آموزش هوش مصنوعی در مراقبت‌های بهداشتی: مدیریت داده‌ها و پرونده الکترونیک سلامت (EHR) مبتنی بر AI - آخرین آپدیت

دانلود AI in Healthcare: AI-Driven EHR & Data Management

نکته: ممکن هست محتوای این صفحه بروز نباشد ولی دانلود دوره آخرین آپدیت می باشد.
نمونه ویدیوها:
توضیحات دوره: در این دوره، بر کاربرد هوش مصنوعی در مراقبت‌های بهداشتی برای اتوماسیون EHR، مستندسازی بالینی، مدیریت بیمارستان و تحلیل داده‌های پزشکی مسلط شوید. درک کنید که چگونه AI در مراقبت‌های بهداشتی، اتوماسیون پرونده‌های الکترونیک سلامت را متحول کرده، بار مستندسازی را کاهش می‌دهد و کارایی گردش کار بالینی را بهبود می‌بخشد. از راهکارهای بهداشتی مبتنی بر AI برای ارتقای مستندات بالینی، افزایش دقت و پشتیبانی از تصمیم‌گیری‌های پزشکی در لحظه (Real-time) استفاده کنید. تحلیل داده‌های پزشکی با AI را برای استخراج بینش‌های ارزشمند از داده‌های بهداشتی و بهبود عملکرد عملیاتی به کار بگیرید. کاربردهای عملی AI در بهداشت و درمان، از جمله آموزش بیمار، پشتیبانی از کدگذاری پزشکی و اتوماسیون گردش کار را بررسی کنید. مطالعات موردی واقعی AI در مراقبت‌های بهداشتی را ارزیابی کنید تا متوجه شوید بیمارستان‌ها چگونه کیفیت مراقبت و کنترل هزینه‌ها را بهبود می‌بخشند. AI مقیاس‌پذیر را در مدیریت بهداشتی با رعایت حاکمیت داده‌ها، انطباق با قوانین و استانداردهای امنیت داده پیاده‌سازی کنید. تحلیل کنید که چگونه هوش مصنوعی مولد (Generative AI) در بهداشت و درمان از مستندسازی، ارتباطات و تعامل هوشمندتر با بیمار پشتیبانی می‌کند. مزایا و معایب هوش مصنوعی در مراقبت‌های بهداشتی را برای پذیرش مسئولانه و اخلاقی این فناوری بسنجید. رشد AI در حوزه سلامت و روندهای نوظهوری که آینده سیستم‌های دیجیتال بهداشتی را شکل می‌دهند، بررسی کنید. پیش نیازها: شرکت‌کنندگان باید تجربه اولیه‌ای در کار با پرونده‌های الکترونیک سلامت (EHR) داشته باشند و درک کلی از نحوه پشتیبانی AI از جریان‌های کاری بالینی و اداری داشته باشند. هیچ دانش برنامه‌نویسی مورد نیاز نیست. این دوره بر راهکارهای عملی و بدون کد (No-code) مبتنی بر AI در بهداشت و درمان، از جمله اتوماسیون EHR، مستندسازی بالینی و تحلیل داده‌های پزشکی متمرکز است. آشنایی با ابزارهای دیجیتال بهداشتی مفید است، اما متخصصان در تمامی سطوح فنی می‌توانند این مفاهیم را در محیط‌های بالینی، مدیریت بهداشتی و مدیریت اطلاعات سلامت به کار گیرند.

تخصص «مدیریت داده‌ها و پرونده‌های الکترونیک سلامت (EHR) مبتنی بر AI» برای متخصصانی طراحی شده است که می‌خواهند از طریق هوش مصنوعی در مراقبت‌های بهداشتی، تغییراتی واقعی ایجاد کنند. این برنامه تیم‌های بهداشتی را با مهارت‌های عملی برای پیاده‌سازی راهکارهای AI، مدرن‌سازی سیستم‌های EHR و متحول کردن نحوه مدیریت داده‌های بالینی و اداری تجهیز می‌کند.

شما بررسی خواهید کرد که چگونه AI در مراقبت‌های بهداشتی، مستندسازی، تحلیل‌ها و عملکرد عملیاتی را تغییر می‌دهد. از اتوماسیون EHR و بهبود مستندات بالینی گرفته تا ارتقای تعامل با بیمار و تصمیم‌گیری‌های هوشمندتر، این دوره نشان می‌دهد که AI چگونه به صنعت بهداشت و درمان در ایجاد تاثیرات قابل اندازه‌گیری کمک می‌کند.


