سوف تستكشف الاتجاهات الهامة في الاستجابة لمختلف العلاجات، وكذلك التنبؤ بالنتائج السريرية، بفضل هذا البرنامج ٪100 عبر الإنترنت"

أحد التحديات التي يواجهها المهنيون الطبيون يوميًا هو دراسة كميات كبيرة من البيانات مثل السجلات الطبية والحالات السريرية ونتائج الاختبارات وما إلى ذلك. ومع ذلك، فإن هذه المعلومات ضرورية للتخطيط الصحيح للعلاجات العلاجية وتنفيذها. في ضوء هذا الوضع، أصبح التعلم الآلي ركيزة أساسية للتغلب على هذا التحدي.

 بفضل البيانات الضخمة Big Data، يمكن للمتخصصين منع الحوادث أو تحديد أفضل علاج لمريض معين. ومما لا شك فيه أن هذه التقنيات التحليلية تحسن بشكل كبير الرعاية الطبية وتسهم في تحسين نوعية حياة المواطنين.
لذلك، نفذت TECH برنامج الخبرة الجامعية سيركز على تحليل البيانات الضخمة والتعلم الآلي في البحث السريري. وبالتالي، سوف يتعمق المنهج في المنهجيات الرئيسية لتعدين البيانات والكشف عن الحالات الشاذة في السجلات الطبية الحيوية. في هذا الصدد، سيتم تناول المنهج الدراسي في Deep Learning نظرًا لأهميته في قيادة الطب الدقيق. بدوره، سيحلل التدريب معالجة اللغة الطبيعية في التوثيق العلمي والسريري. للقيام بذلك، سيوفر البرنامج للخبراء الأدوات الأكثر فعالية لاستخراج المعلومات ذات الصلة من النصوص الطبية. كما ستستكشف استخدام الشبكات العصبية لنمذجة الأمراض والتنبؤ بالعلاج.

علاوة على ذلك، ومن أجل توحيد هذه المحتويات، تعزز منهجية هذا البرنامج طابعه الابتكاري. توفر TECH بيئة تعليمية %100 عبر الإنترنت، تتكيف مع احتياجات المهنيين الذين يتطلعون إلى التقدم في حياتهم المهنية. وبالمثل يستند منهج إعادة التعلم Relearning إلى تكرار المفاهيم الرئيسية لإرساء المعرفة وتيسير التعلم. وبهذه الطريقة، فإن الجمع بين المرونة والنهج التربوي القوي يجعله في متناول الجميع.

ستطور أفضل الاستراتيجيات للاستفادة من الذكاء الاصطناعي وتحسين الأبحاث السريرية بفضل TECH"

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

تطوير الحالات العملية التي يقدمها خبراء الذكاء الاصطناعي والأجهزة الطبية في التطبيب عن بعد
محتوياتها البيانية والتخطيطية والعملية البارزة التي يتم تصورها بها تجمع المعلومات 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

ستعمق في الأدوية محاكاة العلاجات كجزء من مساهمة الذكاء الاصطناعي في البحث في الصحة"

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 تريد أن تواجه بنجاح التحديات المتعلقة بإدارة كميات كبيرة من البيانات؟ تخصص في البيانات الضخمة مع هذا البرنامج في 6 أشهر فقط"

ستواجه التحديات المرتبطة بإدارة مجموعات البيانات الضخمة Big Data وأمن المعلومات وتطبيقات البيانات الضخمة العملية في الساحة الطبية الحيوية"

سيشكل برنامج الخبرة الجامعية هذا للطلاب تجربة تعليمية من الطراز الأول، مما سيرفع آفاقهم المهنية بفضل استخدام الذكاء الاصطناعي في ممارستهم الطبية. تتكون الدرجة من 3 وحدات كاملة، والتي ستتعمق في أساسيات التعلم الآلي، وتفسير البيانات الطبية الحيوية ومعالجة اللغة الطبيعية. أيضًا، سيعالج المنهج الدراسي التعقيدات الأخلاقية والتنظيمية المحيطة بهذا الانضباط بهدف أن يحافظ الخريجون على سلوك أخلاقي. من ناحية أخرى، سيشمل التدريب محاكاة العمليات البيولوجية، وتوليد البيانات الاصطناعية والتحقق من صحة النماذج.

