🔔 با توجه به بهبود نسبی اینترنت، آمادهسازی دورهها آغاز شده است. به دلیل تداوم برخی اختلالات، بارگذاری دورهها ممکن است با کمی تأخیر انجام شود. مدت اشتراکهای تهیهشده محفوظ است.
لطفا جهت اطلاع از آخرین دوره ها و اخبار سایت در
کانال تلگرام
عضو شوید.
آموزش هوش مصنوعی مولد در مراقبتهای بهداشتی: تحول در نتایج بالینی
- آخرین آپدیت
دانلود Generative AI in Healthcare: Transforming Bedside Outcomes
نکته:
ممکن هست محتوای این صفحه بروز نباشد ولی دانلود دوره آخرین آپدیت می باشد.
نمونه ویدیوها:
توضیحات دوره:
هوش مصنوعی در مراقبتهای بهداشتی: فرصتها و چالشها
چشمانداز مراقبتهای بهداشتی با هوش مصنوعی (AI) در حال تحول است و فرصتها و چالشهای جدیدی را برای متخصصان پزشکی ایجاد میکند. این دوره آموزشی با پل زدن بین تئوری هوش مصنوعی و عمل بالینی، درکی کاربردی از پیادهسازی هوش مصنوعی در کنار تخت بیمار به پزشکان و پرستاران ارائه میدهد.
کاربردهای واقعی هوش مصنوعی در پزشکی
دکتر زین خلفی، متخصص برجسته، کاربردهای واقعی هوش مصنوعی در حوزه سلامت را بررسی میکند. این کاربردها شامل تحلیلهای پیشبینیکننده برای تشخیص زودهنگام بیماریها و سیستمهای پشتیبانی از تصمیمگیری بالینی برای بهبود روند درمان است.
آموزش عملی ارزیابی و پیادهسازی ابزارهای هوش مصنوعی
از طریق مطالعات موردی واقعی برگرفته از محیطهای بالینی، خواهید آموخت که چگونه ابزارهای هوش مصنوعی را ارزیابی کنید، محدودیتهای آنها را درک کنید و فرصتهای پیادهسازی مؤثر در فعالیتهای بالینی خود را شناسایی نمایید.
سرفصلهای کلیدی دوره
مبانی یادگیری ماشین (Machine Learning)
یادگیری عمیق (Deep Learning) در تصویربرداری پزشکی
مدلسازی پیشبینیکننده برای نتایج بیماران
ملاحظات اخلاقی در هوش مصنوعی پزشکی
مزایای شرکت در دوره
با شرکت در این دوره، بینشهای عملی برای ادغام راهحلهای هوش مصنوعی در کنار حفظ بالاترین استانداردهای مراقبت از بیمار به دست خواهید آورد. همچنین، درک عمیقی از پتانسیل تحولآفرین هوش مصنوعی در حوزه سلامت پیدا کرده و دانش لازم برای ارزیابی و پیادهسازی مؤثر ابزارهای هوش مصنوعی در محیطهای بالینی را کسب خواهید کرد.
سرفصل ها و درس ها
مقدمه
Introduction
به انقلاب هوش مصنوعی در مراقبتهای بهداشتی خوش آمدید
Welcome to the AI revolution in healthcare
کاربردهای هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در مراقبت های بهداشتی
1. AI and Machine Learning: Healthcare Applications
یادگیری با ناظر و بدون ناظر
Supervised and unsupervised learning
مطالعه موردی: کاربرد هوش مصنوعی در مراقبت های بهداشتی
Case study: AI applications in healthcare
مشکلات حوزه سلامت قابل حل با هوش مصنوعی
Healthcare problems that AI can address
۲. هوش مصنوعی برای تشخیص بیماری و پایش بیمار
2. AI for Disease Diagnosis and Patient Monitoring
هوش مصنوعی در تصویربرداری پزشکی: افزایش دقت تشخیص
AI in medical imaging: Enhancing diagnostic accuracy
هوش مصنوعی در نظارت از راه دور بیماران
AI in remote patient monitoring
مطالعات موردی: داستانهای موفقیت هوش مصنوعی در تشخیص
Case studies: AI success stories in diagnostics
هوش مصنوعی در تشخیص: کاربردهای عملی در دنیای واقعی
AI in diagnosis: Real-world applications
پردازش زبان طبیعی و تحلیل داده در حوزه سلامت
3. Natural Language Processing and Data Analytics in Healthcare
درک پردازش زبان طبیعی (NLP)
Understanding natural language processing (NLP)
کاربردهای پردازش زبان طبیعی (NLP) در مقالات پزشکی و گزارشهای پاتولوژی
NLP applications in medical literature and pathology reports
پردازش زبان طبیعی (NLP) در اسناد بالینی: از بدون ساختار به عملیاتی
NLP in clinical documentation: From unstructured to actionable
نقش هوش مصنوعی در تحلیل دادههای سلامت
The role of AI in healthcare data analysis
۴. تفسیرپذیری در یادگیری ماشین: مزایا و چالشها
4. Interpretability in Machine Learning: Benefits and Challenges
تکنیکهای یادگیری ماشین قابل تفسیر در حوزه سلامت
Techniques for interpretable machine learning in healthcare
چالشهای دستیابی به تفسیرپذیری
Challenges in achieving interpretability
چگونه تفسیرپذیری در یادگیری ماشین را درک کنیم: مروری برای مبتدیان
How to understand interpretability in machine learning: A beginner’s overview
اهمیت شفافیت در هوش مصنوعی مراقبت های بهداشتی
The importance of transparency in healthcare AI
طبقهبندی ریسک بیمار و ارتقای گردش کار بالینی
5. Patient Risk Stratification and Augmenting Clinical Workflows
مطالعه موردی: هوش مصنوعی در بهینهسازی گردش کار بالینی
Case study: AI in clinical workflow optimization
مزایا و چالشهای کاربرد در دنیای واقعی
Potential benefits and challenges in real-life settings
شناسایی بیماران پرخطر با هوش مصنوعی
Identifying high-risk patients with AI
نقش هوش مصنوعی در بهبود گردش کار بالینی
The role of AI in augmenting clinical workflows
۶. پرورش اعتماد در هوش مصنوعی سلامت
6. Cultivating Trust in Healthcare AI
ملاحظات اخلاقی در هوش مصنوعی مراقبتهای بهداشتی
Ethical considerations in healthcare AI
راهکارهای ایجاد اعتماد: شفافیت و آموزش
Strategies for building trust: Transparency and education
درگیر کردن متخصصان حوزه سلامت و بیماران با هوش مصنوعی
Engaging healthcare professionals and patients with AI
اهمیت اعتماد در هوش مصنوعی سلامت
The importance of trust in healthcare AI
نتیجهگیری
Conclusion
ادامه مسیر هوش مصنوعی در مراقبتهای بهداشتی
Continuing your AI in healthcare journey
زین خلپی، مدیر بخش قلب مصنوعی، حمایت گردش خون مکانیکی و ECMO در HonorHealth است. وی همچنین جراح دستیار در بیمارستان Presbyterian نیویورک و استاد مدعو جراحی در مرکز پزشکی دانشگاه کلمبیا ایرونگ میباشد. زمینههای تخصصی وی شامل توسعه شبکه الگوریتمهای پیشبینیکننده مراقبتهای بهداشتی، اکوسیستمهای دیجیتال و دادهکاوی، تحقیقات بالینی، جراحی آریتمی پیچیده، شوک کاردیوژنیک، جراحی قلب رباتیک و جراحی نارسایی قلبی پیچیده و پیشرفته است.
Zain Khalpey, MD, PhD, FACS
نمایش نظرات