من خلال مكتبة واسعة من موارد الوسائط المتعددة الأكثر ابتكارًا، ستتمكن من دمج الأجهزة القابلة للارتداء (wearables) والمراقبة عن بعد في الدراسات الإكلينيكية"

تلعب آليات الذكاء الاصطناعي دورًا مهمًا في تكييف جرعات ومجموعات الأدوية في الرعاية الصحية. يمكن لهذه الأدوات أن تساعد المتخصصين في الرعاية الصحية على اتخاذ قرارات أكثر استنارة ودقة فيما يتعلق بكمية الأدوية التي يجب أن يتلقاها المريض وما إذا كان من الضروري الجمع بين الأدوية المختلفة. مثال على ذلك هو أن التعلم الآلي يستخدم بيانات المستخدم الفردية مثل الوزن أو العمر أو وظائف الكلى لحساب الإدارة المثلى للمنتجات. هذا يضمن أن الكمية المقدمة مناسبة لمستخدمين محددين، وبالتالي زيادة فعاليتها إلى الحد الأقصى. 

نظرًا لهذا الواقع، تنفذ TECH محاضرة جامعية تتناول تقنيات التسلسل الجيني وتحليل البيانات باستخدام الذكاء الاصطناعي. سيقوم المنهج الدراسي بتطوير أنظمة ذكية للكشف عن الاختلالات في الصور الطبية. بهذه الطريقة، سوف يتعمق المنهج في تحسين سير العمل في المختبرات، باستخدام الخوارزميات التنبؤية للعلاجات القائمة على الملامح الجينية. بالإضافة إلى ذلك، ستدرس المواد تطوير الأجهزة القابلة للارتداء (wearables) باستخدام الذكاء الاصطناعي للمراقبة الصحية المستمرة وتنفيذ أنظمة المراقبة عن بعد للتجاربالإكلينيكية. 

تجدر الإشارة إلى أن البرنامج سيزود المهنيين بأساس نظري، ولكنه سيسمح لهم أيضًا بالتعامل بشكل مناسب مع المواقف العملية. الشيء الوحيد الذي ستحتاجه هو جهاز إلكتروني متصل بالإنترنت للدخول إلى الحرم الجامعي الافتراضي (باستخدام الهاتف المحمول أو الكمبيوتر أو حتى الجهاز اللوحي). علاوة على ذلك، يتم دعم هذا البرنامج من خلال الخبرة الواسعة لأعضاء هيئة التدريس المتميزين في TECH، ويتم دعمه بمنهجية تعليمية مبتكرة ورائدة. هذا هو منهج إعادة التعلم (Relearning)، الذي يتكون من تكرار المفاهيم الأساسية لتحقيق اكتساب المعرفة بشكل أكثر فعالية. 

سوف تتناول موضوعات مثل الاستدامة في البحوث الطبية الحيوية والاتجاهات المستقبلية والابتكار في التعلم الآلي المطبق على البحوث الإكلينيكية"

تحتوي المحاضرة الجامعية في التطبيقات العملية للذكاء الاصطناعي في الأبحاث الإكلينيكية على البرنامج التعليمي الأكثر اكتمالا و حداثة في السوق. أبرز خصائصها هي:

تطوير الحالات العملية المقدمة من قبل خبراء الذكاء الاصطناعي في الممارسة السريرية
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 تقوم بتطوير القدرات في مجال الذكاء الاصطناعي ومعالجة المشاكل الإكلينيكية باستخدام الحلول المستندة إلى البيانات، كل ذلك من خلال برنامج %100عبر الإنترنت»

يتضمن البرنامج في أعضاء هيئة تدريسه محترفين من القطاع يسهمون بخبرتهم في هذا التدريب، بالإضافة إلى خبراء معترف بهم من المؤسسات المرجعية والجامعات المرموقة.