سوف تزود نفسك بالمهارات المطلوبة لقيادة تحول البحث السريري من خلال التعلم الآلي"

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

1.1.1. تطوير أدوات تصور تفاعلية للبيانات السريرية
2.2.1. استخدام الذكاء الاصطناعي لإنشاء تمثيلات بيانات رسومية معقدة
3.3.1. تقنيات التصور لسهولة تفسير نتائج الأبحاث
4.4.1. 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
6.8.1. 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. تصميم وتنفيذ دراسات قائمة على الملاحظة بالاشتراك مع منظمة العفو الدولية

1.1.2. تنفيذ الذكاء الاصطناعي لاختيار السكان وتجزئتهم في الدراسات
2.1.2 .استخدام الخوارزميات لرصد بيانات الدراسات القائمة على الملاحظة في الوقت الحقيقي
3.1.2. أدوات الذكاء الاصطناعي لتحديد النمط والارتباط في الدراسات القائمة على الملاحظة
4.1.2. التشغيل الآلي لعملية جمع البيانات وتحليلها في الدراسات القائمة على الملاحظة

2.2. التحقق من صحة النماذج ومعايرتها في الأبحاث السريرية

1.2.2. تقنيات الذكاء الاصطناعي لضمان دقة وموثوقية النماذج السريرية
2.2.2. استخدام الذكاء الاصطناعي في معايرة النماذج التنبؤية في الأبحاث السريرية
3.2.2. طرق التحقق المتبادل المطبقة على النماذج السريرية باستخدام الذكاء الاصطناعي
4.2.2. أدوات الذكاء الاصطناعي لتقييم تعميم النموذج السريري

3.2. طرق دمج البيانات غير المتجانسة في الأبحاث السريرية

1.3.2. تقنيات الذكاء الاصطناعي للجمع بين البيانات السريرية والجينومية والبيئية
2.3.2. استخدام الخوارزميات لإدارة وتحليل البيانات السريرية غير المنظمة
3.3.2. أدوات الذكاء الاصطناعي لتوحيد وتوحيد البيانات السريرية
4.3.2. نظم الذكاء الاصطناعي لربط أنواع مختلفة من البيانات في البحث

4.2. دمج البيانات الطبية الحيوية المتعددة التخصصات

1.4.2 أنظمة الذكاء الاصطناعي لجمع البيانات من مختلف التخصصات الطبية الحيوية
2.4.2 خوارزميات للتحليل المتكامل للبيانات السريرية والمختبرية
3.4.2 أدوات الذكاء الاصطناعي لتصور البيانات الطبية الحيوية المعقدة
4.4.2 استخدام الذكاء الاصطناعي لإنشاء نماذج صحية شاملة من البيانات متعددة التخصصات

5.2. خوارزميات التعلم العميق في تحليل البيانات الطبية الحيوية

1.5.2 تنفيذ الشبكات العصبية في تحليل البيانات الجينية والبروتيومية
2.5.2 استخدام التعلم العميق لتحديد الأنماط في البيانات الطبية الحيوية
3.5.2 تطوير نماذج تنبؤية في الطب الدقيق مع التعلم العميق
4.5.2 تطبيق الذكاء الاصطناعي في تحليل التصوير الطبي الحيوي المتقدم

6.2. تحسين عمليات البحث مع التشغيل الآلي

1.6.2 أتمتة الروتين المختبري باستخدام أنظمة الذكاء الاصطناعي
2.6.2 استخدام الذكاء الاصطناعي لإدارة الموارد والوقت بكفاءة في البحث
3.6.2 أدوات الذكاء الاصطناعي لتحسين سير العمل في البحث السريري
4.6.2 النظم الآلية لتتبع التقدم المحرز في الأبحاث والإبلاغ عنه

7.2. المحاكاة والنمذجة الحسابية في الطب باستخدام الذكاء الاصطناعي

1.7.2 تطوير نماذج حسابية لمحاكاة السيناريوهات السريرية
2.7.2 استخدام الذكاء الاصطناعي لمحاكاة التفاعلات الجزيئية والخلوية
3.7.2 أدوات الذكاء الاصطناعي في النمذجة التنبؤية للأمراض
4.7.2 تطبيق الذكاء الاصطناعي في محاكاة آثار الأدوية وعلاجها

8.2. استخدام الواقع الافتراضي والمعزز في الدراسات السريرية

1.8.2 تنفيذ الواقع الافتراضي للتدريب والمحاكاة في الطب
2.8.2 استخدام الواقع المعزز في العمليات الجراحية والتشخيص
3.8.2 أدوات الواقع الافتراضي للدراسات السلوكية والنفسية
4.8.2 تطبيق التكنولوجيات الغامرة في إعادة التأهيل والعلاج

9.2. أدوات استخراج البيانات المطبقة على الأبحاث الطبية الحيوية

1.9.2 استخدام تقنيات استخراج البيانات لاستخلاص المعرفة من قواعد البيانات الطبية الحيوية
2.9.2 تنفيذ خوارزميات الذكاء الاصطناعي لاكتشاف الأنماط في البيانات السريرية
3.9.2 أدوات الذكاء الاصطناعي لتحديد الاتجاهات في مجموعات البيانات الكبيرة
4.9.2 تطبيق استخراج البيانات في توليد فرضيات البحث

