دوره حریم خصوصی در مدل‌های زبانی برای پردازش داده‌های مربوط به سلامت و پزشکی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره حریم خصوصی در مدل‌های زبانی برای پردازش داده‌های مربوط به سلامت و پزشکی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: امنیت و حریم خصوصی در LLMs

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. حریم خصوصی و داده‌های سلامت: مقدمه‌ای
• 2. مفاهیم کلیدی حریم خصوصی در حوزه سلامت
• 3. استانداردهای ملی و بین‌المللی حریم خصوصی داده‌های پزشکی
• 4. قوانین و مقررات مربوط به حریم خصوصی در ایران
• 5. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs): مروری
• 6. کاربردهای مدل‌های زبانی در حوزه سلامت
• 7. پردازش زبان طبیعی (NLP) و داده‌های پزشکی
• 8. چالش‌های حریم خصوصی در استفاده از LLM ها برای داده‌های سلامت
• 9. شناسایی اطلاعات حساس در متون پزشکی
• 10. تکنیک‌های ناشناس‌سازی داده‌های متنی
• 11. حذف اطلاعات شناسایی مستقیم (Direct Identifiers)
• 12. تعمیم و سرکوب داده‌ها (Data Generalization and Suppression)
• 13. استفاده از k-Anonymity برای حفظ حریم خصوصی
• 14. استفاده از l-Diversity و t-Closeness
• 15. حملات بازسازی اطلاعات (Re-Identification Attacks)
• 16. مفهوم Differential Privacy و کاربرد آن در LLM ها
• 17. آموزش مدل‌های زبانی با حفظ حریم خصوصی (Privacy-Preserving Machine Learning)
• 18. فدرال لرنینگ (Federated Learning) در حوزه سلامت
• 19. استفاده از رمزنگاری همومورفیک (Homomorphic Encryption)
• 20. ارزیابی ریسک حریم خصوصی در پروژه‌های LLM
• 21. مدیریت ریسک و تدوین سیاست‌های حریم خصوصی
• 22. توسعه خط‌مشی‌های دسترسی به داده‌های سلامت
• 23. کنترل دسترسی مبتنی بر نقش (Role-Based Access Control)
• 24. ممیزی و نظارت بر استفاده از داده‌های سلامت
• 25. تأثیر حریم خصوصی بر قابلیت اعتماد به LLM ها در حوزه سلامت
• 26. تفسیرپذیری مدل‌های زبانی و شفافیت در پردازش داده‌ها
• 27. تکنیک‌های Explainable AI (XAI) برای داده‌های پزشکی
• 28. مفهوم Bias در مدل‌های زبانی و اثرات آن بر حریم خصوصی
• 29. روش‌های کاهش Bias در داده‌های سلامت
• 30. استفاده از داده‌های مصنوعی (Synthetic Data) برای آموزش LLM ها
• 31. تولید داده‌های مصنوعی با حفظ ویژگی‌های آماری داده‌های واقعی
• 32. ارزیابی کیفیت داده‌های مصنوعی
• 33. حریم خصوصی در سیستم‌های پاسخگویی به سوالات پزشکی مبتنی بر LLM
• 34. حریم خصوصی در سیستم‌های تشخیص بیماری مبتنی بر LLM
• 35. حریم خصوصی در سیستم‌های پیشنهاد درمان مبتنی بر LLM
• 36. حریم خصوصی در سیستم‌های خلاصه‌سازی متون پزشکی مبتنی بر LLM
• 37. حریم خصوصی در سیستم‌های ترجمه متون پزشکی مبتنی بر LLM
• 38. استفاده از تکنیک‌های Privacy-Enhancing Technologies (PETs)
• 39. مقایسه PETs مختلف برای کاربردهای حوزه سلامت
• 40. چالش‌های پیاده‌سازی PETs در محیط‌های واقعی
• 41. بررسی موردی: حریم خصوصی در پرونده الکترونیک سلامت (EHR)
• 42. بررسی موردی: حریم خصوصی در داده‌های ژنومیک
• 43. بررسی موردی: حریم خصوصی در داده‌های تصویربرداری پزشکی
• 44. آینده حریم خصوصی در مدل‌های زبانی حوزه سلامت
• 45. روندها و فناوری‌های نوظهور در حریم خصوصی داده‌های سلامت
• 46. آمادگی برای مقررات جدید حریم خصوصی در حوزه سلامت
• 47. تأثیر حریم خصوصی بر نوآوری در حوزه سلامت
• 48. اخلاق در استفاده از LLM ها برای داده‌های سلامت
• 49. مسئولیت‌پذیری در قبال نقض حریم خصوصی
• 50. آموزش متخصصان حریم خصوصی در حوزه سلامت
• 51. نقش متخصصان حقوقی در حفظ حریم خصوصی داده‌های سلامت
• 52. ارتباط با بیماران و کسب رضایت آگاهانه
• 53. اهمیت آگاهی‌رسانی به عموم مردم در مورد حریم خصوصی داده‌های سلامت