لطفا جهت اطلاع از آخرین دوره ها و اخبار سایت در
کانال تلگرام
عضو شوید.
آموزش هوش مصنوعی در مراقبتهای بهداشتی: تحول در گردش کارهای بالینی و اداری
- آخرین آپدیت
دانلود AI in Healthcare: Transforming Clinical & Admin Workflows
نکته:
ممکن هست محتوای این صفحه بروز نباشد ولی دانلود دوره آخرین آپدیت می باشد.
نمونه ویدیوها:
توضیحات دوره:
بیاموزید که چگونه از هوش مصنوعی پیشرفته و ابزارهای متنباز (Open-source) برای بهبود تشخیصها، مراقبت از بیمار و عملیات بهداشتی استفاده کنید.
درک مفاهیم اصلی هوش مصنوعی در صنعت، بخش و سیستمهای مراقبتهای بهداشتی
شناسایی موارد کاربرد واقعی و پروژههای هوش مصنوعی در محیطهای بالینی و بیمارستانی
تجزیه و تحلیل دادههای پزشکی با استفاده از ابزارهای مدیریت دادههای AI و تفسیر پیشبینیهای مبتنی بر هوش مصنوعی
ارزیابی مزایا و مخاطرات مدیریت هوش مصنوعی برای پزشکان، بیماران و مدیریت بیمارستان
بهکارگیری هوش مصنوعی در عملیات بهداشتی برای افزایش بهرهوری در مدیریت بیمارستان
یادگیری نحوه پشتیبانی هوش مصنوعی از مدیریت بهداشتی و ابتکارات تحول دیجیتال
پیش نیازها: هیچ تجربه قبلی در زمینه هوش مصنوعی در مراقبتهای بهداشتی مورد نیاز نیست. آشنایی با گردش کارهای بهداشتی، مدیریت بهداشت یا مدیریت بیمارستانی مفید خواهد بود.
دسترسی به کامپیوتر و اتصال پایدار به اینترنت برای این دوره آنلاین هوش مصنوعی الزامی است.
کنجکاوی در مورد نوآوریهای پزشکی، سیستمهای بهداشتی و روندهای آینده هوش مصنوعی به شما کمک میکند تا بیشترین بهره را از این برنامه ببرید.
هوش مصنوعی در حال ایجاد تحولی عظیم در صنعت و بخش مراقبتهای بهداشتی است و بر همه چیز، از تشخیصها گرفته تا مدیریت بیمار و گردش کارهای اداری، تأثیر میگذارد. رشد بازار هوش مصنوعی در سلامت نشاندهنده آن است که بیمارستانها، کلینیکها و سیستمهای بهداشتی چگونه در حال پذیرش فناوریهای هوشمند برای بهبود کیفیت مراقبت و بهرهوری عملیاتی هستند.
امروزه، ابزارهای متنباز AI دسترسی به نوآوریهای پیشرفته را گسترش داده و اجرای پروژههای هوش مصنوعی در سلامت را در زمینههای تشخیص، نظارت و عملیات بهداشتی مقیاسپذیر کردهاند. این دوره، نوآوریهای هوش مصنوعی با ابزارهای متنباز در فرآیندهای بهداشتی، یک مقدمهای کاربردی بر AI در سلامت ارائه میدهد و استراتژیها تا پیادهسازی را بررسی میکند.
شما موارد کاربرد واقعی هوش مصنوعی در مراقبتهای بهداشتی، از جمله تصویربرداری پزشکی، تحلیلهای پیشبینانه، مستندسازی خودکار و مدیریت دادههای بهداشتی را بررسی خواهید کرد. این دوره همچنین به چالشهای کلیدی مانند پراکندگی پروندههای الکترونیک سلامت (EHRs)، ادغام دادههای گجتهای پوشیدنی، رعایت مقررات و حاکمیت در سیستمهای بهداشتی مدرن میپردازد.
از طریق آزمایشگاههای عملی و تمرینهای کاربردی، یاد میگیرید که از فناوریهای پیشرفته AI و ابزارهای متنباز برای طراحی، استقرار و ارزیابی راهکارهای مبتنی بر هوش مصنوعی استفاده کنید که از تصمیمگیریهای بالینی پشتیبانی کرده و گردش کارهای مدیریت بهداشت و مدیریت بیمارستان را بهینه میکنند.
هیچ تجربه قبلی در کدنویسی مورد نیاز نیست. دانش پایه در مدیریت بهداشت یا عملیات بیمارستانی به شما در درک بهتر مفاهیم کمک میکند. در پایان این دوره مدیریت هوش مصنوعی در سلامت، شما آماده خواهید بود تا راهکارهای مقیاسپذیر و مقرونبهصرفهای را در راستای روندهای آینده و تحولات سال ۲۰۲۶ هوش مصنوعی در سلامت پیادهسازی کنید و در نوآوری صنعت بهداشت سهیم شوید.
