ستطبق أساليب متقدمة لاستعادة البيانات الطبية في أفضل جامعة رقمية في العالم وفقا لمجلة Forbes"

الهدف الأساسي من استخراج البيانات والتعلم الآلي هو تحسين رعاية المستخدم من خلال تسهيل اتخاذ القرارات السريرية في مجال طب الأسنان. بهذا المعنى، تعد التقنيات مفيدة بشكل خاص للتشخيص المبكر وتخصيص العلاجات العلاجية والإدارة الفعالة للموارد. بالتالي، يعمل الطاقم الطبي على تحسين التجربة الصحية للأشخاص أثناء زيارتهم لعيادات طب الأسنان. 

في هذا السياق، نفذت TECH برنامجًا متقدمًا يتعمق في تحليل البيانات الضخمة (Big Data) في القطاع الصحي، من خلال الأنظمة التي يقدمها الذكاء الاصطناعي. ستتعمق الخطة الدراسية، التي صممها متخصصون في هذا الموضوع، سواء في معالجة البيانات أو في تقييم الجودة خلال التحليلات المختلفة. في المقابل، سيوفر المفاتيح للمحترفين لضمان الأمان عند التعامل مع المعلومات. 

بالمثل، ستؤكد المواد التعليمية على أهمية التعرف على الأنماط والتعلم الآلي (Machine Learning)أثناء التشخيص السريري. بالإضافة إلى ذلك، سيتم تحليل الأدوات الأكثر تقدما لرصد ومراقبة المؤشرات الصحية. سيسمح ذلك للطلاب بتنفيذ خوارزميات التعلم الآلي لتنفيذ الخطط العلاجية، والتي من خلالها يتم توفير الرعاية الصحية على أساس التميز. 

منهجية هذا البرنامج تعزز طبيعته الابتكارية. توفر TECH بيئة تعليمية 100% عبر الإنترنت للطلاب، وبالتالي تتكيف مع احتياجات المهنيين المشغولين الذين يرغبون في التقدم في حياتهم المهنية. كما يستخدم منهج إعادة التعلم (Relearning)، القائم على تكرار المفاهيم الأساسية لترسيخ المعرفة وتسهيل التعلم. بهذه الطريقة، فإن الجمع بين المرونة والنهج التربوي القوي يجعلها في متناول الجميع.

سوف تتعمق في التعرف على الأنماط والتعلم الآلي (Machine Learning) لإجراء التشخيصات السريرية الأكثر دقة" 

تحتوي شهادة الخبرة الجامعية الجامعية في التشخيص والعلاج ومراقبة الأسنان باستخدام الذكاء الاصطناعي على البرنامج التعليمي الأكثر اكتمالا وحداثة في السوق. أبرز خصائصها هي:

تطوير الحالات العملية التي قدمها خبراء في التشخيص والعلاج ومكافحة الأسنان باستخدام الذكاء الاصطناعي 
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 

سوف تقوم بتحسين الرعاية الصحية الخاصة بك بفضل الأساليب التي تتميز بالتعاون العالي متعدد التخصصات بين مختلف المهنيين" 

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 ترغب في الخوض في إدارة البيانات الخاصة في القطاع الصحي؟ حقق ذلك من خلال هذه الخطة الدراسية في 450 ساعة فقط"

بفضل نظام إعادة التعلم (Relearning) الذي تستخدمه TECH، سوف تقلل من ساعات الدراسة والحفظ الطويلة"

تركز شهادة الخبرة الجامعية هذه على التطبيق الشامل للذكاء الاصطناعي في طب الأسنان، وخاصة في التشخيص وتخطيط العلاج. بالتالي، فإن خطة الدراسة ستتناول مدى فائدة هذا المورد في معالجة أمراض الأسنان، والتي يبرز من بينها التسوس. بالمثل، سيوفر المنهج الدراسي الأدوات الأكثر تقدمًا لتحسين العلاجات، باستخدام نماذج ثلاثية الأبعاد. بالمثل، سيتم التعمق في تأثير البيانات الضخمة (Big Data) على ممارسة طب الأسنان، مع التركيز على استخراج البيانات وغيرها من التقنيات المبتكرة، والتي من خلالها سيستخرج المتخصصون معلومات قيمة حول سجلات طب الأسنان. 

تدمج هذه الشهادة الجامعية التميز السريري مع الثورة التكنولوجية للذكاء الاصطناعي. ابق في المقدمة في مجال طب الأسنان!"

