اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی استخراج حداکثر ارزش از اسناد بالینی با فرآیند CRISP-DM و هوش مصنوعی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره استخراج حداکثر ارزش از اسناد بالینی با فرآیند CRISP-DM و هوش مصنوعی

موضوع کلی: استخراج داده و هوش مصنوعی در حوزهٔ سلامت

موضوع میانی: بهینه‌سازی ارزش اسناد بالینی با فرآیند CRISP-DM

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر اسناد بالینی و چالش استخراج داده
• 2. فرآیند CRISP-DM و کاربرد در حوزهٔ سلامت
• 3. انواع اسناد بالینی و ساختارهای استاندارد
• 4. HL7 CDA, FHIR و فرمت‌های اسناد بالینی
• 5. کیفیت و تمیزی داده در اسناد بالینی
• 6. پیش‌پردازش متن پزشکی
• 7. NLP در حوزهٔ سلامت و پزشکی
• 8. NER در متن بالینی
• 9. استخراج مفهوم‌ها با UMLS و SNOMED CT
• 10. کدگذاری تشخیص‌ها ICD-10
• 11. کدگذاری داروها RxNorm
• 12. استخراج داروها و تداخلات دارویی
• 13. استخراج آلرژی‌ها و رویدادهای نامطلوب
• 14. استخراج تاریخچهٔ بیمار
• 15. استخراج عملیات و اقدامات پزشکی
• 16. استخراج نتایج آزمایشگاهی
• 17. استخراج علائم و نشانه‌ها
• 18. استخراج یافته‌های تصویربرداری
• 19. استخراج گزارش‌های پاتولوژی و رادیولوژی
• 20. استخراج نقشهٔ روند بیمار
• 21. استخراج دارو-بیماری و دارو-داروی تعامل
• 22. استخراج دوز و مصرف دارو
• 23. استخراج نتایج درمان و پیگیری
• 24. استخراج بازه‌های زمانی و رویدادها
• 25. تحلیل مسیر مراقبت
• 26. مدل‌سازی تصمیم‌گیری بالینی
• 27. سیستم‌های پشتیبان تصمیم‌گیری
• 28. ارزیابی عملکرد مدل‌ها
• 29. اعتبارسنجی بالینی مدل‌ها
• 30. تکرارپذیری و استانداردهای گزارش‌دهی
• 31. اخلاق و رضایت هنجار در استخراج داده
• 32. حذف SHI و حفاظت از حریم خصوصی
• 33. حاکمیت داده و امنیت اطلاعات بیمار
• 34. یکپارچه‌سازی با سیستم‌های EHR
• 35. طراحی ویژگی برای داده‌های بالینی
• 36. خوشه‌بندی و طبقه‌بندی بیماران
• 37. پیش‌بینی ریسک و بیماری
• 38. هوش مصنوعی در تحلیل اسناد بالینی
• 39. یادگیری عمیق برای متن پزشکی
• 40. BioBERT, ClinicalBERT و مدل‌های زبانی پزشکی
• 41. مدل‌های زبانی بزرگ در حوزهٔ سلامت
• 42. استخراج روابط پزشکی
• 43. مدیریت داده‌های ناقص و نویزی
• 44. مدیریت ابهام و تناقض در سندها
• 45. OCR و خوانش دست‌نویس پزشک
• 46. استخراج از PDFهای بالینی
• 47. استخراج از رسیدها و صورت‌حساب‌های بیمارستان
• 48. چندزبانه بودن و بین‌المللی‌سازی
• 49. استانداردهای بین‌المللی ICD, SNOMED, LOINC
• 50. Data Lake و Data Warehouse در سلامت
• 51. استخراج بلادرنگ در مقابل دسته‌ای
• 52. API و خدمات وب برای استخراج
• 53. داشبورد و گزارش‌دهی تصویری
• 54. مانیتورینگ و به‌روزرسانی مدل‌ها
• 55. مقیاس‌پذیری سیستم
• 56. کاربرد در مطالعات بالینی
• 57. کاربرد در دارویی‌نگری
• 58. کاربرد در اپیدمیولوژی
• 59. کاربرد در سلامت عمومی
• 60. کاربرد در اورژانس و ICU
• 61. کاربرد در بیمارستان‌های روز و عیادتی
• 62. پیش‌بینی ورود مجدد بیمار
• 63. پیش‌بینی مرگ‌ومیر و شدت بیماری
• 64. تحلیل الگوی ویزیت و مصرف خدمات
• 65. تحلیل هزینه و فایده سیستم
• 66. سناریوهای کاربردی: سرطان
• 67. سناریوهای کاربردی: بیماری‌های قلبی
• 68. سناریوهای کاربردی: اختلالات عصبی
• 69. سناریوهای کاربردی: دیابت و متابولیک
• 70. سناریوهای کاربردی: تنفسی
• 71. سناریوهای کاربردی: زایمان و زنان
• 72. سناریوهای کاربردی: اطفال
• 73. سناریوهای کاربردی: پوست و عفونی
• 74. سناریوهای کاربردی: ارتوپدی و جراحی
• 75. سناریوهای کاربردی: سلامت روان
• 76. سناریوهای کاربردی: چشم و گوش
• 77. سناریوهای کاربردی: کلیه و کبد
• 78. سناریوهای کاربردی: سل و عفونت‌ها
• 79. سناریوهای کاربردی: خون‌شناسی و آنمی
• 80. سناریوهای کاربردی: غدد و متابولیک