این برنامه برای متخصصانی که به دنبال تخصص در هوش مصنوعی بهداشت هستند تا توانایی خود را در هدایت تحول سیستمهای بهداشتی در سطح محلی و جهانی تقویت کنند، ایدهآل است.
سرفصل ها و درس ها
مقدمهای بر کل دوره
Introduction to Entire Course
معرفی دوره
Introduction to the Course
هوش مصنوعی چیست و چرا مراقبتهای بهداشتی به آن نیاز دارد؟
What is AI and Why Healthcare Needs It?
تعریف هوش مصنوعی به زبان ساده
Defining AI in Simple Terms
سیستمهای سنتی در مقابل سیستمهای مبتنی بر AI
Traditional vs. AI-Driven Systems
انقلاب هوش مصنوعی در مراقبتهای بهداشتی
Healthcare’s AI Revolution
هوش مصنوعی چیست و چرا مراقبتهای بهداشتی به آن نیاز دارد؟
What is AI and Why Healthcare Needs It?
هوش مصنوعی در حال حاضر چگونه در سلامت استفاده میشود؟
How AI is Already Being Used in Healthcare?
هوش مصنوعی در تصویربرداری: از رادیولوژی تا MRI
AI in Imaging: X-ray to MRI
هوش مصنوعی پیشبین برای تشخیص زودهنگام
Predictive AI for Early Detection
هوش مصنوعی در گردش کارهای اداری
AI in Administrative Workflows
هوش مصنوعی در حال حاضر چگونه در سلامت استفاده میشود؟
How AI is Already Being Used in Healthcare?
ریسکها، باورهای غلط و فرصتها
Risks, Myths & Opportunities
باورهای غلط رایج درباره AI در پزشکی
Common AI Myths in Medicine
ریسکهای بالینی استفاده نادرست از AI
Clinical Risks of AI Misuse
چرا AI یک ابزار است، نه جایگزین پزشک
Why AI is a Tool, Not a Replacement
کووید ۱۹ و تشخیص با هوش مصنوعی
COVID-19 and AI Diagnosis
یادگیری عملی: شروع کار با ChatGPT در کاربردهای بالینی
Hands-On-Learning: Getting Started with ChatGPT in Clinical Practice
ریسکها، باورهای غلط و فرصتها
Risks, Myths & Opportunities
هوش مصنوعی متنباز – اصول و اکوسیستم
Open-Source AI – Principles & Ecosystem
مقدمه ماژول
Intro to Module
متنباز (Open Source) در هوش مصنوعی چیست؟
What is Open Source in AI?
چرا ابزارهای متنباز در پزشکی اهمیت دارند
Why Open Tools Matter in Medicine
مقایسه هوش مصنوعی متنباز در مقابل تجاری
Comparing Open-Source vs Proprietary AI
هوش مصنوعی متنباز – اصول و اکوسیستم
Open-Source AI – Principles & Ecosystem
ابزارهای رایگان هوش مصنوعی برای کاربردهای بالینی
Free AI Tools for Clinical Practice
استفاده از ChatGPT برای خلاصهسازیهای بالینی
Using ChatGPT for Clinical Summaries
Symptoma: بررسیکننده علائم مبتنی بر AI
Symptoma: AI Symptom Checker
ابزارهای رایگان هوش مصنوعی برای کاربردهای بالینی
Free AI Tools for Clinical Practice
مجموعه دادهها و ساخت هوش مصنوعی بدون کدنویسی
Datasets & Building AI Without Coding
از کجا مجموعههای داده پزشکی را تهیه کنیم
Where to Get Medical Datasets
Teachable Machine برای هوش مصنوعی تصویربرداری
Teachable Machine for Imaging AI
نکاتی برای استفاده ایمن از مجموعهدادهها
Tips for Safe Dataset Use
۱۰ ابزار برتر هوش مصنوعی در سلامت برای سال ۲۰۲۵
10 Top AI Tools in Healthcare for 2025
یادگیری عملی: ساخت یک طبقهبندیکننده عکس رادیولوژی بدون کدنویسی با Teachable Machine
Hands-On-Learning: Build a No-Code X-ray Classifier with Teachable Machine
مجموعه دادهها و ساخت هوش مصنوعی بدون کدنویسی
Datasets & Building AI Without Coding
هوش مصنوعی در تشخیص و تصویربرداری پزشکی
AI in Diagnosis & Medical Imaging
مقدمه ماژول
Intro to Module
نحوه تفسیر عکسهای رادیولوژی، CT و MRI توسط AI
How AI Interprets X-rays, CTs, and MRIs
