آموزش هوش مصنوعی مولد برای تحلیلگران داده و متخصصان حوزه سلامت - آخرین آپدیت

دانلود Generative AI for Healthcare Data Analyst & Professionals

نکته: ممکن هست محتوای این صفحه بروز نباشد ولی دانلود دوره آخرین آپدیت می باشد.
نمونه ویدیوها:
توضیحات دوره: بیش از ۱۰۰۰ پرامپت برای پیاده‌سازی هوش مصنوعی مولد در گردش کارهای داده‌های بالینی و بهداشتی درک مفاهیم کلیدی هوش مصنوعی مولد (Generative AI)، مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) و کاربردهای آن‌ها در مراقبت‌های بهداشتی. دسترسی به بیش از ۱۰۰۰ پرامپت سطح خبره، طراحی شده برای وظایف تحلیل داده‌های سلامت. تشخیص تفاوت بین انواع داده‌های ساختاریافته، بدون ساختار و داده‌های تصویری در محیط‌های بالینی. طراحی و اجرای پرامپت‌های دستوری (Instructional) در مقابل پرامپت‌های تحلیلی (Analytical) برای موارد استفاده واقعی پزشکی. به‌کارگیری تکنیک‌های پرامپت‌نویسی Zero-shot، One-shot و Few-shot روی مجموعه‌داده‌های بالینی. ساخت گردش‌های کاری چندمرحله‌ای AI با استفاده از زنجیره‌سازی پرامپت‌ها (Prompt Chaining) برای وظایفی مانند مستندسازی و تریاژ. تولید خلاصه‌های خوانا از یادداشت‌های ویزیت بیمار و روایت‌های پرونده الکترونیک سلامت (EHR). پیش‌نویس خودکار خلاصه‌های ترخیص، یادداشت‌های SOAP و گزارش‌های پیشرفت بالینی با استفاده از AI. پیش‌بینی ریسک پذیرش مجدد در بیمارستان از داده‌های تاریخی بیماران با استفاده از پرامپت‌های AI. تولید مجموعه‌داده‌های مصنوعی بیمار برای آموزش امن (حفظ حریم خصوصی) و اعتبارسنجی مدل. نوشتن روایت‌های ریسک، یادداشت‌های انطباق و مستندات آماده حسابرسی توسط AI. برچسب‌گذاری خودکار متون بالینی با اصطلاحات بیماری، داروها و موجودیت‌های رویه‌ای با روش‌های مبتنی بر پرامپت. شناسایی داده‌های پرت، مقادیر گم‌شده و ناهنجاری‌ها در مجموعه‌داده‌های سلامت در مقیاس بزرگ با تکنیک‌های مولد. ایجاد و استقرار چت‌بات‌های تحلیل سلامت و رابط‌های دیالوگ پزشکی چندمرحله‌ای. تبدیل زبان طبیعی به SQL برای پرس‌وجو از پایگاه‌های داده بهداشتی و سوابق بیماران. تولید پیام‌های مطابق با استانداردهای HL7/FHIR، نامه‌های پیش‌تأیید و ادعاهای بیمه با کمترین ورودی. تولید خروجی‌های مستندسازی بالینی مانند اسلایدهای پاورپوینت، داشبوردهای KPI و گزارش‌های Markdown. ترجمه خروجی‌های پیچیده AI به روایت‌های شفاف و کاربرپسند برای کادر درمان جهت جلب اعتماد عملیاتی. پیش نیازها: دانش پایه سیستم‌های بهداشتی و درمانی