10.2. تطوير المؤشرات الحيوية والتحقق من صحتها باستخدام الذكاء الاصطناعي

1.10.2 استخدام الذكاء الاصطناعي لتحديد وتوصيف المؤشرات الحيوية الجديدة
2.10.2 تنفيذ نماذج الذكاء الاصطناعي للتحقق من صحة العلامات الحيوية في التجارب السريرية
3.10.2 أدوات الذكاء الاصطناعي في ارتباط المؤشرات الحيوية بالنتائج السريرية
4.10.2 تطبيق الذكاء الاصطناعي في تحليل العلامات الحيوية للطب الشخصي

الوحدة 3. تحليل البيانات الضخمة Big Data والتعلم الآلي في الأبحاث السريرية

1.3. البيانات الضخمة Big Data في الأبحاث السريرية: المفاهيم والأدوات

1.1.3 استغلال البيانات في مجال الأبحاث السريرية
2.1.3 مفهوم البيانات الضخمة Big Data والأدوات الرئيسية
3.1.3 تطبيقات البيانات الضخمة Big Data في الأبحاث السريرية

2.3. استخراج البيانات في السجلات السريرية والطبية الحيوية

1.2.3 المنهجيات الرئيسية لاستخراج البيانات
2.2.3 دمج البيانات السريرية وبيانات السجل الطبي الأحيائي
3.2.3 الكشف عن الأنماط والحالات الشاذة في السجلات السريرية والطبية الأحيائية

3.3. خوارزميات التعلم الآلي في الأبحاث الطبية الحيوية

1.3.3 تقنيات التصنيف في الأبحاث الطبية الحيوية
2.3.3 تقنيات الانحدار في الأبحاث الطبية الحيوية
3.3.3 التقنيات غير الخاضعة للإشراف في الأبحاث الطبية الحيوية

4.3. تقنيات التحليل التنبؤي في البحث السريري

1.4.3 تقنيات التصنيف في الأبحاث السريرية
2.4.3 تقنيات الانحدار في البحث السريري
3.4.3 التعلم العميق Deep Learning في الأبحاث السريرية

5.3. نماذج الذكاء الاصطناعي في علم الأوبئة والصحة العامة

1.5.3 تقنيات تصنيف علم الأوبئة والصحة العامة
2.5.3 تقنيات الانحدار في علم الأوبئة والصحة العامة
3.5.3 التقنيات غير الخاضعة للإشراف لعلم الأوبئة والصحة العامة

6.3. تحليل الشبكات البيولوجية وأنماط الأمراض

1.6.3 استكشاف التفاعلات في الشبكات البيولوجية لتحديد أنماط الأمراض
2.6.3 دمج بيانات الأوميكس في تحليل الشبكة لتوصيف التعقيدات البيولوجية
3.6.3 تطبيق خوارزميات التعلم الآلي machine learning لاكتشاف أنماط المرض

7.3. استحداث أدوات للتشخيص السريري

1.7.3 إنشاء أدوات تشخيص سريرية مبتكرة تستند إلى بيانات متعددة الأبعاد
2.7.3 دمج المتغيرات السريرية والجزيئية في تطوير الأدوات التنبؤية
3.7.3 تقييم فعالية الأدوات التنبؤية في مختلف السياقات السريرية

8.3. التصور المتقدم ونقل البيانات المعقدة

1.8.3 استخدام تقنيات التصور المتقدمة لتمثيل البيانات الطبية الحيوية المعقدة
2.8.3 وضع استراتيجيات اتصال فعالة لعرض نتائج التحليل المعقدة
3.8.3 تنفيذ أدوات التفاعل في التصورات لتحسين الفهم

9.3. تحديات أمن البيانات وإدارة البيانات الضخمة Big Data

1.9.3 معالجة تحديات أمن البيانات في سياق البيانات الطبية الحيوية الضخمة Big Data
2.9.3 استراتيجيات لحماية الخصوصية في إدارة مجموعات كبيرة من البيانات الطبية الحيوية
3.9.3 تنفيذ تدابير أمنية للتخفيف من المخاطر في التعامل مع البيانات الحساسة

10.3. التطبيقات العملية ودراسات الحالة في مجال البيانات البيولوجية الطبية الضخمة Big Data

1.10.3 استكشاف قصص النجاح في تنفيذ البيانات الطبية الحيوية الضخمة Big Data في الأبحاث السريرية
2.10.3 وضع استراتيجيات عملية لتطبيق البيانات الضخمة Big Data في صنع القرارات السريرية
3.10.3 تقييم الأثر والدروس المستفادة من خلال دراسات الحالة الطبية الأحيائية

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