انضم الآن إلى هذا البرنامج 100% عبر الإنترنت، حيث ستتعمق في خوارزميات التعلم الآلي وتطبيقاتها في الأبحاث الطبية"

تلعب خوارزميات الذكاء الاصطناعي دورًا رئيسيًا في إنشاء وسائل علاجية مخصصة. تستخدم هذه المجموعة من التعليمات المحددة بالكمبيوتر البيانات الإكلينيكية والطبية الحيوية أو الجينية لتطوير نماذج تنبؤية. بهذه الطريقة، يطبق المتخصصون علاجات شخصية ويمكنهم التنبؤ بالاستجابات للعلاجات حتى يكون لديهم فرصة أكبر للنجاح. بالإضافة إلى ذلك، يمكن لهذه الأدوات حساب جرعات الأدوية بدقة، مما يحسن فعالية الأساليب.

في هذا السياق، تنشئ TECH برنامجًا متقدمًا من شأنه تعميق استخدام التعلم الآلي أثناء تخطيط وتنفيذ الإجراءات الطبية. تحت إشراف هيئة تدريس مطلعة، سيحلل هذا المنهج التعرف على الأنماط والتعلم الآلي Machine Learning في التشخيص السريري. وبالتالي، سيقوم المتخصصون بتفسير الصور الطبية بشكل صحيح لتوفير أنسب العلاجات في كل فرد. سيوفرالمنهج الدراسي أيضًا خبرة شاملة حول البروتوكولات العلاجية الأكثر ابتكارًا. على هذا المنوال، ستقدم المواد التعليمية أحدث التطورات في الروبوتات الجراحية المساعدة حتى يظل الخريجون في المقدمة التكنولوجية.

وبالإضافة إلى ذلك، ستعكس منهجية البرنامج الحاجة إلى المرونة والتكيف مع المطالب المهنية المعاصرة. من خلال تنسيق 100٪ عبر الإنترنت، سيسمح للخريجين بالتقدم في تدريبهم دون المساس بمسؤوليات عملهم. وعلاوة على ذلك، فإن تنفيذ نظام إعادة التعلم Relearning، القائم على إعادة تأكيد المفاهيم الرئيسية، يكفل فهماً عميقاً ودائماً. ويعزز هذا النهج التربوي قدرة المهنيين على التطبيق الفعال للمعارف المكتسبة في ممارساتهم اليومية. في المقابل، الشيء الوحيد الذي سيحتاجه الأطباء لإكمال مسار الرحلة الأكاديمي هذا هو جهاز مزود بالوصول إلى الإنترنت والجهود المبذولة لتحديث معرفتهم التي ستسمح لهم بتجربة قفزة جيدة في حياتهم المهنية.

ستطبق الذكاء الاصطناعي للاستجابة لحالات الطوارئ الصحية مثل تفشي الأوبئة وفي تطوير لقاحات جديدة"

يحتوي هذا البرنامج في تشخيص وعلاج وإضفاء الطابع الشخصي على العلاج الطبي بالذكاء الاصطناعي على البرنامج التعليمي الأكثر اكتمالًا وتحديثًا في السوق. أبرز خصائصه هي:

تطوير الحالات العملية التي يقدمها الخبراء في مجال الذكاء الاصطناعي في الممارسات 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

ستعزز استقلالية المرضى من خلال المشاركة النشطة في تصميم العلاجات الشخصية بعد دراسة هذا البرنامج"

يتضمن البرنامج في هيئة تدريسه المهنيين من القطاع الذين يصبون  في هذا التدريب خبرة في عملهم، بالإضافة إلى متخصصين معترف بهم من جمعيات مرجعية وجامعات مرموقة. 

سيتيح محتواها المتعدد الوسائط، الذي صيغ بأحدث التقنيات التعليمية، للمهني التعلم السياقي والموقعي، أي بيئة محاكاة توفر تدريبا غامرا مبرمجا للتدريب في حالات 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 العام الدراسي. للقيام بذلك، سيتم مساعدته بنظام فيديو تفاعلي مبتكر من صنع خبراء مشهورين. 

