توجه: این مجموعه آموزشی جامع بر روی یک فلش مموری ۳۲ گیگابایتی ارائه می‌شود و به صورت دانلودی در دسترس نیست. تمام محتوای دوره، ویدئوها، فایل‌های تمرینی و پروژه‌ها به صورت کامل بر روی این فلش برای شما ارسال می‌گردد.

• متخصصان داده و مهندسان نرم‌افزار: افرادی که با یادگیری ماشین و برنامه‌نویسی آشنا هستند و می‌خواهند مهارت‌های خود را در حوزه تخصصی و پرتقاضای سلامت به کار گیرند.
• پزشکان، پرستاران و متخصصان علوم پزشکی: کسانی که به دنبال درک عمیق‌تری از فناوری‌های نوین هستند تا بتوانند از ابزارهای هوشمند در کار خود استفاده کرده و در خط مقدم نوآوری‌های پزشکی قرار بگیرند.
• دانشجویان رشته‌های مهندسی، علوم کامپیوتر و پزشکی: جوانانی که می‌خواهند مسیر شغلی خود را در یکی از تلاقی‌های مهم علم و فناوری، یعنی هوش مصنوعی و سلامت، بنا کنند.
• مدیران و تحلیل‌گران حوزه سلامت: افرادی که مسئولیت بهینه‌سازی فرآیندها و تصمیم‌گیری‌های داده‌محور در سازمان‌های درمانی را بر عهده دارند.

مفاهیم بنیادی و کاربردی:

• آشنایی با انواع داده‌های پزشکی، از جمله داده‌های ساختاریافته (مانند نتایج آزمایش) و داده‌های بدون ساختار (مانند یادداشت‌های پزشک).
• درک چالش‌های منحصر به فرد کار با داده‌های پزشکی، مانند حریم خصوصی، استانداردهای کدگذاری (ICD, CPT) و عدم توازن داده‌ها.
• یادگیری نحوه پیش‌پردازش و پاک‌سازی داده‌های بالینی برای آماده‌سازی آن‌ها جهت مدل‌سازی.

تکنیک‌های یادگیری ماشین:

• ساخت مدل‌های پیش‌بینی‌کننده برای تشخیص بیماری، پیش‌بینی ریسک بستری مجدد بیماران و تخمین طول دوره درمان با استفاده از الگوریتم‌هایی مانند رگرسیون لجستیک و ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM).
• کاربرد مدل‌های یادگیری عمیق، به‌ویژه شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) برای تحلیل و تفسیر تصاویر پزشکی مانند عکس‌های رادیولوژی و اسلایدهای پاتولوژی.
• استفاده از شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای تحلیل داده‌های سری زمانی مانند سیگنال‌های ECG یا روند تغییرات علائم حیاتی بیمار.
• به‌کارگیری تکنیک‌های پردازش زبان طبیعی (NLP) برای استخراج اطلاعات ارزشمند از متون پزشکی، مانند گزارش‌های پزشکان و شرح حال بیماران.

• بخش اول: مقدمه‌ای بر داده‌های بالینی و سیستم سلامت: در این بخش با اکوسیستم سلامت، انواع داده‌های پزشکی و چالش‌های کار با آن‌ها آشنا می‌شوید. این پایه و اساس درک شما از این حوزه را تشکیل می‌دهد.
• بخش دوم: مبانی یادگیری ماشین برای کاربردهای پزشکی: در این بخش، الگوریتم‌های کلاسیک یادگیری ماشین را فرا گرفته و یاد می‌گیرید چگونه آن‌ها را بر روی مجموعه داده‌های واقعی پزشکی اعمال کنید. برای مثال، یک مدل برای پیش‌بینی احتمال ابتلای یک فرد به دیابت بر اساس سوابق پزشکی او خواهید ساخت.
• بخش سوم: یادگیری عمیق پیشرفته در سلامت: این بخش به صورت تخصصی به مدل‌های Deep Learning می‌پردازد. شما پروژه‌هایی مانند ساخت یک سیستم تشخیص ذات‌الریه از روی تصاویر اشعه ایکس قفسه سینه را تجربه خواهید کرد.
• بخش چهارم: پردازش زبان طبیعی در پزشکی: در این ماژول، با استفاده از مدل‌های پیشرفته NLP، یاد می‌گیرید چگونه اطلاعات کلیدی را از پرونده‌های متنی بیماران استخراج کرده و آن‌ها را برای تحلیل‌های بعدی ساختارمند کنید.
• پروژه نهایی (Capstone): در انتهای دوره، شما تمام آموخته‌های خود را در یک پروژه جامع به کار می‌گیرید. این پروژه شامل تعریف یک مسئله واقعی در حوزه سلامت، جمع‌آوری و پاک‌سازی داده‌ها، ساخت و ارزیابی چندین مدل هوش مصنوعی و در نهایت ارائه نتایج به صورت یک گزارش کامل است. این تجربه عملی، بهترین آمادگی برای ورود به بازار کار خواهد بود.

• ورود به یک حوزه رو به رشد: تقاضا برای متخصصان هوش مصنوعی در صنعت سلامت به سرعت در حال افزایش است و فرصت‌های شغلی جذابی را پیش روی شما قرار می‌دهد.
• ایجاد تأثیر واقعی: شما این فرصت را خواهید داشت که بر روی پروژه‌هایی کار کنید که به طور مستقیم به بهبود سلامت و نجات جان انسان‌ها کمک می‌کنند.
• ساخت پورتفولیوی قوی: پروژه‌های عملی و پروژه نهایی دوره، نمونه‌کارهای قدرتمندی برای ارائه به کارفرمایان آینده خواهند بود.
• کسب دیدگاهی جامع: شما درک عمیقی از چالش‌ها و فرصت‌های تلاقی دو حوزه فناوری و پزشکی پیدا خواهید کرد که شما را به یک نیروی متخصص منحصربه‌فرد تبدیل می‌کند.

این دوره تخصصی دروازه‌ای برای ورود به آینده پزشکی است. فرصت را از دست ندهید و اولین قدم را برای تبدیل شدن به یک متخصص پیشرو در حوزه هوش مصنوعی در سلامت بردارید.