اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی شناسایی الگوهای مصرف دارو و پیش‌بینی عوارض جانبی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره شناسایی الگوهای مصرف دارو و پیش‌بینی عوارض جانبی

موضوع کلی: یادگیری ماشینی پیشرفته

موضوع میانی: شناسایی الگوها در رفتارهای سلامتی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی شناسایی الگو در داده‌های مصرف دارو
• 2. ساختار و انواع داده‌های دارویی و سلامت
• 3. تعریف الگوهای مصرف دارو در داده‌های واقعی
• 4. منابع داده برای تحلیل مصرف دارو
• 5. استانداردسازی و یکپارچه‌سازی داده‌های سلامت
• 6. پاک‌سازی داده‌های نسخه و مصرف دارو
• 7. مدیریت داده‌های گمشده در سوابق دارویی
• 8. تشخیص داده‌های پرت و خطاهای ثبت مصرف
• 9. استخراج ویژگی از سوابق مصرف دارو
• 10. مهندسی ویژگی برای داده‌های طولی سلامت
• 11. کدگذاری داروها و گروه‌های دارویی
• 12. مدل‌سازی زمان و توالی مصرف دارو
• 13. ساخت پروفایل الگوی مصرف برای هر فرد
• 14. تحلیل فراوانی و تداوم مصرف دارو
• 15. شناسایی تغییرات الگوی مصرف در طول زمان
• 16. تحلیل فاصله زمانی بین مصرف‌ها
• 17. تشخیص مصرف هم‌زمان چند دارو
• 18. تحلیل الگوهای چنددارویی
• 19. شناسایی ترکیب‌های پرتکرار دارویی
• 20. کشف الگوهای پنهان با روش‌های خوشه‌بندی
• 21. خوشه‌بندی بیماران بر اساس الگوی مصرف
• 22. انتخاب تعداد مناسب خوشه‌ها
• 23. تحلیل خوشه‌های مصرف دارو
• 24. کشف قوانین انجمنی در داده‌های دارویی
• 25. استخراج الگوهای هم‌وقوعی داروها
• 26. تحلیل توالی‌های مصرف دارو
• 27. مدل‌سازی رفتار مصرف با روش‌های مبتنی بر توالی
• 28. تشخیص الگوهای غیرعادی در مصرف دارو
• 29. تشخیص تغییر رفتار مصرف با روش‌های آماری
• 30. تعریف متغیر هدف برای پیش‌بینی عوارض جانبی
• 31. ساخت مجموعه‌داده برای پیش‌بینی عوارض جانبی
• 32. تعریف برچسب عوارض جانبی در داده‌های آموزشی
• 33. رفع عدم توازن کلاس‌ها در داده‌های عوارض جانبی
• 34. انتخاب ویژگی برای مدل‌های پیش‌بینی عوارض
• 35. اهمیت سن و ویژگی‌های جمعیت‌شناختی در مدل‌سازی
• 36. نقش سابقه دارویی در پیش‌بینی عوارض
• 37. استفاده از بیماری‌های هم‌زمان به‌عنوان ویژگی
• 38. مدل‌سازی اثر ترکیب داروها بر ریسک عوارض
• 39. تقسیم داده‌های سلامت به آموزش و آزمون
• 40. جلوگیری از نشت اطلاعات در داده‌های طولی
• 41. مبانی مدل‌های طبقه‌بندی برای پیش‌بینی عوارض
• 42. رگرسیون لجستیک برای پیش‌بینی عوارض جانبی
• 43. درخت تصمیم و روش‌های Ensemble
• 44. Random Forest در تحلیل الگوهای دارویی
• 45. Gradient Boosting برای پیش‌بینی ریسک
• 46. مقایسه مدل‌های یادگیری ماشین در داده‌های دارویی
• 47. تنظیم ابرپارامترهای مدل‌های پیش‌بینی
• 48. اعتبارسنجی متقابل در داده‌های سلامت
• 49. ارزیابی مدل با Precision و Recall
• 50. تحلیل ROC-AUC و PR-AUC
• 51. ماتریس درهم‌ریختگی و تفسیر نتایج
• 52. انتخاب آستانه تصمیم در مدل‌های پیش‌بینی
• 53. کالیبراسیون احتمال ریسک عوارض جانبی
• 54. مقایسه پیش‌بینی فردمحور و جمعیت‌محور
• 55. مدل‌سازی ریسک عوارض در بازه‌های زمانی مختلف
• 56. پیش‌بینی چندبرچسبی عوارض جانبی
• 57. مدل‌های سری زمانی برای الگوهای مصرف دارو
• 58. مدل‌های یادگیری عمیق برای داده‌های توالی‌محور
• 59. استفاده از Embedding برای نمایش دارو و رفتار مصرف
• 60. مدل‌های Transformer برای توالی‌های دارویی
• 61. کاهش ابعاد داده‌های پیچیده سلامت
• 62. تحلیل ویژگی‌های مهم و انتخاب مدل مناسب
• 63. تفسیرپذیری مدل‌های پیش‌بینی عوارض
• 64. SHAP برای تحلیل تصمیم‌های مدل
• 65. بررسی سوگیری و عدالت در مدل‌های سلامت
• 66. ارزیابی پایداری مدل در جمعیت‌های مختلف
• 67. اعتبارسنجی خارجی مدل‌های پیش‌بینی
• 68. پایش تغییر توزیع داده و افت عملکرد مدل
• 69. طراحی خط لوله یادگیری ماشین برای داده‌های دارویی
• 70. ساخت سامانه تشخیص الگوهای مصرف دارو
• 71. طراحی سامانه پیش‌بینی عوارض جانبی
• 72. ملاحظات حریم خصوصی در داده‌های دارویی
• 73. ناشناس‌سازی و حفاظت از داده‌های سلامت
• 74. محدودیت‌های یادگیری ماشین در پیش‌بینی عوارض
• 75. تفسیر مسئولانه خروجی مدل‌های پیش‌بینی
• 76. طراحی پروژه نهایی شناسایی الگوهای مصرف دارو
• 77. ارزیابی و تحلیل یک مدل کامل پیش‌بینی عوارض جانبی