ستجري عمليات تكامل البيانات الإكلينيكية متعددة الوسائط للحصول على تشخيصات أكثر دقة"

سيتم توجيهك من خلال نظام التعلم القائم على إعادة التأكيد على ما تم تعلمه، مع منهج تدريس طبيعي وتقدمي على طول المنهج الدراسي بأكمله"

ستبحث هذه الدرجة في تشخيص وعلاج وتخصيص العلاجات الطبية بالذكاء الاصطناعي. تم تصميم المنهج من قبل خبراء في هذا المجال، وسوف يتعمق في التعرف على الأنماط والتعلم الآلي Machine Learning للتقييم الطبي. سيبحث المنهج الدراسي أيضًا في أنظمة العلاج المساعدة، مع الأخذ في الاعتبار خوارزميات التعلم الآلي لإنشاء عمليات علاجية. ستحلل المواد أيضًا تطبيقات الأتمتة الذكية في مجالات مثل علم الأدوية الوراثي. بالإضافة إلى ذلك، ستجعل الدرجة الأطباء يتقنون تصميم العلاجات الشخصية بناءً على احتياجات مرضاهم. 

تمتع بأحدث المحتويات الطبية والعلمية في المشهد التعليمي دون قيود على الجداول الزمنية أو الرحلات غير الضرورية إلى مدرسة"

الوحدة 1. التشخيص في الممارسات الإكلينيكية باستخدام الذكاء الاصطناعي

1.1    تكنولوجيات وأدوات التشخيص بمساعدة الذكاء الاصطناعي

1.1.1    تطوير برامج حاسوبية للتشخيص بمساعدة الذكاء الاصطناعي في مختلف التخصصات الطبية
2.1.1    استخدام الخوارزميات المتقدمة للتحليل السريع والدقيق للأعراض والعلامات السريرية
3.1.1    تكامل الذكاء الاصطناعي في أجهزة التشخيص لتحسين الكفاءة
4.1.1    أدوات الذكاء الاصطناعي للمساعدة في تفسير نتائج الاختبارات المختبرية

2.1    دمج البيانات السريرية المتعددة الوسائط للتشخيص

1.2.1    أنظمة الذكاء الاصطناعي للجمع بين التصوير والمختبر والسجلات السريرية
2.2.1    أدوات لترابط البيانات المتعددة الوسائط في التشخيص الأكثر دقة
3.2.1    استخدام الذكاء الاصطناعي لتحليل الأنماط المعقدة من أنواع مختلفة من البيانات السريرية
4.2.1    دمج البيانات الجينية والجزيئية في التشخيص بمساعدة الذكاء الاصطناعي

3.1    إنشاء وتحليل مجموعات البيانات  datasets باستخدام الذكاء الاصطناعي

1.3.1    وضع قواعد بيانات سريرية للتدريب على نموذج الذكاء الاصطناعي
2.3.1    استخدام الذكاء الاصطناعي لتحليل واستخراج الرؤىinsights من مجموعات البيانات datasetsالكبيرة
3.3.1    أدوات الذكاء الاصطناعي لتنظيف وإعداد البيانات السريرية
4.3.1    نظم الذكاء الاصطناعي لتحديد الاتجاهات والأنماط في البيانات الصحية

4.1    تصور وإدارة البيانات الصحية باستخدام الذكاء الاصطناعي

1.4.1    أدوات الذكاء الاصطناعي للتصور التفاعلي والمفهوم للبيانات الصحية
2.4.1    أنظمة الذكاء الاصطناعي للإدارة الفعالة لأحجام كبيرة من البيانات السريرية
3.4.1    استخدام dashboards القائمة على الذكاء الاصطناعي لرصد المؤشرات الصحية
4.4.1    تكنولوجيات الذكاء الاصطناعي لإدارة البيانات الصحية وأمنها

