آموزش مدیریت داده‌ها و پرونده‌های الکترونیک سلامت (EHR) مبتنی بر هوش مصنوعی [ویدئویی] - آخرین آپدیت

دانلود AI-Driven Electronic Health Records & Data Management [Video]

نکته: ممکن هست محتوای این صفحه بروز نباشد ولی دانلود دوره آخرین آپدیت می باشد.
نمونه ویدیوها:
توضیحات دوره: بالینگران و کارکنان بخش بهداشت و درمان روزانه با چالش‌های متعددی در پرونده‌های الکترونیک سلامت (EHR) روبرو هستند؛ از کلیک‌های بیش از حد گرفته تا مستندسازی‌های زمان‌بر و دسترسی محدود به تحلیل‌های کاربردی. این دوره، راهکارهای هوش مصنوعی مولد (Generative AI) را برای متحول کردن گردش‌های کاری، کاهش فرسودگی شغلی و ارتقای مراقبت از بیمار معرفی می‌کند. یادگیرندگان ابتدا با ناکارآمدی‌های سیستم‌های EHR آشنا شده و سپس موارد کاربردی هوش مصنوعی در مستندسازی و وظایف بالینی را بررسی می‌کنند. از طریق نمایش‌های عملی با ابزارهایی مانند Glass Health، DoraScribe، Keragon و سایرین، شرکت‌کنندگان با مفاهیمی چون استنساخ محیطی (Ambient Scribing)، مستندسازی بالینی ساختاریافته، خلاصه‌های بیمار، مدیریت چرخه درآمد و داشبوردهای بدون کد آشنا می‌شوند. ماژول‌های این دوره شامل تبدیل صوت به متن، دستیاران هوش مصنوعی برای ارتباط با بیمار و تحلیل‌های داده برای تصمیم‌گیری بهتر، در کنار مباحث حاکمیتی، مدیریت سوگیری‌ها و طراحی مدل «انسان در حلقه» (Human-in-the-loop) است. این مسیر آموزشی از درک اصول هوش مصنوعی مولد آغاز شده و به کاربرد آن‌ها در جریان‌های کاری واقعی، ادغام ایمن هوش مصنوعی در سیستم‌های EHR و برنامه‌ریزی برای پذیرش پایدار ختم می‌شود. در پایان این دوره، یادگیرندگان قادر خواهند بود با اطمینان، راهکارهای EHR مبتنی بر هوش مصنوعی را برای افزایش بهره‌وری و بهبود نتایج درمان بیماران پیاده‌سازی کنند. توضیح چالش‌های EHR و نحوه بهبود گردش کار توسط هوش مصنوعی مولد به‌کارگیری ابزارهای AI برای اتوماسیون مستندسازی و وظایف بالینی ایجاد بهینه و سریع خلاصه‌های ساختاریافته بیمار و یادداشت‌های ترخیص بهینه‌سازی ادغام هوش مصنوعی برای آموزش بیمار و وظایف کدگذاری پزشکی ارزیابی حاکمیت هوش مصنوعی مولد، سوگیری‌ها و طراحی انسان در حلقه تولید بینش‌های عملی از داده‌های EHR با استفاده از تحلیل‌های AI این دوره برای متخصصان مراقبت‌های بهداشتی از جمله پزشکان، دستیاران، پرستاران، کدگذاران پزشکی و متخصصان مستندسازی طراحی شده است. همچنین مدیران بالینی و کارکنان IT سلامت از یادگیری نحوه بهینه‌سازی جریان‌های کاری EHR توسط هوش مصنوعی مولد بهره‌مند خواهند شد. آشنایی اولیه با سیستم‌های EHR و ابزارهای دیجیتال توصیه می‌شود و هیچ تجربه برنامه‌نویسی مورد نیاز نیست. پوشش جامع ابزارهای هوش مصنوعی مولد برای ارتقای مستندسازی EHR و بهره‌وری گردش کار * تحلیل چرایی کاهش فرسودگی بالینگران و بهبود نتایج مراقبت از بیمار از طریق ادغام AI * نمایش‌های گام‌به‌گام نحوه اتوماسیون خلاصه‌های بیمار، کدگذاری و تحلیل‌ها توسط هوش مصنوعی

سرفصل ها و درس ها

مقدمه‌ای بر مدیریت داده‌ها و پرونده‌های الکترونیک سلامت مبتنی بر هوش مصنوعی Introduction to AI-Driven Electronic Health Records & Data Management

  • ویدئوی معرفی دوره Intro Video to Course

چرا هوش مصنوعی مولد برای پرونده‌های الکترونیک سلامت اهمیت دارد Why GenAI Matters for Electronic Health Records

  • ماژول ۱: مقدمه Module 1 - Introduction

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

  • چگونه هوش مصنوعی مولد کمک می‌کند – بررسی موارد کاربرد رایج How Gen AI Can Help – A Walkthrough of Common Use Cases

  • قبل در مقابل بعد – یک روز با هوش مصنوعی در گردش کار شما Before vs After – A Day with Gen AI in Your Workflow