کاربردهای عملی AI در مراقبت‌های بهداشتی

این برنامه با استفاده از یک رویکرد ساختاریافته و کاربردمحور، استفاده‌های واقعی AI در بهداشت و درمان را از طریق ابزارهایی مانند Glass Health، DoraScribe و Keragon نمایش می‌دهد. شما با موارد زیر کار خواهید کرد:

  • تبدیل صوت به یادداشت‌های SOAP با قدرت هوش مصنوعی مولد در بهداشت و درمان

  • جریان‌های کاری خودکار برای آموزش بیمار

  • یکپارچه‌سازی بدون کد (No-code) در گردش کار EHR

  • مسیریابی هوشمند وظایف و اتوماسیون فرآیندها

  • تحلیل لحظه‌ای داده‌های پزشکی با AI برای کسب بینش‌های بالینی

از طریق درس‌های تخصصی، مطالعات موردی بهداشتی و شبیه‌سازی‌های هدایت شده، خواهید دید که چگونه هوش مصنوعی در عمل بالینی و AI در مدیریت بهداشتی به صورت ایمن و موثر در محیط‌های بیمارستانی و سرپایی به کار گرفته می‌شوند.


داده‌های بهداشتی، حاکمیت و AI مسئولانه

فراتر از پیاده‌سازی، این تخصص به ملاحظات حاکمیتی و ریسک‌های مربوط به داده‌های AI در سلامت می‌پردازد. شما موارد زیر را بررسی خواهید کرد:

  • هوش مصنوعی در مدیریت اطلاعات بهداشتی

  • چارچوب‌های قانونی و انطباق با مقررات

  • حریم خصوصی و امنیت داده‌ها در سیستم‌های AI

  • مزایا و معایب هوش مصنوعی در مراقبت‌های بهداشتی

  • ملاحظات اخلاقی در پذیرش هوش مصنوعی مولد

همچنین بررسی خواهید کرد که چگونه رشد AI در مراقبت‌های بهداشتی و ظهور اپلیکیشن‌های هوش مصنوعی، استراتژی‌های تحول دیجیتال را در مؤسسات پزشکی بازتعریف می‌کنند.


رهبری آینده سلامت دیجیتال

در پایان این برنامه، شما آماده خواهید بود تا:

  • AI مقیاس‌پذیر را در مدیریت بیمارستان و محیط‌های EHR پیاده‌سازی کنید

  • کارایی مستندسازی و هماهنگی مراقبت‌ها را بهینه کنید

  • جریان‌های کاری AI امن و مطابق با قوانین را مستقر کنید

  • در ابتکارات استراتژیک مدرن‌سازی دیجیتال مشارکت کنید

این تخصص شما را در خط مقدم تحول بهداشت و درمان توسط AI قرار می‌دهد و شما را توانمند می‌سازد تا سیستم‌های EHR را مدرن کنید، نتایج بهبود بیمار را ارتقا دهید و از طریق اتوماسیون هوشمند و تصمیم‌گیری مبتنی بر داده، تعالی عملیاتی را به ارمغان بیاورید.


سرفصل ها و درس ها

مقدمه و آمادگی برای پذیرش GenAI در EHR Introduction & GenAI Readiness for EHRs

  • ویدیوی معرفی دوره Intro Video to Course

  • مقدمه بخش Introduction to Section

  • تجربه امروز EHR: فرسودگی، کلیک‌های زیاد و ناکارآمدی‌ها The EHR Experience Today: Burnout, Clicks, and Inefficiencies

  • چگونه GenAI می‌تواند کمک کند: بررسی موارد استفاده رایج How GenAI Can Help: A Walkthrough of Common Use Cases

  • قبل در مقابل بعد: یک روز با GenAI در جریان کاری شما Before vs After: A Day with GenAI in Your Workflow

قابلیت‌های فعلی سیستم‌های پیشرو EHR What Leading EHRs Are Already Doing

  • نگاهی به Epic، Cerner و Meditech: ویژگی‌های واقعی GenAI Inside Epic, Cerner, and Meditech: Real Gen AI Features

  • قدرت پرامپت‌ها: چگونه با دستیار AI خود صحبت کنید The Power of Prompts: How to Talk to Your AI Assistant

  • اشکال AI در EHR: ایجنت‌ها، Copilotها، ربات‌ها و بیشتر Forms of AI in the EHR: Agents, Copilots, Bots, and More

آیا برای EHRهای مبتنی بر GenAI آماده هستید؟ Are You Ready for GenAI powered EHRs’?

  • چک‌لیست آمادگی EHR برای GenAI The EHR-GenAI Readiness Checklist

  • انتخاب GenAI برای EHR: نحوه ارزیابی تامین‌کنندگان و راهکارها GenAI for your EHR: How to Evaluate Vendors/Solutions

  • راهنمای گام‌به‌گام خودارزیابی کوچک Mini Self-Assessment Walkthrough

  • یافته‌های نظرسنجی: شکاف آمادگی که مانع پذیرش GenAI در سلامت است Readiness Gap Hindering GenAI Adoption in Healthcare, Survey Finds

  • یادگیری عملی: ارزیابی آمادگی سازمان شما برای GenAI Hands-On-Learning: Assessing Your Organization’s GenAI Readiness

  • آیا برای EHRهای مبتنی بر GenAI آماده هستید؟ Are You Ready for GenAI powered EHRs’?