5.1    التعرف على الأنماط والتعلم الآلي machine learning في التشخيص السريري

1.5.1    تطبيق تقنيات التعلم الآلي machine learning للتعرف على الأنماط في البيانات السريرية
2.5.1    استخدام الذكاء الاصطناعي في التعرف المبكر على الأمراض من خلال تحليل الأنماط
3.5.1    تطوير نماذج تنبؤية لتشخيص أكثر دقة
4.5.1    تنفيذ خوارزميات التعلم الآلي في تفسير البيانات الصحية

6.1    تفسير الصور الطبية باستخدام الذكاء الاصطناعي

1.6.1    نظم الذكاء الاصطناعي للكشف عن حالات الشذوذ في التصوير الطبي وتصنيفها
2.6.1    استخدام التعلم العميق في تفسير الصور الشعاعية والرنين والتصوير المقطعي
3.6.1    أدوات الذكاء الاصطناعي لتحسين الدقة والسرعة في التصوير
4.6.1    تنفيذ الذكاء الاصطناعي للمساعدة في اتخاذ القرارات السريرية على أساس التصوير

7.1    معالجة اللغة الطبيعية للتاريخ الطبي للتشخيص السريري

1.7.1    استخدام NLP لاستخراج المعلومات ذات الصلة من السجلات السريرية
2.7.1    أنظمة الذكاء الاصطناعي لتحليل ملاحظات الأطباء وتقارير المرضى
3.7.1    أدوات الذكاء الاصطناعي لتلخيص وتصنيف معلومات التاريخ الطبي
4.7.1    تطبيق NLP في تحديد الأعراض والتشخيصات من النصوص السريرية

8.1    التحقق من صحة نماذج التشخيص المدعومة بالذكاء الاصطناعي وتقييمها

1.8.1    طرق التحقق من صحة نماذج الذكاء الاصطناعي واختبارها في البيئات السريرية الحقيقية
2.8.1    تقييم الأداء ودقة أدوات التشخيص المدعومة بالذكاء الاصطناعي
3.8.1    استخدام الذكاء الاصطناعي لضمان الموثوقية والأخلاق في التشخيص السريري
4.8.1    تنفيذ بروتوكولات التقييم المستمر لنظم الذكاء الاصطناعي الصحي

9.1    الذكاء الاصطناعي في تشخيص الأمراض النادرة

1.9.1    تطوير أنظمة الذكاء الاصطناعي المتخصصة في تحديد الأمراض النادرة
2.9.1    استخدام الذكاء الاصطناعي لتحليل الأنماط غير النمطية وعلم الأعراض المعقد
3.9.1    أدوات الذكاء الاصطناعي للتشخيص المبكر والدقيق للأمراض النادرة
4.9.1    تنفيذ قواعد بيانات عالمية مع الذكاء الاصطناعي لتحسين تشخيص الأمراض النادرة

10.1    قصص النجاح والتحديات في التنفيذ التشخيصي للذكاء الاصطناعي

1.10.1    تحليل دراسات الحالة حيث أدى الذكاء الاصطناعي إلى تحسين التشخيص السريري بشكل كبير
2.10.1    تقييم التحديات في اعتماد الذكاء الاصطناعي في البيئات السريرية
3.10.1    مناقشة حول العوائق الأخلاقية والعملية في تنفيذ الذكاء الاصطناعي التشخيصي
4.10.1    استعراض استراتيجيات التغلب على العقبات في إدماج الذكاء الاصطناعي في التشخيص الطبي

الوحدة 2. علاج ومراقبة مرضى الذكاء الاصطناعي 

1.2    أنظمة العلاج بمساعدة الذكاء الاصطناعي

1.1.2    تطوير نظم الذكاء الاصطناعي للمساعدة في اتخاذ القرارات العلاجية
2.1.2    استخدام الذكاء الاصطناعي لتخصيص العلاجات بناءً على الملفات الشخصية الفردية
3.1.2    تنفيذ أدوات الذكاء الاصطناعي في جداول الجرعات والأدوية
4.1.2    دمج الذكاء الاصطناعي في رصد العلاج وتعديله في الوقت الحقيقي