  • نگاهی به Epic، Cerner و Meditech – ویژگی‌های واقعی هوش مصنوعی مولد Inside Epic, Cerner, and Meditech – Real Gen AI Features

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

  • اشکال هوش مصنوعی در EHR – ایجنت‌ها، کمک‌خلبان‌ها، بات‌ها و بیشتر Forms of AI in the EHR – Agents, Copilots, Bots, and More

  • چک‌لیست آمادگی EHR برای پذیرش هوش مصنوعی مولد The EHR – Gen AI Readiness Checklist

  • هوش مصنوعی مولد برای EHR شما – نحوه ارزیابی راهکارهای تامین‌کنندگان Gen AI for Your EHR – How to Evaluate Vendor Solutions

  • بررسی گام‌به‌گام ارزیابی خودسنجی کوتاه Mini Self-Assessment Walkthrough

از متن آزاد تا مستندسازی بالینی ساختاریافته و خلاصه‌ها From Free Text to Structured Clinical Documentation & Summaries

  • ماژول ۲: مقدمه Module 2 - Introduction

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

  • دمو – Upheal Demo – Upheal

  • مستندسازی بالینی ساختاریافته با Glass Health Structured Clinical Documentation with Glass Health

  • شنود محیطی و استنساخ بالینی – نحوه عملکرد Ambient Listening & Clinical Scribing – How It Works

  • دمو – Heidi Health: استنساخگر پزشکی AI Demo – Heidi Health: The AI Medical Scribe

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

  • دستیار بالینی هوش مصنوعی چیست – فراتر از یادداشت‌برداری فکر کنید What's an AI Clinical Assistant – Think Beyond Notes

  • دمو – GPT همراه داخلی پزشکی (Internal Medicine Companion) Demo – Internal Medicine Companion GPT

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

هوش مصنوعی مولد برای آموزش و خلاصه‌های بیمار GenAI for Patient Education & Summaries

  • ماژول ۳: مقدمه Module 3 - Introduction

  • هوش مصنوعی مولد چگونه آموزش بیمار را ارتقا می‌دهد – روایت‌ها How Can Gen AI Enhance Patient Education – Stories

  • دمو – خلاصه 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

  • هوش مصنوعی مولد در مدیریت چرخه درآمد (RCM) – مناطق بهره‌وری پنهان Gen AI in Revenue Cycle Management – Hidden Efficiency Zones

  • دمو – گردش کار ایجنت RCM با Keragon Demo – RCM Agent Workflow with Keragon

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

  • از داده‌ها تا تصمیمات – چرا تحلیل‌های هوش مصنوعی مولد اهمیت دارند From Data to Decisions – Why Gen AI 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

برنامه‌ریزی و حاکمیت برای هوش مصنوعی مولد Planning & Governance for GenAI

  • ماژول ۴: مقدمه Module 4 - Introduction

  • مدل‌های حاکمیتی برای پیاده‌سازی هوش مصنوعی مولد در EHR شما Governance Models for Gen AI Implementation in Your EHR

  • دمو – ساخت نقشه راه پیاده‌سازی AI با Asana AI Demo – Build Gen AI Implementation Roadmap with Asana AI

  • سوگیری، اعتماد و طراحی انسان در حلقه Bias, Trust, Human-in-the-Loop Design

  • اتصال به APIهای EHR – استاندارد SMART on FHIR Plugging into the EHR APIs – SMART-on-FHIR

  • دمو – گردش کار ماشه 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

  • چه چیزی را باید اندازه‌گیری کنید – شاخص‌های کلیدی عملکرد (KPI) برای AI What Should You Measure – KPIs for Gen AI

  • چک‌لیست ارزیابی ابزارهای هوش مصنوعی AI Tools Evaluation Checklist

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

جمع‌بندی Conclusion

  • ویدئوی جمع‌بندی دوره Course Wrap-up Video

نمایش نظرات

آموزش مدیریت داده‌ها و پرونده‌های الکترونیک سلامت (EHR) مبتنی بر هوش مصنوعی [ویدئویی]
جزییات دوره
4h 6m
42
Packtpub Packtpub
(آخرین آپدیت)
از 5
ندارد
دارد
دارد
Starweaver
جهت دریافت آخرین اخبار و آپدیت ها در کانال تلگرام عضو شوید.

Google Chrome Browser

Internet Download Manager

Pot Player

Winrar

Starweaver Starweaver

Starweaver فرصت‌هایی را برای مربیان، شرکت‌ها و پلتفرم‌ها ایجاد می‌کند.

Starweaver محتوای مورد تقاضای متمرکزی را ارائه می‌کند که حوزه‌های موضوعی کلیدی، گواهینامه‌های پیشرو در صنعت، و یادگیری و توسعه مستمر را پوشش می‌دهد. محتوای Starweaver با ارائه نتایج شایستگی با کیفیت بالا برای صدها شرکت در سراسر جهان، توسط مربیان دنیای واقعی هدایت می‌شود که برای تجهیز دانش‌آموزان به مهارت‌های مورد نیاز برای دستیابی به اهداف حرفه‌ای و پیشبرد اهداف شغلی بلندمدت خود اختصاص داده شده‌اند.