سوف تتناول دمج البيانات الضخمة والتعلم الآلي في البحوث الإكلينيكية، مما يحسن بفهمك للأمراض الأكثر تعقيدًا"

لقد برز تحليل البيانات الضخمة (Big Data) والتعلم الآلي كأدوات أساسية في مجال البحوث الإكلينيكية، مما يوفر فوائد كبيرة في مجال الصحة. يتيح استخدام مجموعات كبيرة من البيانات في الوقت الفعلي للباحثين تحديد الأنماط المعقدة والارتباطات في المعلومات المجمعة من المرضى، مما يسهل الكشف المبكر عن الاتجاهات وتخصيص العلاجات. بالتالي، فإن هذا التقارب بين التقنيات لا يؤدي إلى تسريع عملية البحث فحسب، بل يساهم أيضًا في تقديم طب أكثر دقة وتخصيصًا.

في هذا السياق، طورت TECH هذه المحاضرة الجامعية في تحليل البيانات الضخمة والتعلم الآلي في البحوث الإكلينيكية، والتي ستوفر انغماسًا عميقًا في الاستخدام الاستراتيجي لمجموعات البيانات الكبيرة وتقنيات التعلم الآلي في المجال الطبي. بالتالي، سيركز المنهج الدراسي على جوانب رئيسية متعددة، بدءًا من استكشاف البيانات في السجلات الإكلينيكية، إلى تطبيق نماذج الذكاء الاصطناعي في علم الأوبئة وتحليل الشبكات البيولوجية المعقدة.

بالمثل، سيتم تحليل فرص الكشف المبكر عن الأمراض وتخصيص العلاجات وتحسين البروتوكولات الطبية. بالإضافة إلى ذلك، سيتم تناول حلول التحديات مثل خصوصية البيانات وجودة المعلومات والتفسير الصحيح للنتائج. بهذه الطريقة، ستعمل الدرجة على إعداد المتخصصين لقيادة التقدم في الطب الحديث، مع الاستفادة الكاملة من إمكانات تحليل البيانات الضخمة (Big Data) والتعلم الآلي في البحوث الإكلينيكية.

ابتكرت TECH نهجًا شاملاً يعتمد على منهجية إعادة التعلم (Relearning) المتطورة لتدريب الخبراء المؤهلين تأهيلاً عاليًا في تطبيقات الذكاء الاصطناعي. سيركز هذا النوع من التعلم على تكرار الأفكار الأساسية لتعزيز الفهم العميق للمحتوى. ستحتاج فقط إلى جهاز إلكتروني متصل بالإنترنت للوصول إلى المحتوى، مما يلغي الالتزام بالتواجد الفعلي أو اتباع الجداول الزمنية المحددة.

ستطبق خوارزميات التعلم الآلي للتنبؤ بالنتائج االإكلينيكية وتحسين بروتوكولات العلاج وتطوير الكفاءة في تحديد المؤشرات الحيوية ذات الصلة"

تحتوي هذه المحاضرة الجامعية في تحليل البيانات الضخمة (Big Data) والتعلم الآلي في البحوث الإكلينيكية على البرنامج الأكثر اكتمالاً وتحديثًا في السوق. أبرز خصائصها هي:

تطوير الحالات العملية المقدمة من قبل خبراء في تحليل البيانات الضخمة (Big Data) والتعلم الآلي في البحوث الإكلينيكية
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 تتعمق في استراتيجيات التقييم والتشخيص التي تحقق حاليًا أفضل النتائج، حتى تتمكن من تنفيذها في ممارستك منذ بداية المحاضرة الجامعية"

وهي تضم في هيئة التدريس مهنيين ينتمون إلى مجال التوجيه المهني، الذين يصبون في هذا التدريب خبرة عملهم، فضلاً عن المتخصصين المعترف بهم المنتمين إلى جمعيات مرجعية وجامعات مرموقة.

بفضل محتوى الوسائط المتعددة الذي تم تطويره باستخدام أحدث التقنيات التعليمية، والذين سيتيحوا للمهني فرصة للتعلم الموضوعي والسياقي، أي في بيئة محاكاة ستوفر تعليماً غامرًا مبرمجًا للتدريب في مواقف 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 البرنامج. لهذا، سيحصل المهني على مساعدة من نظام فيديو تفاعلي مبتكر تم إنشاؤه بواسطة خبراء معترف بهم في مجال التوجيه المهني ولديهم خبرة تعليمية واسعة.

سوف تتعمق في التنقيب عن البيانات في السجلات الإكلينيكية لاستخراج أنماط قيمة، كل ذلك من خلال موارد الوسائط المتعددة المبتكرة المضمنة في البرنامج"

سوف تتعمق في التنقيب عن البيانات في السجلات الإكلينيكية لاستخراج أنماط قيمة، كل ذلك من خلال موارد الوسائط المتعددة المبتكرة المضمنة في البرنامج"

سوف يتعمق هذا المؤهل العلمي الأكاديمي في الأدوات الرئيسية المستخدمة في هذا المجال، ويغوص في استخراج البيانات في السجلات الإكلينيكية والطبية الحيوية. بالإضافة إلى ذلك، سيتم دراسة خوارزميات التعلم الآلي المحددة المطبقة في أبحاث الطب الحيوي، باستخدام تقنيات التحليل التنبؤي لتحسين التشخيص والتشخيصات الإكلينيكية. بالمثل، سيتم تحليل نماذج الذكاء الاصطناعي في علم الأوبئة والصحة العامة، وكذلك تحليل الشبكات البيولوجية لفهم أنماط المرض. أخيرًا، سيتم تطوير الأدوات التنبؤية ومهارات التصور المتقدمة واتصالات البيانات المعقدة، لمعالجة تحديات إدارة البيانات الضخمة (Big Data) في المجال الطبي.