2.2.    تحديد مؤشرات رصد الحالة الصحية للمريض

1.2.2    وضع معايير رئيسية من خلال الذكاء الاصطناعي لمراقبة صحة المريض
2.2.2    استخدام الذكاء الاصطناعي لتحديد مؤشرات الصحة والأمراض التنبؤية
3.2.2    وضع نظم للإنذار المبكر تستند إلى المؤشرات الصحية
4.2.2    تنفيذ الذكاء الاصطناعي للتقييم المستمر للحالة الصحية للمرضى

3.2.    أدوات لرصد ومراقبة المؤشرات الصحية

1.3.2    تطوير تطبيقات الأجهزة المحمولة والأجهزة القابلة للارتداء باستخدام الذكاء الاصطناعي للتتبع الصحي
2.3.2    تنفيذ نظم الذكاء الاصطناعي لتحليل البيانات الصحية في الوقت الحقيقي
3.3.2    استخدام dashboards القائمة على الذكاء الاصطناعي لعرض وتتبع المؤشرات الصحية
4.3.2    دمج أجهزة إنترنت الأشياء في الرصد المستمر للمؤشرات الصحية مع الذكاء الاصطناعي

4.2.    الذكاء الاصطناعي في تخطيط وتنفيذ الإجراءات الطبية

1.4.2    استخدام أنظمة الذكاء الاصطناعي لتحسين تخطيط العمليات الجراحية والإجراءات الطبية
2.4.2    تنفيذ الذكاء الاصطناعي في محاكاة الإجراءات الجراحية وممارستها
3.4.2    استخدام الذكاء الاصطناعي لتحسين الدقة والفعالية في إجراء الإجراءات الطبية
4.4.2    تطبيق الذكاء الاصطناعي في تنسيق وإدارة الموارد الجراحية

5.2.    خوارزميات التعلم الآلي لإنشاء علاجات علاجية

1.5.2    استخدام التعلم الآلي machine learning لتطوير بروتوكولات العلاج المخصصة
2.5.2    تنفيذ خوارزميات تنبؤية لاختيار العلاجات الفعالة
3.5.2    تطوير نظم الذكاء الاصطناعي لتكييف المعالجة في الوقت الحقيقي
4.5.2    تطبيق الذكاء الاصطناعي في تحليل فعالية الخيارات العلاجية المختلفة

6.2.    القدرة على التكيف والتحديث المستمر للبروتوكولات العلاجية من خلال الذكاء الاصطناعي

1.6.2    تنفيذ نظم الذكاء الاصطناعي لاستعراض المعالجة الدينامية وتحديثها
2.6.2    استخدام الذكاء الاصطناعي في تكييف البروتوكولات العلاجية مع الاكتشافات والبيانات الجديدة
3.6.2    تطوير أدوات الذكاء الاصطناعي لمواصلة تكييف العلاجات
4.6.2    دمج الذكاء الاصطناعي في الاستجابة التكيفية لحالات المرضى المتغيرة

7.2.    تحسين الخدمات الصحية باستخدام تقنية الذكاء الاصطناعي

1.7.2    استخدام الذكاء الاصطناعي لتحسين كفاءة ونوعية الخدمات الصحية
2.7.2    تنفيذ نظم الذكاء الاصطناعي لإدارة الموارد الصحية
3.7.2    تطوير أدوات الذكاء الاصطناعي لتحسين سير العمل في المستشفيات
4.7.2    تطبيق الذكاء الاصطناعي في تقليل أوقات الانتظار وتحسين رعاية المرضى