الوحدة 1. مراقبة وإدارة صحة الأسنان باستخدام الذكاء الاصطناعي 

1.1    تطبيقات الذكاء الاصطناعي لمراقبة صحة الأسنان للمرضى 

1.1.1    تصميم تطبيقات متنقلة لرصد صحة الأسنان 
2.1.1    أنظمة الذكاء الاصطناعي للكشف المبكر عن تسوس الأسنان وأمراض اللثة 
3.1.1    استخدام الذكاء الاصطناعي في تخصيص علاجات الأسنان 
4.1.1    تقنيات التعرف على الصور لتشخيص الأسنان الآلي 

2.1    تكامل المعلومات السريرية والطبية الحيوية كأساس لمراقبة صحة الأسنان 

1.2.1    منصات تكامل البيانات السريرية والشعاعية 
2.2.1    تحليل السجلات الطبية لتحديد مخاطر الأسنان 
3.2.1    أنظمة لربط البيانات الطبية الحيوية مع حالات الأسنان 
4.2.1    أدوات لإدارة معلومات المريض الموحدة 

3.1    تحديد مؤشرات لمراقبة صحة أسنان المريض 

1.3.1    إنشاء معايير لتقييم صحة الفم 
2.3.1    أنظمة مراقبة التقدم في علاجات الأسنان 
3.3.1    تطوير مؤشرات الخطر لأمراض الأسنان 
4.3.1    طرق الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بمشاكل الأسنان المستقبلية 

4.1    معالجة اللغة الطبيعية في السجلات السريرية للأسنان لاستخراج المؤشرات 

1.4.1    الاستخراج التلقائي للبيانات ذات الصلة من السجلات الطبية 
2.4.1    تحليل الملاحظات السريرية لتحديد اتجاهات صحة الأسنان 
3.4.1    استخدام البرمجة اللغوية العصبية لتلخيص السجلات الطبية الطويلة 
4.4.1    أنظمة الإنذار المبكر المبنية على تحليل النصوص السريرية 

5.1    أدوات الذكاء الاصطناعي لرصد ومراقبة مؤشرات صحة الأسنان 

1.5.1    تطوير تطبيقات مراقبة صحة الفم والنظافة 
2.5.1    أنظمة تنبيه المريض الشخصية القائمة على الذكاء الاصطناعي 
3.5.1    أدوات تحليلية للتقييم المستمر لصحة الأسنان 
4.5.1    استخدام الأجهزة القابلة للارتداء وأجهزة الاستشعار لمراقبة الأسنان في الوقت الحقيقي 

6.1    تطوير لوحات المعلومات (dashboards) لرصد مؤشرات الأسنان 

1.6.1    إنشاء واجهات بديهية لمراقبة صحة الأسنان 
2.6.1    دمج البيانات من مصادر سريرية مختلفة في لوحة معلومات (dashboards) واحدة 
3.6.1    أدوات تصور البيانات لرصد العلاج 
4.6.1    تخصيص لوحات المعلومات (dashboards) وفقًا لاحتياجات أخصائي طب الأسنان 

7.1    تفسير مؤشرات صحة الأسنان واتخاذ القرار 

1.7.1    أنظمة دعم القرار السريري المبنية على البيانات 
2.7.1    التحليل التنبؤي لتخطيط علاج الأسنان 
3.7.1    الذكاء الاصطناعي لتفسير مؤشرات صحة الفم المعقدة 
4.7.1    أدوات لتقييم فعالية العلاجات 

8.1    إعداد تقارير صحة الأسنان باستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي 

1.8.1    أتمتة إنشاء تقارير الأسنان التفصيلية 
2.8.1    أنظمة إصدار تقارير مخصصة للمرضى 
3.8.1    أدوات الذكاء الاصطناعي لتلخيص النتائج السريرية 
4.8.1    دمج البيانات السريرية والإشعاعية في التقارير الآلية 

9.1    منصات مزودة بالذكاء الاصطناعي لمراقبة صحة أسنان المريض 

1.9.1    تطبيقات للمراقبة الذاتية لصحة الفم 
2.9.1    منصات تعليم طب الأسنان التفاعلية القائمة على الذكاء الاصطناعي 
3.9.1    أدوات تتبع الأعراض ونصائح شخصية في طب الأسنان 
4.9.1    أنظمة التلعيب لتعزيز عادات نظافة الأسنان الجيدة 

10.1    الأمن والخصوصية في معالجة معلومات الأسنان 

1.10.1    البروتوكولات الأمنية لحماية بيانات المرضى 
2.10.1    أنظمة التشفير وإخفاء الهوية في إدارة البيانات السريرية 
3.10.1    اللوائح والامتثال القانوني في إدارة معلومات طب الأسنان 
4.10.1    تعليم الخصوصية والتوعية للمهنيين والمرضى 

