اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی طراحی سیستم‌های تشخیص بیماری با LLMs

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره طراحی سیستم‌های تشخیص بیماری با LLMs

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: تعامل انسان و ماشین با LLMs (Human-AI Interaction)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق و مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. مبانی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 3. مفاهیم کلیدی شبکه‌های عصبی
• 4. معماری‌های پرکاربرد شبکه‌های عصبی
• 5. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 6. کاربرد NLP در سیستم‌های تشخیص بیماری
• 7. مبانی مدل‌های زبانی آماری
• 8. مدل‌های زبانی مبتنی بر شبکه‌های عصبی
• 9. معماری ترنسفورمر و مکانیزم توجه
• 10. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs): تاریخچه و تکامل
• 11. معماری‌های رایج LLMs (مانند GPT، BERT)
• 12. آموزش پیش‌فرض LLMs (Pre-training)
• 13. تنظیم دقیق LLMs برای وظایف خاص (Fine-tuning)
• 14. مجموعه‌داده‌های مورد نیاز برای آموزش LLMs
• 15. اهمیت کیفیت داده در آموزش LLMs
• 16. روش‌های ارزیابی مدل‌های زبانی بزرگ
• 17. معیارهای ارزیابی در NLP
• 18. ارزیابی LLMs برای وظایف تولید متن
• 19. ارزیابی LLMs برای وظایف طبقه‌بندی متن
• 20. ملاحظات اخلاقی در استفاده از LLMs
• 21. حریم خصوصی و امنیت داده در LLMs
• 22. سوگیری (Bias) در LLMs و راهکارهای مقابله
• 23. شفافیت و قابلیت تفسیر LLMs
• 24. مقدمه‌ای بر تشخیص بیماری با استفاده از هوش مصنوعی
• 25. چالش‌های تشخیص بیماری در دنیای واقعی
• 26. نقش داده‌های پزشکی در تشخیص بیماری
• 27. انواع داده‌های پزشکی (متن، تصویر، سیگنال)
• 28. پیش‌پردازش داده‌های متنی پزشکی
• 29. پاکسازی و نرمال‌سازی متون پزشکی
• 30. استخراج ویژگی از متون پزشکی
• 31. کاربرد LLMs در تحلیل متون پزشکی
• 32. تحلیل گزارش‌های پزشکی و یادداشت‌های پزشکان
• 33. تشخیص بیماری از طریق خلاصه‌سازی متون پزشکی
• 34. طبقه‌بندی متون پزشکی برای شناسایی بیماری‌ها
• 35. شناسایی علائم و نشانه‌های بیماری از متون
• 36. تحلیل احساسات در بازخوردهای بیماران
• 37. استفاده از LLMs برای کمک به تشخیص زودهنگام
• 38. تشخیص بیماری‌های نادر با LLMs
• 39. سیستم‌های پرسش و پاسخ پزشکی مبتنی بر LLMs
• 40. تولید پاسخ‌های پزشکی قابل فهم برای بیماران
• 41. تولید گزارش‌های توصیفی بیماری
• 42. کمک به پزشکان در تصمیم‌گیری بالینی
• 43. مدل‌سازی بیماری‌های مزمن با LLMs
• 44. پیش‌بینی روند بیماری با استفاده از LLMs
• 45. تحلیل داده‌های بالینی و آزمایشگاهی با LLMs
• 46. ادغام داده‌های چندوجهی (Multimodal) برای تشخیص
• 47. استفاده از LLMs در تحلیل تصاویر پزشکی (با رویکرد متنی)
• 48. کاربرد LLMs در تحلیل سیگنال‌های فیزیولوژیکی
• 49. مدیریت پرونده الکترونیک سلامت (EHR) با LLMs
• 50. جستجوی پیشرفته در پرونده‌های پزشکی
• 51. استخراج اطلاعات کلیدی از پرونده‌های سلامت
• 52. امنیت و حریم خصوصی در سیستم‌های سلامت دیجیتال
• 53. قوانین و مقررات مربوط به داده‌های پزشکی
• 54. اصول حاکم بر طراحی سیستم‌های تشخیص بیماری
• 55. معماری سیستم‌های تشخیص بیماری مبتنی بر LLMs
• 56. مراحل پیاده‌سازی یک سیستم تشخیص بیماری
• 57. انتخاب مدل LLM مناسب برای وظیفه
• 58. تنظیم پارامترهای مدل برای بهبود عملکرد
• 59. آموزش مدل بر روی داده‌های پزشکی اختصاصی
• 60. اعتبارسنجی و تست مدل در محیط واقعی
• 61. نظارت بر عملکرد مدل پس از استقرار
• 62. به‌روزرسانی و نگهداری مدل‌های LLM
• 63. مدیریت خطاها و عوارض جانبی احتمالی
• 64. تعامل انسان و ماشین در سیستم‌های پزشکی
• 65. طراحی رابط کاربری کاربرپسند برای سیستم‌های تشخیص
• 66. ارائه توضیحات قابل فهم برای نتایج مدل
• 67. اعتمادسازی کاربران به سیستم‌های هوشمند
• 68. آموزش کاربران در استفاده از سیستم‌های تشخیص
• 69. ملاحظات فقهی و شرعی در کاربردهای پزشکی هوش مصنوعی
• 70. تطابق با قوانین نظام سلامت جمهوری اسلامی ایران
• 71. اصول حرفه‌ای پزشکی و اخلاق بالینی
• 72. مسئولیت‌پذیری در سیستم‌های تشخیص بیماری
• 73. ارزیابی اقتصادی سیستم‌های تشخیص بیماری
• 74. کاربرد LLMs در سلامت عمومی و پیشگیری
• 75. تحلیل داده‌های اپیدمیولوژیک با LLMs
• 76. شناسایی الگوهای شیوع بیماری
• 77. پیش‌بینی وقوع اپیدمی‌ها
• 78. مدیریت منابع درمانی با استفاده از LLMs
• 79. بهینه‌سازی برنامه‌های درمانی
• 80. تولید محتوای آموزشی سلامت برای عموم
• 81. کمک به بیماران در مدیریت خودشان
• 82. کاربرد LLMs در توانبخشی و سلامت روان
• 83. تشخیص و پایش اختلالات روانپزشکی
• 84. ارائه حمایت‌های اولیه سلامت روان
• 85. ملاحظات فرهنگی در طراحی سیستم‌های پزشکی
• 86. تطابق با ارزش‌های خانواده ایرانی-اسلامی
• 87. استانداردهای طراحی و پیاده‌سازی در ایران
• 88. قوانین مربوط به مالکیت فکری و داده‌ها
• 89. ملاحظات مربوط به گمرک و واردات تجهیزات
• 90. اصول توسعه نرم‌افزارهای سلامت در ایران
• 91. آینده LLMs در تشخیص و درمان بیماری‌ها
• 92. نوآوری‌های آتی در حوزه سلامت دیجیتال
• 93. توسعه پایدار سیستم‌های تشخیص بیماری
• 94. همکاری بین‌المللی در حوزه سلامت دیجیتال (با رعایت چارچوب‌های ملی)
• 95. تأثیر LLMs بر نظام سلامت کشور
• 96. نقش LLMs در ارتقاء کیفیت خدمات پزشکی
• 97. آموزش نیروی انسانی متخصص در حوزه LLMs پزشکی
• 98. توسعه بومی فناوری‌های LLM در پزشکی
• 99. ایجاد اکوسیستم نوآوری در سلامت دیجیتال