هوش مصنوعی برای درماتولوژی و هیستوپاتولوژی
AI for Dermatology and Histopathology
همکاری بین متخصصان انسانی و مدلهای AI
Collaboration Between Human Experts and AI Models
هوش مصنوعی در تشخیص و تصویربرداری پزشکی
AI in Diagnosis & Medical Imaging
هوش مصنوعی در نظارت و پیشبینی ریسک
AI in Monitoring & Risk Prediction
پیشبینی سپسیس، نارسایی قلبی و وخامت وضعیت بیمار
Forecasting Sepsis, Heart Failure, and Deterioration
استفاده از AI در دستگاههای پوشیدنی و نظارت بر علائم حیاتی
Use of AI in Wearable Devices and Vital Signs Monitoring
ابزارهای تصمیمگیری آنی و مدلهای امتیازدهی
Real-Time Decision Tools and Scoring Models
هوش مصنوعی در نظارت و پیشبینی ریسک
AI in Monitoring & Risk Prediction
دستیارهای مجازی و هوش مصنوعی در عملیات
Virtual Assistants and AI in Operations
غربالگری و آموزش پیش از ویزیت
Pre-Visit Screening and Education
پشتیبانی AI از پرستاران و پزشکان با یادآورها و تریاژ
AI Supporting Nurses and Doctors with Reminders and Triage
S.A.R.A.H: دستیار هوشمند منابع بهداشتی
S.A.R.A.H, a Smart AI Resource Assistant for Health
یادگیری عملی: شبیهسازی سفر بیمار با ابزارهای AI
Hands-On-Learning: Simulating a Patient Journey with AI Tools
دستیارهای مجازی و هوش مصنوعی در عملیات
Virtual Assistants and AI in Operations
توصیههایی برای پذیرش مسئولانه AI در تشخیص، نظارت و عملیات
Recommending Responsible AI Adoption Across Diagnosis, Monitoring, and Operations
سیستمهای پشتیبان تصمیمگیری بالینی (CDSS)
Clinical Decision Support Systems (CDSS)
مقدمه ماژول
Intro to Module
تعریف و اهمیت CDSS در بیمارستانها
Definition and Importance of CDSS in Hospitals
ابزارهای مبتنی بر قوانین در مقابل یادگیری ماشین
Rules vs. Machine Learning-Powered Tools
سناریوهای واقعی پشتیبانی AI در مراقبتهای ویژه
Real Scenarios of AI Support in Critical Care
سیستمهای پشتیبان تصمیمگیری بالینی (CDSS)
Clinical Decision Support Systems (CDSS)
ایمنی، مقررات و مسائل حقوقی هوش مصنوعی
AI Safety, Regulation & Legal Issues
رعایت مقررات در پلتفرمهای بهداشتی مبتنی بر AI
Compliance in AI-Powered Health Platforms
در صورت خطای هوش مصنوعی، چه کسی مسئول است؟
Who’s Accountable When AI Fails
مروری بر رویکردهای حاکمیت جهانی
Overview of Global Governance Approaches
ایمنی، مقررات و مسائل حقوقی هوش مصنوعی
AI Safety, Regulation & Legal Issues
اخلاق، سوگیری و استقرار مسئولانه هوش مصنوعی
Ethics, Bias & Responsible AI Deployment
چگونه مدلهای AI میتوانند نابرابریها را تقویت کنند
How AI Models Can Reinforce Disparities
قابل فهم کردن هوش مصنوعی برای کاربران
Making AI Understandable to Users
اصول استقرار مسئولانه هوش مصنوعی
Principles for Responsible AI Deployment
سیستمهای پشتیبان تصمیمگیری بالینی مبتنی بر AI: تلاشی مستمر برای دستیابی به پتانسیلها
AI-Driven Clinical Decision Support Systems: An Ongoing Pursuit of Potential
یادگیری عملی: ارزیابی سوگیری و ایمنی در ابزارهای CDSS
Hands-On-Learning: Evaluating Bias and Safety in CDSS Tools
ویدیوی جمعبندی دوره
Course Wrap-up Video
پروژه: آموزش مدل Teachable Machine برای تشخیص زخمهای فشاری
Project: Training a Teachable Machine Model to Detect Pressure Ulcers
اخلاق، سوگیری و استقرار مسئولانه هوش مصنوعی
Ethics, Bias & Responsible AI Deployment
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.
نمایش نظرات