من خلال مكتبة واسعة تضم أكثر موارد الوسائط المتعددة ابتكارا، يمكنكم دمج الأجهزة القابلة للارتداء والرصد عن بعد في الدراسات السريرية"

يقود الذكاء الاصطناعي تطوير اللقاحات والعلاجات لضمان رفاهية السكان. تعمل أدواتهم على تبسيط هذه العمليات من خلال تحليل مجموعات البيانات الكبيرة بسرعة وكفاءة. هذا مهم بشكل خاص في حالات الطوارئ (مثل الأوبئة أو جوائح)، حيث السرعة في تقديم الحلول أمر أساسي. الخوارزميات مفيدة أيضًا لتصميم جزيئات ومركبات كيميائية جديدة لإدارة الظروف. يمكن أن يؤدي ذلك إلى تسريع تحديد الأدوية المرشحة بشكل كبير وتقليل التكاليف المرتبطة بالتخليق المركب.

في هذا السياق، تنفذ TECH الخبرة الجامعية سيركز على أدوات الذكاء الاصطناعي لمحاكاة الاستجابات للقاحات والأدوية. لذلك، سيعمل مسار الرحلة الأكاديمي على تعميق تطوير النماذج التي تهدف إلى فهم آليات المناعة وتصميم العلاجات الشخصية. بالإضافة إلى ذلك، سيحلل المنهج الدراسي العديد من الإجراءات لتحسين الدقة في تشخيص التصوير، باستخدام أدوات مثل الرنين المغناطيسي أو الواقع المعزز.

وسينظر التدريب أيضا في الجوانب الأخلاقية والقانونية للتعلم الآلي في الأبحاث السريرية. وبهذا المعنى، سيعمق البرنامج التنظيم في تطوير وتطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي في المجال الطبي الحيوي.

كل هذا، باتباع منهجية ممتازة %100 عبر الإنترنت، والتي تسمح للطالب بتحديث نفسه دون الحاجة إلى القيام برحلات يومية غير مريحة إلى مركز الدراسة. بنفس الطريقة، ستستمتع بسلسلة من المحتويات التعليمية من المستوى الأول، والتي تم وضعها من قبل متخصصين في التعلم الآلي الذين يعملون بنشاط مع البحث السريري. ولذلك فإن المعارف المكتسبة خلال البرنامج ستتماشى تماما مع آخر التطورات في قطاع الصحة. 

ستطور وعيًا أخلاقيًا عاليًا، مما سيسمح لك بالتميز عن قيمك أثناء إجراءاتك السريرية"

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

تطوير الحالات العملية التي يقدمها الخبراء في مجال الذكاء الاصطناعي في تطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي في الأبحاث الإكلينيكية
المحتويات الرسومية والتخطيطية والعملية البارزة التي يتم تصورها بها، تجمع المعلومات العلمية والعملية حول تلك التخصصات الأساسية للممارسة المهنية
تمارين تطبيقية تتيح للطالب القيام بعملية التقييم الذاتي لتحسين التعلم
تركيزها الخاص على المنهجيات المبتكرة 
دروس نظرية، أسئلة للخبير، منتديات نقاش حول مواضيع مثيرة للجدل وأعمال التفكير الفردي
توفر المحتوى من أي جهاز ثابت أو محمول متصل بالإنترنت

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

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. 

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

استفد بكل فوائد منهجية إعادة التعلم Relearning، والتي ستسمح لك بتنظيم وقتك ووتيرة دراستك، والتكيف مع جداولك الزمنية"

ستزود هذه الشهادة الجامعية الخريجين بمعرفة شاملة حول تنفيذ تقنيات الذكاء الاصطناعي في البحث السريري. لتحقيق ذلك، سيتراوح المنهج الدراسي من المبادئ النظرية إلى التطبيق العملي للتعلم الآلي في البيئة السريرية. سيكتسب المتخصصون قدرات قوية في تحليل البيانات الطبية الحيوية ومعالجة.

المعلومات السريرية وتخصيص العلاج. وسيتناول المنهج الدراسي بدوره التحديات الأخلاقية والاعتبارات القانونية المرتبطة بتنفيذ الذكاء الاصطناعي في المجال الطبي.