دوره «هوش مصنوعی مولد برای تحلیلگران داده و متخصصان حوزه سلامت» یک بررسی جامع و کاربردی از نحوه تغییر گردش کارهای داده‌های بالینی، مستندسازی، انطباق و تصمیم‌گیری در محیط‌های بهداشتی توسط سیستم‌های مدرن AI مانند LLMها ارائه می‌دهد. با شروع از دانش بنیادی، زبان‌آموزان با ماهیت هوش مصنوعی مولد، معماری مدل‌هایی مانند GPT و نحوه پردازش داده‌های ساختاریافته، بدون ساختار و چندوجهی (از ورودی‌های جدولی EHR تا یادداشت‌های پزشک و متادیتای تصاویر) آشنا می‌شوند. سپس دوره به کاربرد عملی پرامپت‌های دستوری و تحلیلی متناسب با زمینه‌های پزشکی می‌پردازد و بر استراتژی‌های پیشرفته‌ای مانند پرامپت‌نویسی Zero-shot، One-shot و Few-shot برای موارد مختلفی از جمله بخش‌بندی بیماران، تولید یادداشت‌های SOAP و پیش‌بینی پذیرش مجدد تأکید می‌کند.

شرکت‌کنندگان یاد می‌گیرند که چگونه پرامپت‌ها را برای اتوماسیون کامل وظایف، از خلاصه‌سازی یادداشت‌های ویزیت تا پیش‌نویس خلاصه‌های ترخیص، به هم زنجیر کنند. ابزارهایی مانند LangChain، LlamaIndex و Azure OpenAI Studio برای عملیاتی کردن این قابلیت‌ها در خط لوله‌های داده‌های بالینی معرفی می‌شوند. تأکید ویژه‌ای بر استفاده از AI مولد برای گزارش‌دهی و مستندسازی بهداشتی، مانند تولید پیام‌های HL7/FHIR، ادعاهای بیمه، نامه‌های پیش‌تأیید، روایت‌های حسابرسی، خلاصه‌های Markdown، ارائه‌های پاورپوینت و داشبوردهای KPI شده است. محورهای تمرکز دیگر شامل تولید داده‌های مصنوعی برای آموزش مدل، روایت‌های پیش‌بینی ریسک، تولید گزارش‌های انطباق و جایگذاری مقادیر گم‌شده از طریق AI است.

در ماژول‌های نهایی، زبان‌آموزان برنامه‌های واقعی مانند سیستم‌های دیالوگ پزشکی چندمرحله‌ای، مبدل‌های زبان طبیعی به SQL و چت‌بات‌های تحلیل سلامت مبتنی بر AI را می‌سازند که در نهایت منجر به دسترسی به بیش از ۱۰۰۰ نمونه پرامپت تخصصی برای استفاده فوری می‌شود. در پایان دوره، زبان‌آموزان قادر خواهند بود تا ابزارهای AI مولد را به صورت ایمن، اخلاقی و مؤثر در چرخه حیات داده‌های بهداشتی به کار گیرند و بهره‌وری گردش کار، همکاری بالینی، دقت مستندات و تفسیرپذیری داده‌ها را بهبود بخشند.


سرفصل ها و درس ها

مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی مولد در سلامت Introduction to Generative AI in Healthcare

  • هوش مصنوعی مولد چیست؟ مفاهیم، مدل‌ها و مودالیته‌ها What is Generative AI? Concepts, Models, and Modalities

  • نقش هوش مصنوعی مولد در گردش کارهای داده‌های سلامت Role of Generative AI in Healthcare Data Workflows

دانلود فایل‌ها Download Files

  • فایل مجموعه‌داده Dataset File

  • پرامپت‌های مورد استفاده در دموهای زنده Prompts Used in Live Demos

مبانی مهندسی پرامپت برای حوزه سلامت Foundations of Prompt Engineering for Healthcare

  • پرامپت‌های دستوری در مقابل تحلیلی در زمینه‌های پزشکی Instructional vs. Analytical Prompts in Medical Contexts

  • پرامپت‌نویسی Zero-shot، One-shot و Few-shot با داده‌های بیمار Zero-shot, One-shot, Few-shot Prompting with Patient Data

مستندسازی و خلاصه‌سازی بالینی به کمک AI AI-Assisted Clinical Documentation and Summarization

  • خلاصه‌سازی یادداشت‌های ویزیت بیمار و روایت‌های EHR Summarizing Patient Visit Notes and EHR Narratives