الوحدة 2. تشخيص وتخطيط علاج الأسنان بمساعدة الذكاء الاصطناعي 

1.2    الذكاء الاصطناعي في تشخيص أمراض الفم 

1.1.2    استخدام خوارزميات التعلم الآلي للتعرف على أمراض الفم 
2.1.2    دمج الذكاء الاصطناعي في معدات التشخيص للتحليل في الوقت الحقيقي 
3.1.2    أنظمة التشخيص بمساعدة الذكاء الاصطناعي لتحسين الدقة 
4.1.2    تحليل الأعراض والعلامات السريرية من خلال الذكاء الاصطناعي للتشخيص السريع 

2.2.    تحليل صور الأسنان باستخدام الذكاء الاصطناعي 

1.2.2    تطوير برنامج للتفسير الآلي للأشعة السينية للأسنان 
2.2.2    الذكاء الاصطناعي في الكشف عن الحالات الشاذة في صور التصوير بالرنين المغناطيسي عن طريق الفم 
3.2.2    تحسين جودة صور الأسنان من خلال تقنيات الذكاء الاصطناعي 
4.2.2    خوارزميات التعلم العميق لتصنيف حالات الأسنان في الصور 

3.2.    الذكاء الاصطناعي في الكشف عن تجاويف وأمراض الأسنان 

1.3.2    أنظمة التعرف على الأنماط للتعرف على التجاويف المبكرة 
2.3.2    الذكاء الاصطناعي لتقييم مخاطر أمراض الأسنان 
3.3.2    تقنيات الرؤية الحاسوبية في الكشف عن أمراض اللثة 
4.3.2    أدوات الذكاء الاصطناعي لرصد وتطور التجاويف 

4.2.    النمذجة ثلاثية الأبعاد وتخطيط العلاج باستخدام الذكاء الاصطناعي 

1.4.2    استخدام الذكاء الاصطناعي لإنشاء نماذج ثلاثية الأبعاد دقيقة لتجويف الفم 
2.4.2    أنظمة الذكاء الاصطناعي في التخطيط لعمليات الأسنان المعقدة 
3.4.2    أدوات المحاكاة للتنبؤ بنتائج العلاج 
4.4.2    الذكاء الاصطناعي في تخصيص الأطراف الاصطناعية والأجهزة السنية 

5.2.    تحسين علاجات تقويم الأسنان باستخدام الذكاء الاصطناعي 

1.5.2    الذكاء الاصطناعي في تخطيط ومراقبة علاجات تقويم الأسنان 
2.5.2    خوارزميات للتنبؤ بحركات الأسنان وتعديلات تقويم الأسنان 
3.5.2    تحليل الذكاء الاصطناعي لتقليل أوقات علاج تقويم الأسنان 
4.5.2    أنظمة المراقبة عن بعد وتعديل العلاج في الوقت الحقيقي 

6.2.    التنبؤ بالمخاطر في علاجات الأسنان 

1.6.2    أدوات الذكاء الاصطناعي لتقييم المخاطر في إجراءات طب الأسنان 
2.6.2    أنظمة دعم القرار لتحديد المضاعفات المحتملة 
3.6.2    النماذج التنبؤية لتوقع ردود الفعل على العلاجات 
4.6.2    تحليل السجلات الطبية باستخدام الذكاء الاصطناعي لتخصيص العلاجات 

7.2.    تخصيص خطط العلاج باستخدام الذكاء الاصطناعي 

1.7.2    الذكاء الاصطناعي في تكييف علاجات الأسنان مع الاحتياجات الفردية 
2.7.2    أنظمة توصيات العلاج القائمة على الذكاء الاصطناعي 
3.7.2    تحليل بيانات صحة الفم للتخطيط الشخصي 
4.7.2    أدوات الذكاء الاصطناعي لضبط العلاجات بناءً على استجابة المريض 

8.2.    مراقبة صحة الفم بالتقنيات الذكية 

1.8.2    الأجهزة الذكية لمراقبة نظافة الفم 
2.8.2    تطبيقات الهاتف المحمول مع الذكاء الاصطناعي لمراقبة صحة الأسنان 
3.8.2    الأجهزة القابلة للارتداء بأجهزة استشعار لاكتشاف التغيرات في صحة الفم 
4.8.2    أنظمة الإنذار المبكر القائمة على الذكاء الاصطناعي للوقاية من أمراض الفم 

9.2.    الذكاء الاصطناعي في الوقاية من أمراض الفم 

1.9.2    خوارزميات الذكاء الاصطناعي لتحديد عوامل الخطر لأمراض الفم 
2.9.2    أنظمة التثقيف والتوعية بصحة الفم باستخدام الذكاء الاصطناعي 
3.9.2    الأدوات التنبؤية للوقاية المبكرة من مشاكل الأسنان 
4.9.2    الذكاء الاصطناعي في تعزيز العادات الصحية للوقاية من الفم 