سيتيح محتواها متعدد الوسائط، الذي صيغ بأحدث التقنيات التعليمية، للمهني التعلم السياقي والموقعي، وهي بيئة محاكاة ستوفر تدريبًا مغمورًا مصممًا للتدريب على المواقف الواقعية.

يركز تصميم هذا البرنامج على التعلم القائم على حل المشكلات، والذي يجب على المهني من خلاله محاولة حل مواقف الممارسة المهنية المختلفة التي تنشأ على مدار العام الدراسي. للقيام بذلك، سيتم مساعدته بنظام فيديو تفاعلي مبتكر من صنع خبراء مشهورين.

استعد لقيادة الثورة في مجال الرعاية الصحية والمساهمة في التقدم الكبير في الطب الشخصي"

ستحقق أهدافك بفضل أدوات التدريس الخاصة بـ TECH، بما في ذلك مقاطع الفيديو التفسيرية والملخصات التفاعلية"

سيركز هذا البرنامج على تحليل الصور الطبية الحيوية، مع التركيز على كيفية تحسين الذكاء الاصطناعي للتفسير والتشخيص من خلال الصور الطبية. سيتطرق التدريب إلى الروبوتات في المختبراتالإكلينيكية، ويحث الخريجين على تحسين عمليات البحث. بالإضافة إلى ذلك، سيتعمق المنهج في الأتمتة لتخصيص العلاجات بناءً على الظروف الفردية. من ناحية أخرى، سيقدم المنهج الدراسي مجموعة متنوعة من التطبيقات المحددة في تطوير اللقاحات والتحليل المناعي المساعد ودمج الأجهزة القابلة للارتداء (wearables) للمراقبة عن بعد في الدراساتالإكلينيكية. 

تدريس بدون جداول زمنية محددة وبمنهج دراسي متاح من اليوم الأول. حدد وتيرة التعلم الخاصة بك!"

الوحدة 1. التطبيقات العملية للذكاء الاصطناعي في الأبحاث الإكلينيكية 

1.1. تقنيات التسلسل الجينومي وتحليل البيانات باستخدام الذكاء الاصطناعي 

1.1.1. استخدام الذكاء الاصطناعي لتحليل التسلسل الجيني السريع والدقيق 
2.1.1. تنفيذ خوارزميات التعلم الآلي في تفسير البيانات الجينية 
3.1.1. أدوات الذكاء الاصطناعي لتحديد المتغيرات والطفرات الجينية 
4.1.1. تطبيق الذكاء الاصطناعي في الارتباط الجيني بالأمراض والسمات 

2.1. الذكاء الاصطناعي في تحليل التصوير الطبي الحيوي 

1.2.1. تطوير نظم الذكاء الاصطناعي للكشف عن تشوهات التصوير الطبي 
2.2.1. استخدام التعلم العميق في تفسير الصور الشعاعية والرنين والتصوير المقطعي 
3.2.1. أدوات الذكاء الاصطناعي لتحسين الدقة في التصوير 
4.2.1. تنفيذ الذكاء الاصطناعي في تصنيف وتقسيم الصور الطبية الأحيائية 

3.1. الروبوتات والأتمتة في المختبراتالإكلينيكية 

1.3.1. استخدام الروبوتات في الاختبار والتشغيل الآلي للعمليات في المختبرات 
2.3.1. تنفيذ الأنظمة الآلية لإدارة العينات البيولوجية 
3.3.1. تطوير التقنيات الروبوتية لتحسين الكفاءة والدقة في التحليل الإكلينيكية 
4.3.1. تطبيق الذكاء الاصطناعي في تحسين سير العمل في المختبرات 

4.1. الذكاء الاصطناعي في تخصيص العلاجات والطب الدقيق 

1.4.1. تطوير نماذج الذكاء الاصطناعي لتخصيص العلاجات الطبية 
2.4.1. استخدام الخوارزميات التنبؤية في اختيار العلاجات القائمة على الملامح الجينية 
3.4.1. أدوات الذكاء الاصطناعي لضبط الجرعات وتركيبات الأدوية 
4.4.1. تطبيق الذكاء الاصطناعي في تحديد العلاجات الفعالة لفئات محددة 