تبدیل متن آزاد به مستندات و خلاصه‌های بالینی ساختاریافته From Free Text to Structured Clinical Documentation & Summaries

  • مقدمه بخش Introduction to Section

  • چرا مستندسازی بالینی ساختاریافته اهمیت دارد Why Structured Clinical Documentation Matters

  • دمو: Upheal Demo: Upheal

  • دمو: مستندسازی بالینی ساختاریافته با Glass Health Demo: Structured Clinical Documentation with Glass Health

تبدیل صوت به یادداشت بالینی: راهکارهای محیطی و دستیار scribe Voice to Clinical Note: Ambient & Scribe Solutions

  • شنود محیطی و یادداشت‌برداری بالینی: نحوه عملکرد Ambient Listening & Clinical Scribing: How It Works

  • دمو: Heidi Health دستیار پزشکی AI Demo: Heidi Health-The AI Medical Scribe

  • دمو: دوره آزمایشی رایگان DoraScribe Demo: DoraScribe Free Trial

دستیاران بالینی مبتنی بر GenAI GenAI Clinical Assistants

  • دستیار بالینی AI چیست؟ فراتر از یادداشت‌برداری فکر کنید What’s an AI Clinical Assistant? Think Beyond Notes

  • دمو: GPT همراه با پزشکی داخلی Demo: Internal Medicine Companion GPT

  • دمو: ایجاد خلاصه‌های ترخیص با Glass Health Demo: Create Discharge Summaries with Glass Health

  • دیدگاه پزشکان درباره دستیاران AI محیطی Physician Perspectives on Ambient AI Scribes

  • یادگیری عملی: ایجاد مستندات ساختاریافته با AI تبدیل صوت به متن Hands-On-Learning: Creating Structured Documentation with Voice-to-Text AI

  • دستیاران بالینی GenAI GenAI Clinical Assistants

استفاده از GenAI برای آموزش و خلاصه‌سازی برای بیمار GenAI for Patient Education & Summaries

  • مقدمه بخش Introduction to Section

  • چگونه GenAI می‌تواند آموزش و روایت‌های بیمار را بهبود بخشد How Can GenAI Enhance Patient Education & Stories

  • دمو: خلاصه‌سازی روایتی با Hathr.ai Demo: Narrative Summary with Hathr.ai

  • دمو: پیش‌نویس برگه راهنمای بیمار در Glass Health Demo: Draft Patient Handouts in Glass Health

دستیاران GenAI برای مدیریت چرخه درآمد و کدگذاری GenAI Assistants for Revenue Cycle Management & Coding

  • استفاده از GenAI در مدیریت چرخه درآمد: مناطق بهره‌وری پنهان GenAI in Revenue Cycle Management: Hidden Efficiency Zones

  • دمو: جریان کاری ایجنت RCM با Keragon Demo: RCM Agent Workflow with Keragon

  • دمو: Gale AI دستیار کدگذاری پزشکی Demo: Medical Coding Assistant Gale AI

استفاده از GenAI برای داشبوردهای EHR و هوش تصمیم‌گیری GenAI for EHR Dashboards & Decision Intelligence

  • از داده تا تصمیم: چرا تحلیل‌های GenAI اهمیت دارند From Data to Decisions: Why GenAI Analytics Matter

  • دمو: تولید بینش با Helical Insight Demo: Generate Insights with Helical Insight

  • دمو: داشبوردهای بدون کد با Julius AI Demo: No-Code Dashboards with Julius AI

  • سه روشی که AI می‌تواند مدیریت چرخه درآمد را بهبود بخشد 3 Ways AI Can Improve Revenue-Cycle Management

  • یادگیری عملی: تولید مطالب آموزشی بیمار-پسند با GenAI Hands-On-Learning: Generating Patient-Friendly Education Materials with GenAI

  • استفاده از GenAI برای داشبوردهای EHR و هوش تصمیم‌گیری GenAI for EHR Dashboards & Decision Intelligence

  • توجیه استفاده از GenAI در EHR: بازطراحی جریان کاری، ایمنی و استراتژی پذیرش Making the Case for Gen AI in the EHR: Workflow Redesign, Safety, and Adoption Strategy

برنامه‌ریزی و حاکمیت برای GenAI Planning & Governance for GenAI

  • مقدمه بخش Introduction to Section

  • مدل‌های حاکمیتی برای پیاده‌سازی GenAI در EHR شما Governance Models for GenAI Implementation in Your EHR