  • پر کردن خودکار قالب‌های یادداشت SOAP و گزارش‌های پیشرفت Auto-filling Templates for SOAP Notes and Progress Reports

  • بهبود مستندات پزشک با متن‌های تولید شده توسط AI Streamlining Physician Documentation with AI-Generated Text

هوش مصنوعی مولد برای تحلیل‌های پیش‌بینانه و مدل‌سازی ریسک Generative AI for Predictive Analytics and Risk Modeling

  • پیش‌بینی ریسک پذیرش مجدد با استفاده از داده‌های تاریخی و GenAI Forecasting Readmission Risk using Historical Data with GenAI

  • روایت‌های ریسک و یادداشت‌های انطباق مبتنی بر AI AI-Powered Risk Narratives and Compliance Notes

پاک‌سازی، برچسب‌گذاری و افزایش داده‌ها با GenAI Data Cleaning, Labeling, and Augmentation with GenAI

  • اتوماسیون برچسب‌گذاری موجودیت‌های پزشکی در متون بالینی Automating Labeling of Medical Entities in Clinical Texts

  • تشخیص داده‌های پرت در مجموعه‌داده‌های سلامت مبتنی بر پرامپت Prompt-Based Outlier Detection in Health Datasets

  • تولید مقادیر گم‌شده و تقویت داده‌های با نمونه کم Generating Missing Values and Enhancing Low-Sample Data

  • اتوماسیون حسابرسی کیفیت داده‌ها با GenAI Automating Data Quality Audits with GenAI

رابط‌های گفتگو و پرس‌وجوی داده‌های سلامت Conversational Interfaces and Querying Health Data

  • تبدیل زبان طبیعی به SQL برای پرس‌وجوی جداول EHR Natural Language to SQL for Querying EHR Tables

بصری‌سازی و ارتباطات با GenAI Visualization and Communication with GenAI

  • ساخت ارائه‌های پاورپوینت برای نتایج بالینی Creating PowerPoint Presentations for Clinical Outcomes

  • تولید گزارش‌های Markdown برای پزشکان و پرستاران Generating Markdown Reports for Doctors and Nurses

  • داشبوردهای KPI سلامت مبتنی بر AI: از پرامپت تا نمودار AI-Driven Health KPI Dashboards: From Prompt to Plot

  • توضیح نتایج تولید شده توسط AI برای تیم‌های بالینی Explaining AI-Generated Results to Clinical Teams

هوش مصنوعی برای مستندات قانونی، بیمه و سیاست‌گذاری AI for Regulatory, Insurance, and Policy Documentation

  • تولید پیام‌های مطابق با HL7/FHIR از داده‌های بیمار Generating HL7/FHIR-Compliant Messages from Patient Data

  • پیش‌نویس ادعاهای بیمه و نامه‌های پیش‌تأیید Drafting Insurance Claims and Pre-Authorization Letters

  • خلاصه‌سازی گزارش‌های انطباق و روایت‌های حسابرسی Compliance Report Summarization and Audit Narratives

  • گردش‌های کاری GenAI برای تیم‌های حقوقی و سیاست‌گذاری در سلامت GenAI Workflows for Legal and Policy Teams in Healthcare

بیش از ۱۰۰۰ پرامپت هوش مصنوعی مولد برای تحلیلگران داده‌های سلامت 1000+ Prompts - Generative AI for Healthcare Data Analyst

  • بخش‌بندی بیماران از داده‌های ساختاریافته سلامت Patient Segmentation from Structured Healthcare Data

  • شناسایی بیماران پرخطر با استفاده از پرامپت‌های AI Identifying High-Risk Patients Using AI Prompts

  • طبقه‌بندی انواع پذیرش بر اساس تاریخچه پزشکی Classifying Admission Types Based on Medical History

  • تگ‌گذاری وضعیت‌های بیمار از یادداشت‌های بالینی Tagging Patient Conditions from Clinical Notes