8.2.    تطبيق الذكاء الاصطناعي استجابة لحالات الطوارئ الصحية

1.8.2    تنفيذ نظم الذكاء الاصطناعي من أجل إدارة الأزمات الصحية بسرعة وكفاءة
2.8.2    استخدام الذكاء الاصطناعي في التوزيع الأمثل للموارد في حالات الطوارئ
3.8.2    تطوير أدوات الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بتفشي الأمراض والتصدي لها
4.8.2    دمج الذكاء الاصطناعي في نظم الإنذار والاتصال في حالات الطوارئ الصحية

9.2.    التعاون متعدد التخصصات في العلاجات بمساعدة الذكاء الاصطناعي

1.9.2    تعزيز التعاون بين مختلف التخصصات الطبية من خلال أنظمة الذكاء الاصطناعي
2.9.2    استخدام الذكاء الاصطناعي لدمج المعرفة والتقنيات من مختلف التخصصات في العلاج
3.9.2    وضع منابر للذكاء الاصطناعي لتيسير الاتصال والتنسيق بين التخصصات
4.9.2    تنفيذ الذكاء الاصطناعي في إنشاء أفرقة علاج متعددة التخصصات

10.2.    تجارب الذكاء الاصطناعي الناجحة في علاج الأمراض

1.10.2    تحليل قصص النجاح في استخدام الذكاء الاصطناعي للعلاج الفعال للأمراض
2.10.2    تقييم تأثير الذكاء الاصطناعي على تحسين نتائج العلاج
3.10.2    توثيق التجارب المبتكرة في استخدام الذكاء الاصطناعي في مختلف المجالات الطبية
4.10.2    مناقشة حول أوجه التقدم والتحديات في تنفيذ الذكاء الاصطناعي في العلاجات الطبية

الوحدة 3. تخصيص الصحة من خلال الذكاء الاصطناعي

1.3.    تطبيقات الذكاء الاصطناعي في علم الجينوم للطب الشخصي

1.1.3    تطوير خوارزميات الذكاء الاصطناعي لتحليل التسلسلات الجينية وعلاقتها بالأمراض
2.1.3    استخدام الذكاء الاصطناعي في تحديد العلامات الجينية للعلاجات الشخصية
3.1.3    تنفيذ الذكاء الاصطناعي للتفسير السريع والدقيق للبيانات الجينية
4.1.3    أدوات الذكاء الاصطناعي في الارتباط بين النمط الجيني والاستجابات الدوائية

2.3.    الذكاء الاصطناعي في علم الأدوية وتصميم الأدوية

1.2.3    تطوير نماذج الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بفعالية الأدوية وسلامتها
2.2.3    استخدام الذكاء الاصطناعي في تحديد الأهداف العلاجية وتصميم الأدوية
3.2.3    تطبيق الذكاء الاصطناعي في تحليل التفاعلات بين الجينات والأدوية لتكييف العلاج
4.2.3    تنفيذ خوارزميات الذكاء الاصطناعي لتسريع اكتشاف الأدوية الجديدة

3.3.    المراقبة المخصصة بالأجهزة الذكية والذكاء الاصطناعي

1.3.3    تطوير الأجهزة القابلة للارتداء مع منظمة العفو الدولية من أجل الرصد المستمر للمؤشرات الصحية
2.3.3    استخدام الذكاء الاصطناعي في تفسير البيانات التي تجمعها الأجهزة الذكية
3.3.3    تنفيذ نظم الإنذار المبكر القائمة على الذكاء الاصطناعي فيما يتعلق بالأحوال الصحية
4.3.3    أدوات الذكاء الاصطناعي لتكييف نمط الحياة والتوصيات الصحية

4.3.    أنظمة دعم القرار السريري مع الذكاء الاصطناعي

1.4.3    تنفيذ الذكاء الاصطناعي لمساعدة الأطباء في اتخاذ القرارات السريرية
2.4.3    تطوير أنظمة الذكاء الاصطناعي التي تقدم توصيات بناءً على البيانات السريرية
3.4.3    استخدام الذكاء الاصطناعي في تقييم مخاطر وفوائد الخيارات العلاجية المختلفة
4.4.3    أدوات الذكاء الاصطناعي لتكامل البيانات الصحية وتحليلها في الوقت الفعلي