  • دمو: ساخت نقشه راه پیاده‌سازی GenAI با Asana AI Demo: Build GenAI Implementation Roadmap with Asana AI

  • سوگیری و اعتماد: طراحی با حضور انسان در چرخه (Human in the Loop) Bias & Trust: Human-in-the-Loop Design

اصول interoperability و یکپارچه‌سازی برای EHRهای مبتنی بر GenAI Interoperability & Integration essentials for GenAI powered EHRs’

  • اتصال به EHR: APIها و SMART on FHIR Plugging into the EHR: APIs & SMART-on-FHIR

  • دمو: جریان کاری تریگر SMART on FHIR (شبیه‌سازی شده) Demo: SMART-on-FHIR Trigger Workflow (Simulated)

  • پشتیبانی پس از استقرار: کتابخانه‌های پرامپت و میز کمک Post-Deployment Support: Prompt Libraries & Helpdesk

ارزیابی و نظارت بر ابزارهای GenAI Evaluation & Monitoring of GenAI Tools

  • چه چیزی باید اندازه‌گیری شود؟ KPIها برای GenAI What Should You Measure? KPIs for GenAI

  • چک‌لیست ارزیابی ابزارهای AI AI Tools Evaluation Checklist

  • بستن چرخه: استفاده از بازخورد برای بهبود تجربه کاربری (UX) Closing the Loop: Using Feedback to Improve UX

  • مقیاس‌بندی AI سازمانی در سلامت: حاکمیت برای کاهش ریسک Scaling Enterprise AI in Healthcare: Governance for Risk Mitigation

  • یادگیری عملی: نظارت بر ابزارهای GenAI با داشبوردها Hands-On-Learning: Monitoring GenAI Tools with Dashboards

  • ارزیابی و نظارت بر ابزارهای GenAI Evaluation & Monitoring of GenAI Tools

  • ویدیوی جمع‌بندی دوره Course Wrap-up Video

  • پروژه: دستیار AI برای بهبود جریان کاری EHR Project: AI Assistant for EHR Workflow Enhancement

درس جایزه Bonues Lecture

  • درس جایزه Bonus Lecture

نمایش نظرات

آموزش هوش مصنوعی در مراقبت‌های بهداشتی: مدیریت داده‌ها و پرونده الکترونیک سلامت (EHR) مبتنی بر AI
جزییات دوره
4 hours
52
Udemy (یودمی) Udemy (یودمی)
(آخرین آپدیت)
677
4.7 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

Starweaver /live Starweaver /live

Paul Siegel Paul Siegel

کارآفرین و مربی پرشور روحیه کارآفرین از 15 سالگی در شروع ، ساخت ، گسترش یا رشد مشاغل کارآفرینانه مشارکت داشته ام. برخی از فعالیت ها در حیاط خانه من آغاز شد. دیگران در زیرزمین یا آپارتمان کسی. و هنوز هم دیگران در یک شرکت عظیم ملی یا جهانی. در همه موارد ، آنچه من را به سمت خود سوق داده است استفاده از ایده (یا مشکلی) ایده ای و کمک به تخم ریزی برای رسیدن به یک واقعیت است. این که سرمایه گذاری ایجاد شده در تجارت ، علم ، هنر ، آموزش یا هر زمینه انسانی دیگر باشد ، اختراع و کشف من را به خود جلب می کند. من همچنین بسیار متعهد هستم که به خانواده ، دوستان ، همکاران ، جامعه و جهان کمک کنم. من در زندگی خود بسیار کارهای مختلفی انجام داده ام که مادرم با صدای بلند تعجب می کرد که وقتی قرار است "شغلی پیدا کنم". اما شغل من همیشه ایجاد شغل بوده است. این کار یک کارآفرین است. در اوایل دهه 1990 ، من کار خود را در بانکداری سرمایه گذاری در فن آوری ، مشاوره شرکت های نرم افزاری و سخت افزاری در مورد تجارت و استراتژی های مالی و جمع آوری کمک مالی برای آن مشاغل آغاز کردم. در همان زمان ، من علاقه شدیدی به انتشار داشتم. همانطور که همه ما می دانیم ، هم شرکت های انتشار دهنده اطلاعات و هم شرکت های فناوری در دهه 1990 شاهد سقوط جهانی آنها با هم بودند. هر یک از آنها یاد گرفتند که اگر در تسلط خود در فن آوری و اطلاعات قدرت کافی نداشته باشند ، نمی توانند زنده بمانند یا رشد کنند.

HealthTechX Academy - Neel Majumder HealthTechX Academy - Neel Majumder

رهبر و مشاور بهداشت و درمان