  • گروه‌بندی بیماران بر اساس نتایج درمان یا پاسخ به دارو Grouping Patients by Treatment Outcomes or Drug Response

  • تولید داشبوردهای مبتنی بر AI از جداول EHR Generating AI-Driven Dashboards from EHR Tables

  • بصری‌سازی نرخ پذیرش مجدد بر اساس تشخیص Visualizing Readmission Rates by Diagnosis

  • ایجاد نقشه‌های حرارتی (Heatmap) برای اشغال تخت‌های بیمارستان Creating Heatmaps for Hospital Bed Occupancy

  • تحلیل روند نتایج آزمایشات آزمایشگاهی در طول زمان Trend Analysis of Lab Test Results Over Time

  • گزارش‌دهی KPI مبتنی بر پرامپت برای عملیات بیمارستانی Prompt-Based KPI Reporting for Hospital Operations

  • تولید خلاصه‌های ترخیص از سوابق بیمار Generating Discharge Summaries from Patient Records

  • خلاصه‌سازی یادداشت‌های پزشک و ورودی‌های SOAP Summarizing Physician Notes and SOAP Entries

  • اتوماسیون گزارش‌های Markdown برای تیم‌های بالینی Automating Markdown Reports for Clinical Teams

  • خلاصه‌های هفتگی پیشرفت بیمار با استفاده از پرامپت‌ها Weekly Patient Progress Summaries using Prompts

  • خلاصه‌سازی یادداشت‌های انطباق پزشکی برای حسابرسی Summarizing Medical Compliance Notes for Audit

  • پیش‌بینی زودهنگام بیماری با استفاده از عوامل ریسک Early Disease Prediction Using Risk Factors

  • تخمین ریسک پذیرش مجدد با استفاده از داده‌های تاریخی Estimating Readmission Risk Using Historical Data

  • روایت‌های ریسک تولید شده توسط AI برای پروفایل بیماران AI-Generated Risk Narratives for Patient Profiles

  • طبقه‌بندی شدت بیماری با پرامپت‌های Few-shot Classifying Disease Severity with Few-Shot Prompts

  • مقایسه تشخیص‌ها در پروفایل‌های مشابه بیماران Comparing Diagnoses Across Similar Patient Profiles

  • پر کردن خودکار یادداشت‌های SOAP Filling Out SOAP Notes Automatically

  • تولید خودکار ادعاهای بیمه از جزئیات ویزیت Auto-generating Insurance Claims from Visit Details

  • پیش‌نویس نامه‌های تأییدیه قبلی از طریق پرامپت‌ها Drafting Prior Authorization Letters via Prompts

  • تولید سوابق پزشکی مطابق با استاندارد FHIR Generating FHIR-Compliant Medical Records

  • نوشتن خلاصه‌های رضایت‌نامه بیمار توسط AI Writing AI-Generated Patient Consent Summaries

  • استفاده از AI برای تشخیص مقادیر گم‌شده Prompting AI to Detect Missing Values

  • تولید داده‌های مصنوعی برای پر کردن سوابق پراکنده Generating Synthetic Data to Fill Sparse Records

  • تشخیص داده‌های پرت در جداول بالینی Outlier Detection in Clinical Tables

  • بررسی ناهنجاری‌ها در جریان «تشخیص تا درمان» Checking Anomalies in Diagnosis-to-Treatment Flow

  • حسابرسی کیفیت داده‌ها از طریق پرامپت‌های AI مولد Data Quality Audits via Generative AI Prompts

  • تبدیل زبان طبیعی به SQL برای پرس‌وجوهای EHR Natural Language to SQL for EHR Queries

  • پرامپت برای توضیح منطق SQL به پزشکان Prompting GenAI to Explain SQL Logic to Clinicians

  • ایجاد پرس‌وجوهای پارامتریک از طریق پرامپت‌ها Creating Parameterized Queries via Prompts

  • فیلتر کردن سوابق مبتنی بر پرامپت (بر اساس تشخیص، دارو و غیره) Prompt-Based Record Filtering (by diagnosis, drug, etc.)