5.3.    اتجاهات التخصيص الصحي مع الذكاء الاصطناعي

1.5.3    تحليل أحدث اتجاهات الذكاء الاصطناعي لتخصيص الرعاية الصحية
2.5.3    استخدام الذكاء الاصطناعي في وضع نهج وقائية وتنبؤية في مجال الصحة
3.5.3    تنفيذ الذكاء الاصطناعي في تكييف الخطط الصحية مع الاحتياجات الفردية
4.5.3    استكشاف تقنيات الذكاء الاصطناعي الجديدة في مجال الصحة الشخصية

6.3.    التقدم في الروبوتات الجراحية بمساعدة الذكاء الاصطناعي

1.6.3    تطوير الروبوتات الجراحية مع الذكاء الاصطناعي للإجراءات الدقيقة والطفيفة التوغل
2.6.3    استخدام الذكاء الاصطناعي لتحسين الدقة والسلامة في العمليات الجراحية بمساعدة الروبوت
3.6.3    تنفيذ نظم الذكاء الاصطناعي للتخطيط الجراحي ومحاكاة العمليات
4.6.3    التقدم في دمج feedback اللمسية والبصرية في الروبوتات الجراحية مع الذكاء الاصطناعي

7.3.    تطوير نماذج تنبؤية للممارسة السريرية الشخصية

1.7.3    استخدام الذكاء الاصطناعي لإنشاء نماذج أمراض تنبؤية بناءً على البيانات الفردية
2.7.3    تنفيذ الذكاء الاصطناعي في التنبؤ بالاستجابات العلاجية
3.7.3    تطوير أدوات الذكاء الاصطناعي لتوقع المخاطر الصحية
4.7.3    تطبيق نماذج تنبؤية في تخطيط التدخلات الوقائية

8.3.    الذكاء الاصطناعي في إدارة الألم الشخصي وعلاجه

1.8.3    تطوير أنظمة الذكاء الاصطناعي لتقييم الألم ومعالجته بشكل شخصي
2.8.3    استخدام الذكاء الاصطناعي في تحديد أنماط الألم والاستجابات للعلاجات
3.8.3    تطبيق أدوات الذكاء الاصطناعي في تخصيص علاجات الألم
4.8.3    تطبيق الذكاء الاصطناعي في مراقبة وتعديل خطط علاج الألم

9.3.    استقلالية المريض ومشاركته النشطة في إضفاء الطابع الشخصي

1.9.3    تعزيز استقلالية المرضى من خلال أدوات الذكاء الاصطناعي لإدارة صحة المريض
2.9.3    تطوير أنظمة الذكاء الاصطناعي التي تمكن المرضى من صنع القرار
3.9.3    استخدام الذكاء الاصطناعي لتوفير معلومات شخصية وتثقيف للمرضى
4.9.3    أدوات الذكاء الاصطناعي التي تسهل المشاركة النشطة للمريض في العلاج

10.3.    دمج الذكاء الاصطناعي في السجلات الطبية الإلكترونية

1.10.3    تنفيذ الذكاء الاصطناعي من أجل تحليل السجلات الطبية الإلكترونية وإدارتها بكفاءة
2.10.3    تطوير أدوات الذكاء الاصطناعي لاستخراج الرؤىinsights السريرية من السجلات الإلكترونية
3.10.3    استخدام الذكاء الاصطناعي لتحسين دقة البيانات في السجلات الطبية وإمكانية الوصول إليها
4.10.3    تطبيق الذكاء الاصطناعي لربط بيانات التاريخ السريري بخطط العلاج

مع الوسائل الأكثر قيمة لدراسة التدريس عبر الإنترنت، سيسمح لك هذا البرنامج بالتقدم بطريقة لا يمكن إيقافها في نموك المهني"