5.1. الابتكارات في التشخيص بمساعدة الذكاء الاصطناعي 

1.5.1. تطبيق أنظمة الذكاء الاصطناعي للتشخيص السريع والدقيق 
2.5.1. استخدام الذكاء الاصطناعي في التعرف المبكر على الأمراض من خلال تحليل البيانات 
3.5.1. تطوير أدوات الذكاء الاصطناعي لتفسير التجارب الإكلينيكية  
4.5.1. تطبيق الذكاء الاصطناعي في مزيج من البياناتالإكلينيكية والطبية الحيوية للتشخيص الشامل 

6.1. تطبيقات الذكاء الاصطناعي في دراسات الميكروبيوم وعلم الأحياء الدقيقة 

1.6.1. استخدام الذكاء الاصطناعي في تحليل الميكروبيوم البشري ورسم الخرائط 
2.6.1. تنفيذ الخوارزميات لدراسة العلاقة بين الميكروبيوم والأمراض 
3.6.1. أدوات الذكاء الاصطناعي في تحديد الأنماط في الدراسات الميكروبيولوجية 
4.6.1. تطبيق الذكاء الاصطناعي في أبحاث العلاج القائمة على الميكروبيوم 

7.1. الأجهزة القابلة للارتداء (Wearables) والمراقبة عن بعد في الدراسات الإكلينيكية 

1.7.1. تطوير أجهزة يمكن ارتداؤها بتقنية الذكاء الاصطناعي للمراقبة الصحية المستمرة 
2.7.1. استخدام الذكاء الاصطناعي في تفسير البيانات التي تم جمعها بواسطة الأجهزة القابلة للارتداء (wearables) 
3.7.1. تنفيذ أنظمة المراقبة عن بعد في التجارب الإكلينيكية  
4.7.1. تطبيق الذكاء الاصطناعي في التنبؤ بالأحداثالإكلينيكية من خلال البيانات القابلة للارتداء 

8.1. الذكاء الاصطناعي في إدارة التجارب الإكلينيكية  

1.8.1. استخدام أنظمة الذكاء الاصطناعي لتحسين إدارة التجارب الإكلينيكية  
2.8.1. تنفيذ الذكاء الاصطناعي في اختيار ومراقبة المشاركين 
3.8.1. أدوات الذكاء الاصطناعي لتحليل البيانات ونتائج التجارب الإكلينيكية 
4.8.1. تطبيق الذكاء الاصطناعي لتحسين الكفاءة وخفض التكاليف في التجارب 

9.1. تطوير اللقاحات والعلاجات بمساعدة الذكاء الاصطناعي 

1.9.1. استخدام الذكاء الاصطناعي في تسريع تطوير اللقاحات 
2.9.1. تنفيذ النماذج التنبؤية في تحديد العلاجات المحتملة 
3.9.1. أدوات الذكاء الاصطناعي لمحاكاة الاستجابات للقاحات والأدوية 
4.9.1. تطبيق الذكاء الاصطناعي في تخصيص اللقاحات والعلاجات 

10.1. تطبيقات الذكاء الاصطناعي في علم المناعة ودراسات الاستجابة المناعية 

1.10.1. تطوير نماذج الذكاء الاصطناعي لفهم الآليات المناعية 
2.10.1. استخدام الذكاء الاصطناعي في تحديد أنماط الاستجابات المناعية 
3.10.1. تنفيذ الذكاء الاصطناعي في أبحاث اضطرابات المناعة الذاتية 
4.10.1. تطبيق الذكاء الاصطناعي في تصميم العلاجات المناعية الشخصية 

استفد من هذه الفرصة لتحيط نفسك بالمحترفين الخبراء وتتعلم من منهجية عملهم"