  • پرامپت برای تولید شرایط Join برای جداول Prompting to Generate Join Conditions for Tables

  • پرامپت‌نویسی Zero-shot، One-shot و Few-shot با داده‌های EHR Zero-shot, One-shot, Few-shot Prompting with EHR Data

  • زنجیره‌سازی پرامپت برای گردش کارهای داده‌های پزشکی Prompt Chaining for Medical Data Workflows

  • پرامپت‌های دستوری در مقابل تحلیلی در مراقبت‌های بهداشتی Instructional vs. Analytical Prompts in Healthcare

  • استفاده از قالب‌ها برای برچسب‌گذاری خودکار سوابق بیمار Using Templates to Auto-Label Patient Records

  • طراحی پرامپت‌های توضیح‌پذیر برای تیم‌های بالینی Designing Explainable Prompts for Clinical Teams

  • حذف شناسه‌های شخصی از متون پزشکی با استفاده از پرامپت‌ها De-identification of Medical Text Using Prompts

  • پرامپت‌های حریم خصوصی تفاضلی (Differential Privacy) برای اشتراک داده‌ها Differential Privacy Prompts for Data Sharing

  • تست قرمز (Red teaming) پرامپت‌های پزشکی برای شناسایی توهمات AI Red-teaming Medical Prompts for Hallucinations

  • پرامپت‌های ارجاع بر اساس ریسک (SOPهای لایه‌ای) Risk-Based Escalation Prompting (Tiered SOPs)

  • ثبت وقایع مبتنی بر پرامپت برای حسابرسی‌های HIPAA Prompt-Based Logging for HIPAA Audits

  • ایجاد رابط‌های چت مبتنی بر AI برای پزشکان Creating AI-Powered Chat Interfaces for Clinicians

  • ساخت دیالوگ‌های چندمرحله‌ای برای استعلامات بیمار Building Multi-turn Patient Inquiry Dialogues

  • ترجمه اصطلاحات پیچیده پزشکی به زبان ساده برای بیماران Translating Medical Jargon for Patient Literacy

  • پیش‌نویس خودکار نامه‌های ارجاع و یادداشت‌های تحویل بیمار Auto-Drafting Referral Letters and Handover Notes

  • توضیح خروجی‌های AI برای کارکنان پزشکی غیرفنی Explaining AI Output to Non-Technical Medical Staff

نمایش نظرات

آموزش هوش مصنوعی مولد برای تحلیلگران داده و متخصصان حوزه سلامت
جزییات دوره
1 hour
74
Udemy (یودمی) Udemy (یودمی)
(آخرین آپدیت)
90
4.4 از 5
دارد
دارد
دارد
جهت دریافت آخرین اخبار و آپدیت ها در کانال تلگرام عضو شوید.

Google Chrome Browser

Internet Download Manager

Pot Player

Winrar

Edcorner Learning Edcorner Learning

دوره های آموزش آنلاین Edcorner گزینه های آموزشی متمرکز بر مشتری را در قالب های مختلف و روش های تحویل ارائه می دهد ، و به افراد و سازمان ها آموزش با کیفیت بالا ارائه می دهد که می تواند متناسب با سبک های یادگیری فردی و نیازهای خاص باشد ، مانند آموزش آنلاین ، آموزش سفارشی ، آموزش خود گام ، محل آموزش. مدرسان ما از سراسر حوزه دارای مهارت و تخصص بالایی هستند. Edcorner آموزش مهارت های زیر را ارائه می دهد: 1. HR و HR Analytics ، روز کاری HCM. 2. برنامه نویسی - C ، C ++ ، C Sharp ، JAVA ، JS ، Angular ، Python ، HTML CSS. PHP ، Flutter ، vb.net ، .net ، Unity و موارد دیگر. 3. امنیت سایبری. 4. بلاکچین. 5. SAP