ستقوم بتحليل التطبيقات العملية ودراسات الحالة، وتقديم منظور ملموس حول كيفية تأثير الذكاء الاصطناعي بشكل مباشر على البحوث الإكلينيكية"

الوحدة 1. تحليل البيانات الضخمة (Big Data) والتعلم الآلي في البحوث الإكلينيكية

1.1. البيانات الضخمة (Big Data) في البحوث الإكلينيكية: المفاهيم والأدوات

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

2.1. استخراج البيانات في السجلات السريرية والطبية الحيوية باستخدام KNIME وPython

1.2.1. المنهجيات الرئيسية لاستخراج البيانات
2.2.1. دمج البيانات الإكلينيكية وبيانات السجل الطبي الأحيائي
3.2.1. الكشف عن الأنماط والحالات الشاذة في السجلات الإكلينيكية والطبية الأحيائية

3.1. خوارزميات التعلم الآلي في البحوث الطبية الحيوية مع KNIME وPython

1.3.1. تقنيات التصنيف في البحوث الطبية الحيوية
2.3.1. تقنيات الانحدار في البحوث الطبية الحيوية
3.3.1. التقنيات غير الخاضعة للإشراف في الأبحاث الطبية الحيوية

4.1. تقنيات التحليل التنبؤي في البحوث الإكلينيكية مع KNIME وPython

1.4.1. تقنيات التصنيف في البحوث الإكلينيكية
2.4.1. تقنيات الانحدار في البحث الإكلينيكي
3.4.1. التعلم العميق (Deep Learning) في البحوث الإكلينيكية

5.1. نماذج الذكاء الاصطناعي في علم الأوبئة والصحة العامة باستخدام KNIME وPython

1.5.1. تقنيات تصنيف علم الأوبئة والصحة العامة
2.5.1. تقنيات الانحدار في علم الأوبئة والصحة العامة
3.5.1. التقنيات غير الخاضعة للإشراف لعلم الأوبئة والصحة العامة

6.1. تحليل الشبكات البيولوجية وأنماط الأمراض باستخدام KNIME وPython

1.6.1. استكشاف التفاعلات في الشبكات البيولوجية لتحديد أنماط الأمراض 
2.6.1. دمج بيانات الأوميكس في تحليل الشبكة لتوصيف التعقيدات البيولوجية
3.6.1. تطبيق خوارزميات التعلم الآلي (machine learning) لاكتشاف أنماط المرض

7.1. تطوير أدوات للتشخيص الإكلينيكي من خلال workflow وPython

1.7.1. إنشاء أدوات تشخيص إكلينيكية مبتكرة تستند إلى بيانات متعددة الأبعاد
2.7.1. دمج المتغيرات الإكلينيكية والجزيئية في تطوير الأدوات التنبؤية
3.7.1. تقييم فعالية الأدوات التنبؤية في مختلف السياقات الإكلينيكية

8.1. تصور متقدم وتوصيل البيانات المعقدة باستخدام أدوات PowerBI وPython

1.8.1. استخدام تقنيات التصور المتقدمة لتمثيل البيانات الطبية الحيوية المعقدة
2.8.1. وضع استراتيجيات اتصال فعالة لعرض نتائج التحليل المعقدة
3.8.1. تنفيذ أدوات التفاعل في التصورات لتحسين الفهم

9.1. تحديات أمن البيانات وإدارة البيانات الضخمة (Big Data)

1.9.1. معالجة تحديات أمن البيانات في سياق البيانات الضخمة (Big Data) الطبية الحيوية
2.9.1. استراتيجيات لحماية الخصوصية في إدارة مجموعات كبيرة من البيانات الطبية الحيوية
3.9.1. تنفيذ تدابير أمنية للتخفيف من المخاطر في التعامل مع البيانات الحساسة

10.1. التطبيقات العملية ودراسات الحالة في مجال البيانات الضخمة (Big Data) البيولوجية الطبية

1.10.1. استكشاف قصص النجاح في تنفيذ البيانات الضخمة (Big Data) الطبية الحيوية في البحوث الإكلينيكية
2.10.1. وضع استراتيجيات عملية لتطبيق البيانات الضخمة (Big Data) في صنع القرارات الإكلينيكية
3.10.1. تقييم الأثر والدروس المستفادة من خلال دراسات الحالة الطبية الأحيائية

سوف تستكشف التقنيات الجراحية الأكثر تقدماً في علاج التهاب المفاصل الأولي وتحسين مهاراتك الجراحية"