دوره کاربرد LLMs در ارتقای دقت تشخیص پزشکی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره کاربرد LLMs در ارتقای دقت تشخیص پزشکی

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 ماشین در تشخیص پزشکی
• 2. مبانی شبکه‌های عصبی عمیق
• 3. معماری‌های کلیدی شبکه‌های عصبی کانولوشنال
• 4. کاربرد CNN در پردازش تصاویر پزشکی
• 5. مبانی پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 6. تکنیک‌های پیش‌پردازش متن برای داده‌های پزشکی
• 7. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) و معماری ترنسفورمر
• 8. مبانی ترنسفورمر و مکانیسم توجه
• 9. آموزش مدل‌های زبانی بزرگ
• 10. تنظیم دقیق (Fine-tuning) LLMs برای وظایف خاص
• 11. ارزیابی مدل‌های زبانی بزرگ
• 12. مقدمه‌ای بر تشخیص پزشکی با هوش مصنوعی
• 13. چالش‌های داده‌ای در تشخیص پزشکی
• 14. مجموعه داده‌های استاندارد در پزشکی (DICOM, MIMIC)
• 15. پیش‌پردازش تصاویر پزشکی برای مدل‌های هوش مصنوعی
• 16. استخراج ویژگی از تصاویر پزشکی
• 17. مدل‌های یادگیری عمیق برای طبقه‌بندی تصاویر پزشکی
• 18. تشخیص بیماری‌های چشمی با CNN
• 19. تشخیص سرطان پوست با CNN
• 20. تشخیص بیماری‌های ریوی با CNN
• 21. تشخیص بیماری‌های قلبی با CNN
• 22. تشخیص بیماری‌های مغزی با CNN
• 23. پردازش زبان طبیعی در تحلیل گزارش‌های پزشکی
• 24. استخراج اطلاعات بالینی از متون پزشکی
• 25. طبقه‌بندی خودکار گزارش‌های پزشکی
• 26. تشخیص بیماری‌ها بر اساس متن گزارش‌ها
• 27. کاربرد LLMs در خلاصه‌سازی گزارش‌های پزشکی
• 28. تولید گزارش‌های پزشکی با LLMs
• 29. سیستم‌های پرسش و پاسخ پزشکی مبتنی بر LLMs
• 30. توصیه‌گرهای پزشکی مبتنی بر LLMs
• 31. مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده در پزشکی
• 32. پیش‌بینی خطر ابتلا به بیماری‌ها
• 33. پیش‌بینی پیشرفت بیماری
• 34. پیش‌بینی پاسخ به درمان
• 35. مدل‌های تشخیص چندوجهی (Multimodal)
• 36. ترکیب تصاویر و متن برای تشخیص
• 37. ترکیب داده‌های ژنتیکی و بالینی
• 38. ترکیب داده‌های سنسورها و تصاویر
• 39. ملاحظات اخلاقی در هوش مصنوعی پزشکی
• 40. حریم خصوصی داده‌های پزشکی
• 41. امنیت داده‌ها در سیستم‌های هوش مصنوعی
• 42. سوگیری در مدل‌های هوش مصنوعی پزشکی
• 43. تفسیرپذیری (Interpretability) مدل‌های هوش مصنوعی
• 44. روش‌های افزایش تفسیرپذیری
• 45. مدل‌های قابل توضیح (XAI) در پزشکی
• 46. نمایش اهمیت ویژگی‌ها
• 47. تجزیه و تحلیل حساسیت
• 48. کاربرد LLMs در فهم دستورالعمل‌های پزشکی
• 49. پایگاه‌های دانش پزشکی و LLMs
• 50. جستجوی پیشرفته در متون پزشکی
• 51. فهم زبان تخصصی پزشکی
• 52. ترجمه ماشینی متون پزشکی
• 53. مدل‌سازی بیماری‌های نادر با LLMs
• 54. شناسایی الگوهای پنهان در داده‌های پزشکی
• 55. تحلیل سری‌های زمانی پزشکی
• 56. پیش‌بینی شیوع بیماری‌ها
• 57. مدل‌سازی اپیدمیولوژیک با LLMs
• 58. کاربرد LLMs در توسعه دارو
• 59. کشف اهداف دارویی با LLMs
• 60. طراحی مولکول‌های دارویی
• 61. پیش‌بینی اثربخشی و عوارض داروها
• 62. مدیریت پرونده الکترونیک سلامت (EHR)
• 63. استفاده از LLMs برای بهبود EHR
• 64. استخراج خودکار اطلاعات از EHR
• 65. دستیاران هوشمند پزشکان
• 66. سیستم‌های پشتیبانی تصمیم‌گیری بالینی
• 67. ارتقای دقت تشخیص با LLMs
• 68. کاهش خطاهای تشخیصی
• 69. بهبود کارایی پزشکان
• 70. آموزش مداوم پزشکان با LLMs
• 71. شبیه‌سازی سناریوهای بالینی
• 72. تولید محتوای آموزشی پزشکی
• 73. آزمون‌های تشخیصی مبتنی بر LLMs
• 74. کاربرد LLMs در سلامت روان
• 75. تشخیص اختلالات روانی از متن
• 76. پشتیبانی از بیماران روانپزشکی
• 77. تحلیل احساسات در ارتباطات بیماران
• 78. مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده در سلامت روان
• 79. کاربرد LLMs در تصویربرداری تشخیصی پیشرفته
• 80. تحلیل سه‌بعدی تصاویر پزشکی
• 81. استفاده از LLMs در رادیوگرافی
• 82. استفاده از LLMs در MRI
• 83. استفاده از LLMs در CT Scan
• 84. تشخیص ناهنجاری‌ها با دقت بالا
• 85. کاهش نیاز به تکرار اسکن
• 86. شناسایی جزئیات ظریف در تصاویر
• 87. کاربرد LLMs در پاتولوژی دیجیتال
• 88. تحلیل اسلایدهای بافتی
• 89. تشخیص سلول‌های سرطانی
• 90. طبقه‌بندی تومورها
• 91. مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده در پاتولوژی
• 92. استانداردسازی گزارش‌های پاتولوژی
• 93. کاربرد LLMs در ژنومیک پزشکی
• 94. تحلیل توالی DNA
• 95. شناسایی جهش‌های مرتبط با بیماری
• 96. پیش‌بینی استعداد ژنتیکی
• 97. توصیه‌های درمانی شخصی‌سازی شده
• 98. مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده در ژنومیک
• 99. کاربرد LLMs در اپتومتری
• 100. تشخیص بیماری‌های چشمی از تصاویر