10.2.    دراسات الحالة: حالت النجاح في التشخيص والتخطيط باستخدام الذكاء الاصطناعي 

1.10.2    تحليل الحالات الحقيقية التي أدى فيها الذكاء الاصطناعي إلى تحسين تشخيص الأسنان 
2.10.2    دراسات النجاح في تطبيق الذكاء الاصطناعي لتخطيط العلاج 
3.10.2    المعالجات المقارنة باستخدام الذكاء الاصطناعي وبدونه 
4.10.2    توثيق التحسينات في الكفاءة والفعالية السريرية بفضل الذكاء الاصطناعي 

الوحدة 3. التحليل المتقدم ومعالجة البيانات في طب الأسنان

1.3.    البيانات الضخمة (Big Data) في طب الأسنان: المفاهيم والتطبيقات 

1.1.3    انفجار البيانات في مجال طب الأسنان 
2.1.3    مفهوم البيانات الضخمة (Big Data) 
3.1.3    تطبيقات البيانات الضخمة (Big Data) في طب الأسنان 

2.3.    استخراج البيانات في سجلات طب الأسنان 

1.2.3    المنهجيات الرئيسية لاستخراج البيانات 
2.2.3    تكامل بيانات سجل الأسنان 
3.2.3    الكشف عن الأنماط والشذوذات في سجلات الأسنان 

3.3.    تقنيات التحليل التنبؤي المتقدمة في صحة الفم 

1.3.3    تقنيات التصنيف لتحليل صحة الفم 
2.3.3    تقنيات الانحدار لتحليل صحة الفم 
3.3.3    التعلم العميق (Deep Learning) لتحليل صحة الفم 

4.3.    نماذج الذكاء الاصطناعي لعلم الأوبئة السنية  

1.4.3    تقنيات التصنيف لعلم الأوبئة الأسنان 
2.4.3    تقنيات الانحدار لعلم الأوبئة الأسنان 
3.4.3    التقنيات غير الخاضعة للرقابة لعلم الأوبئة الأسنان 

5.3.    الذكاء الاصطناعي في إدارة البيانات السريرية والشعاعية  

1.5.3    تكامل البيانات السريرية للإدارة الفعالة مع أدوات الذكاء الاصطناعي 
2.5.3    تحويل التشخيص الشعاعي من خلال أنظمة الذكاء الاصطناعي المتقدمة 
3.5.3    الإدارة المتكاملة للبيانات السريرية والشعاعية 

6.3.    خوارزميات التعلم الآلي في أبحاث طب الأسنان  

1.6.3    تقنيات التصنيف في أبحاث طب الأسنان 
2.6.3    تقنيات الانحدار في أبحاث طب الأسنان 
3.6.3    التقنيات غير الخاضعة للرقابة في أبحاث طب الأسنان 

7.3.    تحليل الشبكات الاجتماعية في مجتمعات صحة الفم  

1.7.3    مقدمة في تحليل الشبكات الاجتماعية 
2.7.3    تحليل الآراء والمشاعر في الشبكات الاجتماعية في مجتمعات صحة الفم 
3.7.3    تحليل اتجاهات وسائل التواصل الاجتماعي في مجتمعات صحة الفم 

8.3.    الذكاء الاصطناعي في رصد اتجاهات وأنماط صحة الفم  

1.8.3    الكشف المبكر عن الاتجاهات الوبائية باستخدام الذكاء الاصطناعي 
2.8.3    المراقبة المستمرة لأنماط نظافة الفم باستخدام أنظمة الذكاء الاصطناعي 
3.8.3    التنبؤ بالتغيرات في صحة الفم باستخدام نماذج الذكاء الاصطناعي 

9.3.    أدوات الذكاء الاصطناعي لتحليل التكلفة في طب الأسنان  

1.9.3    تحسين الموارد والتكاليف باستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي 
2.9.3    تحليل الكفاءة والربحية في ممارسات طب الأسنان باستخدام الذكاء الاصطناعي 
3.9.3    استراتيجيات خفض التكلفة بناءً على البيانات التي تم تحليلها بواسطة الذكاء الاصطناعي 

10.3.    الابتكارات في الذكاء الاصطناعي للأبحاث السريرية لطب الأسنان  

1.10.3    تنفيذ التقنيات الناشئة في البحوث السريرية لطب الأسنان 
2.10.3    تحسين التحقق من صحة نتائج البحوث السريرية لطب الأسنان باستخدام الذكاء الاصطناعي 
3.10.3    تعاون متعدد التخصصات في الأبحاث السريرية للبيع بالتجزئة المدعومة بالذكاء الاصطناعي 

شهادة الخبرة الجامعية فريدة من نوعها ستساعدك، خلال 6 أشهر فقط، على تحقيق قفزة في مهنتك"