شهادة جامعية 100٪ عبر الإنترنت تتيح لك الخوض في الوظائف التشخيصية الأكثر اضطرابًا لأدوات التعلم الآلي" 

اكتسب التشخيص الإكلينيكي المعزز بالذكاء الاصطناعي (AI) أهمية في مجال الطب في السنوات الأخيرة. من بين الأسباب الرئيسية، يبرز أن هذا النظام يحسن الدقة ويقلل من أخطاء التقييم. وبهذا المعنى، تعالج الخوارزميات الذكية المعلومات بسرعة، وهو أمر مهم في حالات الطوارئ. الذكاء الاصطناعي مفيد أيضًا للتوصية بعلاجات شخصية بناءً على البيانات الجينية أو التاريخية أو السريرية للمرضى. هذا بالتأكيد يحسن فعالية العلاجات مع تقليل ردود الفعل السلبية. 

لذلك، تنفذ TECH برنامح محاضرة جامعية سيوفر للمتخصصين أحدث التقنيات للتشخيص بمساعدة الذكاء الاصطناعي. سيستكشف المنهج استخدام الخوارزميات لتحليل الأعراض بسرعة ودقة. سيسمح هذا للطاقم الطبي باكتشاف الأمراض مبكرًا من خلال موارد مثل التصوير السريري. بالإضافة إلى ذلك، ستتعمق الأجندة في طرق التحقق من صحة واختبار نماذج التعلم الآلي في بيئات الرعاية الصحية الحقيقية. وتجدر الإشارة إلى أن المواد التعليمية ستؤثر على أهمية الأخلاقيات والموثوقية أثناء الممارسة السريرية، مما يضمن سلامة الأشخاص المعالجين. في نهاية الرحلة الأكاديمية، سيكتسب الخريجون مهارات جديدة من شأنها إثراء رعايتهم الصحية. 

ستمنح طريقة 100٪ عبر الإنترنت لهذا البرنامج الحرية الكاملة للمتخصصين لأخذها أينما ووقت رغبتهم، دون تقييد الجداول الزمنية. سيكون مريحًا وبسيطًا مثل الاتصال عبر جهاز إلكتروني مع الوصول إلى الإنترنت. وبهذه الطريقة، سيكون لديهم إمكانية الوصول إلى محتوى الوسائط المتعددة في طليعة التكنولوجيا والتعليم، والاستفادة من منهجية التعلم الرائدة في TECH. إنها إعادة التعلم Relearning، التي تتكون من تكرار المفاهيم الرئيسية، وضمان الاستيعاب الأمثل للمحتويات.  

ستصمم مجموعات بيانات تساعدك على اكتشاف عوامل الخطر وتطوير علاجات علاجية جديدة من خلال هذا البرنامج" 

يحتوي هذا البرنامج في التشخيص الإكلينيكي المعزز 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 

هل تريد التخصص في تفسير التصوير الطبي من خلال الأتمتة الذكية؟ تحصل عليها من خلال هذا البرنامج الحصري" 

يشمل البرنامج في هيئة التدريس المهنيين في القطاع الذين يسكبون في هذا التدريب خبرة عملهم، بالإضافة إلى المتخصصين المعترف بهم في الجمعيات المرجعية والجامعات المرموقة. 

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.  

ستعالج اللغة الطبيعية حول التاريخ الطبي لإجراء التشخيصات السريرية الأكثر دقة في 6 أشهر فقط بفضل TECH"

منهج دراسي وضِع للقياس والتصميم في إطار أكثر المنهجيات التربوية فعالية: إعادة التعلم. el Relearning"

سيمنح هذا البرنامج الطلاب منظورًا شاملاً لتطبيق التعلم الآلي في المجال الصحي. ولهذه الغاية، سيوفر التدريب للمهنيين أكثر الأدوات التكنولوجية ابتكارًا للتشخيص الحاسوبي بمساعدة الإدراك. وبهذا المعنى، سيتناول مسار الرحلة الأكاديمي التعرف على الأنماط والتعلم الآلي Machine Learning للخريجين لتصنيف الأمراض بشكل صحيح. بالإضافة إلى ذلك، سوف يتعمق المنهج الدراسي في القيم ونقاط الضعف والأخطاء المحتملة في تطبيق الذكاء الاصطناعي. وخلال التدريب، ستؤكد المواد التدريبية على الحاجة إلى التعاون المتعدد التخصصات لتوفير رعاية طبية جيدة. 

ستتيح لك الملخصات التفاعلية لكل موضوع أن تدمج بشكل أكثر ديناميكية المفاهيم المتعلقة بتطبيق برنامج العمل الوطني في تحديد الأعراض"  

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

نظام التعلم في TECH يتبع أعلى معايير الجودة الدولية"