ستعالج قضايا مثل الاستدامة في الأبحاث الطبية الحيوية والاتجاهات المستقبلية والابتكار في قطاع الذكاء الاصطناعي المطبق على الأبحاث السريرية"

الوحدة 1. أساليب وأدوات الذكاء الاصطناعي للبحوث الإكلينيكية

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

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
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

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
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 رسومية معقدة
3.6.1. تقنيات التصور لسهولة تفسير نتائج الأبحاث
4.6.1. أدوات الواقع المعزز والافتراضي لتصور البيانات الطبية الحيوية

7.1. معالجة اللغة الطبيعية في التوثيق العلمي والسريري

1.7.1. تطبيق برنامج العمل الوطني لتحليل المؤلفات العلمية والسجلات السريرية
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

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 الأبحاث 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

الوحدة 2. البحث الطبي الحيوي مع الذكاء الاصطناعي

1.2. تقنيات التسلسل الجيني وتحليل البيانات باستخدام الذكاء الاصطناعي

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 التصوير الطبي الحيوي

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

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 لضبط الجرعات وتركيبات الأدوية
4.4.2. تطبيق الذكاء الاصطناعي في تحديد العلاجات الفعالة لفئات محددة 

5.2. الابتكارات في التشخيص بمساعدة الذكاء الاصطناعي

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 وعلم الأحياء الدقيقة

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 الأجهزة القابلة للارتداء مع الذكاء الاصطناعي للمراقبة الصحية المستمرة
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 بالأحداث السريرية من خلال البيانات القابلة للارتداء

8.2. الذكاء الاصطناعي في إدارة التجارب السريرية

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

1.9.2. استخدام الذكاء الاصطناعي في تسريع تطوير اللقاحات
2.9.2. تنفيذ نماذج تنبؤية في تحديد المعالجات 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 آليات 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

الوحدة 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 البحث السريري
2.1.3. الأخلاقيات في استخدام خوارزميات الذكاء الاصطناعي لاختيار المشاركين في التجارب السريرية
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 الأبحاث 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 الأبحاث القائمة على الذكاء الاصطناعي
3.3.3. معالجة القضايا الأخلاقية المتعلقة بالملكية والحصول على البيانات السريرية في مشاريع الأبحاث

4.3. الذكاء الاصطناعي والمسؤولية في الأبحاث السريرية

1.4.3. تقييم المسؤولية الأخلاقية والقانونية في تنفيذ نظم الذكاء الاصطناعي في بروتوكولات الأبحاث السريرية
2.4.3. وضع استراتيجيات لمعالجة الآثار السلبية المحتملة لتطبيق الذكاء الاصطناعي في الأبحاث الطبية الحيوية
3.4.3. الاعتبارات الأخلاقية في المشاركة النشطة للذكاء الاصطناعي في صنع القرار في الأبحاث 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 الأبحاث الطبية الحيوية
3.6.3. معالجة تحديات الخصوصية والأمان المحددة في التعامل مع البيانات الحساسة سريريًا

7.3. الذكاء الاصطناعي والاستدامة في الأبحاث الطبية الحيوية

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

8.3. مراجعة نماذج الذكاء الاصطناعي السريرية وقابليتها للتفسير.

1.8.3. وضع بروتوكولات تدقيق لتقييم موثوقية ودقة نماذج الذكاء الاصطناعي في الأبحاث السريرية
2.8.3. الأخلاقيات في إمكانية تفسير الخوارزميات لضمان فهم القرارات التي تتخذها أنظمة الذكاء الاصطناعي في السياقات السريرية
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 الأبحاث 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 الأبحاث السريرية باستخدام تكنولوجيات الذكاء الاصطناعي
3.10.3. التصدي للتحديات الأخلاقية الناشئة المرتبطة بالتعاون العالمي في مجال الأبحاث الطبية الحيوية

صل 24 ساعات في اليوم إلى أكثر المواد التعليمية ابتكارا التي يقدمها هذا البرنامج الجامعي"