کتاب استخراج الگوهای روانپزشکی از سوابق سلامت الکترونیک با مدل‌های زبانی بزرگ با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره استخراج الگوهای روانپزشکی از سوابق سلامت الکترونیک با مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع کلی: هوش مصنوعی و کاربردهای آن در علوم پزشکی

موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی در حوزه سلامت

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ در علوم پزشکی
• 2. مفاهیم پایه پردازش زبان طبیعی
• 3. کاربرد پردازش زبان طبیعی در حوزه سلامت
• 4. ساختار داده‌های سلامت الکترونیک
• 5. ملاحظات اخلاقی در استفاده از داده‌های سلامت
• 6. مقدمه‌ای بر استخراج الگوهای روانپزشکی
• 7. انواع اختلالات روانپزشکی
• 8. نشانه‌های کلیدی اختلالات روانپزشکی
• 9. شناسایی نشانه‌ها در متون پزشکی
• 10. روش‌های سنتی استخراج اطلاعات از متون
• 11. محدودیت‌های روش‌های سنتی
• 12. معرفی مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 13. معماری ترنسفورمر در LLMs
• 14. مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
• 15. مدل‌های زبانی پیش‌آموزش‌دیده
• 16. کاربرد LLMs در درک زبان طبیعی
• 17. کاربرد LLMs در تولید زبان طبیعی
• 18. مقدمه‌ای بر استخراج الگوهای روانپزشکی با LLMs
• 19. انتخاب LLM مناسب برای وظیفه
• 20. آماده‌سازی داده‌های سلامت برای LLMs
• 21. پیش‌پردازش متون سلامت
• 22. توکنایز کردن (Tokenization)
• 23. حذف کلمات توقف (Stop Words Removal)
• 24. ریشه‌یابی (Stemming) و بن‌واژه‌سازی (Lemmatization)
• 25. بازنمایی متون (Text Representation)
• 26. روش‌های Bag-of-Words
• 27. روش‌های TF-IDF
• 28. بازنمایی مبتنی بر امبدینگ (Embedding-based Representation)
• 29. Word2Vec و GloVe
• 30. مقدمه‌ای بر مدل‌های امبدینگ مبتنی بر ترنسفورمر
• 31. BERT و مفاهیم آن
• 32. GPT و مفاهیم آن
• 33. استفاده از LLMs برای طبقه‌بندی متون سلامت
• 34. تشخیص خودکار اختلالات روانپزشکی
• 35. طبقه‌بندی شدت اختلالات
• 36. استفاده از LLMs برای تشخیص موجودیت نام‌دار (Named Entity Recognition - NER)
• 37. شناسایی علائم روانپزشکی
• 38. شناسایی داروها و درمان‌ها
• 39. شناسایی بیماران در معرض خطر
• 40. استفاده از LLMs برای استخراج روابط (Relation Extraction)
• 41. رابطه بین علائم و اختلالات
• 42. رابطه بین داروها و علائم
• 43. رابطه بین عوامل خطر و اختلالات
• 44. تنظیم دقیق (Fine-tuning) LLMs برای وظایف خاص
• 45. تنظیم دقیق برای طبقه‌بندی
• 46. تنظیم دقیق برای NER
• 47. تنظیم دقیق برای استخراج روابط
• 48. معیارهای ارزیابی مدل‌های LLM
• 49. دقت (Accuracy)
• 50. صحت (Precision) و بازیابی (Recall)
• 51. امتیاز F1
• 52. ارزیابی کیفیت استخراج الگوهای روانپزشکی
• 53. اعتبارسنجی نتایج با متخصصان بالینی
• 54. مطالعات موردی (Case Studies)
• 55. مثال‌هایی از استخراج الگوهای افسردگی
• 56. مثال‌هایی از استخراج الگوهای اضطراب
• 57. مثال‌هایی از استخراج الگوهای اسکیزوفرنی
• 58. چالش‌های پردازش زبان طبیعی در حوزه روانپزشکی
• 59. ابهام در زبان طبیعی
• 60. زبان غیررسمی و اصطلاحات
• 61. ملاحظات فرهنگی و زبانی
• 62. چالش‌های مرتبط با حجم و کیفیت داده‌ها
• 63. حریم خصوصی و امنیت داده‌ها
• 64. قوانین و مقررات مربوط به داده‌های سلامت
• 65. ملاحظات پیاده‌سازی LLMs در محیط بالینی
• 66. یکپارچه‌سازی با سیستم‌های موجود
• 67. پذیرش توسط پزشکان و بیماران
• 68. نیاز به زیرساخت‌های محاسباتی قدرتمند
• 69. آینده LLMs در استخراج الگوهای روانپزشکی
• 70. پیشرفت‌های آتی در معماری LLMs
• 71. کاربرد LLMs در پیش‌بینی اختلالات روانپزشکی
• 72. کاربرد LLMs در شخصی‌سازی درمان
• 73. کاربرد LLMs در پایش سلامت روان
• 74. استفاده از LLMs برای تشخیص زودهنگام
• 75. تاثیر LLMs بر سلامت روان جامعه
• 76. آموزش متخصصان در زمینه LLMs و سلامت
• 77. توسعه ابزارهای کاربردی مبتنی بر LLMs
• 78. ملاحظات نظارتی و استانداردسازی
• 79. نقش LLMs در تحقیقات سلامت روان
• 80. توسعه مدل‌های توضیحی (Explainable AI) برای LLMs
• 81. تکنیک‌های کاهش سوگیری در LLMs
• 82. کاربرد LLMs در سلامت روان کودکان و نوجوانان
• 83. کاربرد LLMs در سلامت روان سالمندان
• 84. کاربرد LLMs در مدیریت بحران‌های سلامت روان
• 85. ملاحظات مربوط به دسترسی و عدالت در استفاده از LLMs
• 86. توسعه ابزارهای کم‌هزینه و قابل دسترس
• 87. نقش LLMs در بهبود کیفیت مراقبت‌های روانپزشکی
• 88. ارتقاء دقت تشخیص
• 89. تسریع فرآیند تشخیص
• 90. پشتیبانی از تصمیم‌گیری بالینی
• 91. کاهش بار کاری پزشکان
• 92. کاربرد LLMs در آموزش پزشکی
• 93. شبیه‌سازی موارد بالینی
• 94. ارائه بازخورد به دانشجویان
• 95. کاربرد LLMs در پژوهش‌های بالینی
• 96. تحلیل حجم وسیعی از داده‌ها
• 97. شناسایی روندهای جدید
• 98. تولید فرضیه‌های تحقیقاتی
• 99. ملاحظات مربوط به مسئولیت‌پذیری در استفاده از LLMs
• 100. تعیین مسئولیت در صورت خطا