دوره تشخیص افتراقی ویروس‌های نوظهور از بیماری‌های مشابه با کمک هوش مصنوعی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تشخیص افتراقی ویروس‌های نوظهور از بیماری‌های مشابه با کمک هوش مصنوعی

موضوع کلی: زیست‌شناسی و بیماری‌شناسی ویروس‌ها

موضوع میانی: ویروس‌های نوظهور و نوپدید (Emerging and Re-emerging Viruses)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. کلیات ویروس‌های نوظهور و چالش‌های تشخیص افتراقی آن‌ها
• 2. طبقه‌بندی بالینی و هم‌پوشانی علائم ویروس‌های نوپدید با بیماری‌های شایع
• 3. ویژگی‌های داده‌های بالینی، آزمایشگاهی و تصویربرداری در ویروس‌شناسی پزشکی
• 4. مبانی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در تشخیص پزشکی و ویروس‌شناسی
• 5. پیش‌پردازش داده‌های پزشکی و استانداردسازی پرونده‌های الکترونیک سلامت (EHR)
• 6. تحلیل علائم بالینی (Symptom-based Analysis) با الگوریتم‌های یادگیری نظارت‌شده
• 7. مدل‌سازی داده‌های آزمایشگاهی (CBC، بیوشیمی و مارکرهای التهابی) برای تمایز عفونت‌ها
• 8. کاربرد پردازش تصویر و شبکه‌های عصبی پیچشی (CNN) در تحلیل تصویربرداری ریوی (CT/X-ray)
• 9. تشخیص افتراقی عفونت‌های تنفسی نوظهور از پنومونی‌های باکتریایی و ویروسی شایع
• 10. تمایز تب‌های خونریزی‌دهنده ویروسی (ابولا، دنگی، CCHF) از عفونت‌های حاد سپتیک و مالاریا
• 11. کاربرد پردازش زبان طبیعی (NLP) در استخراج نشانه‌ها از متن یادداشت‌های بالینی
• 12. پردازش داده‌های توالی‌یابی نسل جدید (NGS) و متاژنومیک ویروسی به کمک هوش مصنوعی
• 13. شناسایی الگوی جهش‌ها و تشخیص گونه‌های جدید ویروسی با الگوریتم‌های یادگیری بدون نظارت
• 14. ادغام داده‌های چندوجهی (Multimodal Data Fusion): ترکیب داده‌های بالینی، تصویری و ژنتیکی
• 15. طراحی و توسعه سیستم‌های پشتیبان تصمیم‌گیری بالینی (CDSS) در الگوی تشخیصی
• 16. مدل‌های هوش مصنوعی قابل تفسیر (XAI) و افزایش اعتمادپذیری تصمیمات تشخیصی
• 17. ارزیابی دقت، حساسیت، ویژگی (Sensitivity & Specificity) و منحنی ROC مدل‌های تشخیصی
• 18. روش‌های مدیریت نویز داده و کاهش خطاهای مثبت و منفی کاذب در ویروس‌های پرخطر
• 19. شناسایی زودهنگام طغیان‌ها و تحلیل اپیدمیولوژیک با هوش مصنوعی مکانی-زمانی
• 20. ارزیابی ریسک و تریاژ هوشمند بیماران در بخش‌های اورژانس و مراکز قرنطینه
• 21. استراتژی‌های یادگیری با داده‌های کم (Few-Shot Learning) برای ویروس‌های تازه کشف‌شده
• 22. پیاده‌سازی و استقرار مدل‌های تشخیصی هوش مصنوعی در بسترهای بیمارستانی و آزمایشگاهی
• 23. چالش‌های اخلاقی، حقوقی و حریم خصوصی داده‌های بیماران در به‌کارگیری هوش مصنوعی پزشکی
• 24. مطالعه موردی: پیاده‌سازی گام‌به‌گام یک پیپ‌لاین تشخیصی کامل برای یک ویروس نوظهور