي مسيرة مهنية واسعة. بهذه الطريقة، توفر TECH للطالب المنهجية الحصرية لإعادة التعلم (Relearning)، وهو نظام تعليمي تربوي مبتكر يعتمد على تكرار المفاهيم الأساسية، وبالتالي ضمان الاستيعاب الفعال للمعرفة. الشيء الوحيد الذي سيحتاجه المحترفون هو جهاز إلكتروني قادر على الوصول إلى الإنترنت للوصول إلى الحرم الجامعي الافتراضي والاستمتاع بالمواد التعليمية الأكثر ديناميكية في السوق الأكاديمية. 

سوف تتبنى أساليب تواصل صحية إبداعية وسيكون مرضاك على اطلاع تام بصحتهم" 

تحتويالمحاضرة الجامعية في تحليل البيانات الضخمة (Big Data) في قطاع الصحة باستخدام الذكاء الاصطناعي على البرنامج التعليمي الأكثر اكتمالا و حداثة في السوق. أبرز خصائصها هي:

تطوير الحالات العملية المقدمة من قبل خبراء الذكاء الاصطناعي في الممارسة السريرية 
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 

ستنفذ أطر حوكمة فعالة لضمان الإدارة الأخلاقية والمسؤولة للبيانات السريرية'' 

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.  

ستصمم استراتيجيات التجميع والمعالجة المسبقة التي تضمن سرية المعلومات الطبية"

ستحقق أهدافك بفضل أدوات التدريس الخاصة بـ TECH، بما في ذلك مقاطع الفيديو التفسيرية والملخصات التفاعلية"

ستسمح هذه الشهادة الجامعية للخريجين باكتساب نهج شامل لتنفيذ تقنيات البيانات الضخمة (Big Data) لتحليل البيانات في القطاع الصحي. سوف يتعمق المنهج الدراسي في طرق متعددة لاستعادة المواد الإعلامية، باستخدام إجراءات استخراج البيانات. بالمثل، سوف يتعمق المنهج الدراسي في تقنيات التضمين (embeding) التي ستساعد الأطباء على اتخاذ قرارات سريرية مستنيرة. ستتناول المحتويات التعليمية أيضًا تطوير استراتيجيات شاملة لأمن البيانات لحماية السرية والخصوصية في القطاع الصحي. 

سوف تتقن تقنيات البيانات الضخمة (Big Data) الأكثر ابتكارًا في مجال الرعاية الصحية، وذلك بفضل برنامج التكنولوجيا المبتكر هذا" 

الوحدة 1. تحليل البيانات الضخمة (Big Data) في القطاع الصحي باستخدام الذكاء الاصطناعي  

1.1.    أساسيات البيانات الضخمة (Big Data) في الصحة  

1.1.1.    انفجار البيانات في مجال الصحة 
2.1.1.    مفهوم البيانات الضخمة (Big Data) وأدواتها الرئيسية 
3.1.1.    تطبيقات البيانات الضخمة (Big Data) في مجال الصحة 

2.1.    معالجة النصوص وتحليل البيانات الصحية  

1.2.1.    مفاهيم معالجة اللغة الطبيعية 
2.2.1.    تقنيات التضمين (embeding) 
3.2.1.    تطبيق معالجة اللغة الطبيعية في الصحة 

3.1.    طرق متقدمة لاستعادة البيانات الصحية 

1.3.1.    استكشاف التقنيات المبتكرة لاستعادة البيانات الصحية بكفاءة 
2.3.1.    تطوير استراتيجيات متقدمة لاستخلاص وتنظيم المعلومات في البيئات الصحية 
3.3.1.    تنفيذ طرق استرجاع البيانات التكيفية والشخصية لمختلف السياقات السريرية 

4.1.    تقييم الجودة في تحليل البيانات الصحية  

1.4.1.    تطوير مؤشرات للتقييم الدقيق لجودة البيانات في البيئات الصحية 
2.4.1.    تنفيذ الأدوات والبروتوكولات لضمان جودة البيانات المستخدمة في التحليلات السريرية 
3.4.1.    التقييم المستمر لدقة وموثوقية النتائج في مشاريع تحليل البيانات الصحية 

5.1.    استخراج البيانات والتعلم الآلي في مجال الصحة  

1.5.1.    المنهجيات الرئيسية لاستخراج البيانات 
2.5.1.    تكامل البيانات الصحية 
3.5.1.    الكشف عن الأنماط والشذوذات في البيانات الصحية 

6.1.    المجالات المبتكرة للبيانات الضخمة (Big Data) والذكاء الاصطناعي في مجال الصحة  

1.6.1.    استكشاف حدود جديدة في تطبيق البيانات الضخمة (Big Data) والذكاء الاصطناعي لتحويل القطاع الصحي 
2.6.1.    تحديد الفرص المبتكرة لدمج تقنيات البيانات الضخمة (Big Data) والذكاء الاصطناعي في الممارسات الطبية 
3.6.1.    تطوير أساليب متطورة لتعظيم إمكانات البيانات الضخمة (Big Data) والذكاء الاصطناعي في مجال الرعاية الصحية 

7.1.    جمع ومعالجة البيانات الطبية  

1.7.1.    تطوير منهجيات فعالة لجمع البيانات الطبية في البيئات السريرية والبحثية 
2.7.1.    تنفيذ تقنيات المعالجة المسبقة المتقدمة لتحسين جودة وفائدة البيانات الطبية 
3.7.1.    تصميم استراتيجيات الجمع والمعالجة المسبقة التي تضمن سرية وخصوصية المعلومات الطبية 

8.1.    تصور البيانات والتواصل الصحي  

1.8.1.    تصميم أدوات التصور الصحي المبتكرة 
2.8.1.    استراتيجيات التواصل الصحي الإبداعي 
3.8.1.    دمج التقنيات التفاعلية في مجال الصحة 

9.1.    أمن البيانات والحوكمة في قطاع الرعاية الصحية  

1.9.1.    تطوير استراتيجيات شاملة لأمن البيانات لحماية السرية والخصوصية في القطاع الصحي 
2.9.1.    تنفيذ أطر الحوكمة الفعالة لضمان إدارة البيانات الأخلاقية والمسؤولة في البيئات الطبية 
3.9.1.    تصميم السياسات والإجراءات التي تضمن سلامة البيانات الطبية وتوافرها، ومعالجة تحديات محددة في القطاع الصحي 

10.1.    التطبيقات العملية للبيانات الضخمة (Big Data) في مجال الصحة  

1.10.1.    تطوير حلول متخصصة لإدارة وتحليل مجموعات البيانات الكبيرة في بيئات الرعاية الصحية 
2.10.1.    استخدام الأدوات العملية القائمة على البيانات الضخمة (Big Data) لدعم اتخاذ القرارات السريرية 
3.10.1.    تطبيق مناهج البيانات الضخمة (Big Data) المبتكرة لمواجهة تحديات محددة داخل قطاع الرعاية الصحية 

يمكنك الوصول إلى الحرم الجامعي الافتراضي في أي وقت وتنزيل المحتويات للاطلاع عليها متى شئت"