کتاب استفاده از LLMs برای پیش‌بینی پاسخ دارویی با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره استفاده از LLMs برای پیش‌بینی پاسخ دارویی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: تعامل انسان و ماشین با LLMs (Human-AI Interaction)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی هوش مصنوعی در علوم دارویی
• 2. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 3. ساختار و معماری LLMs
• 4. پیش‌پردازش داده‌های متنی در حوزه دارویی
• 5. نمایش واژگان و جملات (Word and Sentence Embeddings)
• 6. مدل‌های ترنسفورمر و کاربردهای آن‌ها
• 7. آموزش مدل‌های زبانی برای وظایف خاص دارویی
• 8. تنظیم دقیق (Fine-tuning) LLMs برای پیش‌بینی پاسخ دارویی
• 9. معیارهای ارزیابی مدل‌های پیش‌بینی پاسخ دارویی
• 10. مجموعه‌داده‌های مرجع در پیش‌بینی پاسخ دارویی
• 11. شناسایی داروهای بالقوه با استفاده از LLMs
• 12. پیش‌بینی اثربخشی داروها با LLMs
• 13. پیش‌بینی عوارض جانبی داروها با LLMs
• 14. تداخلات دارویی و پیش‌بینی آن‌ها با LLMs
• 15. تخصیص دارو به بیمار بر اساس ویژگی‌های فردی
• 16. مدل‌سازی فارماکوکینتیک و فارماکودینامیک با LLMs
• 17. استفاده از LLMs در کشف داروهای جدید
• 18. پیش‌بینی اثرات ترکیبات دارویی
• 19. تحلیل متون علمی و گزارش‌های بالینی با LLMs
• 20. استخراج اطلاعات دارویی از پایگاه‌های داده
• 21. شناسایی بیومارکرها با استفاده از LLMs
• 22. مدل‌سازی مولکولی و پیش‌بینی خواص دارویی
• 23. کاربرد LLMs در طراحی داروهای شخصی‌سازی شده
• 24. بهینه‌سازی دوز دارویی با استفاده از LLMs
• 25. پیش‌بینی مقاومت دارویی
• 26. مدل‌سازی پاسخ به درمان در بیماری‌های خاص
• 27. تحلیل داده‌های ژنومیک و پروتئومیک برای پیش‌بینی پاسخ دارویی
• 28. ادغام داده‌های چندوجهی (Multi-modal Data Integration)
• 29. یادگیری انتقالی (Transfer Learning) در پیش‌بینی پاسخ دارویی
• 30. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) برای بهینه‌سازی درمان
• 31. شبکه‌های عصبی گراف (Graph Neural Networks) در شیمی دارویی
• 32. کاربرد LLMs در سیستم‌های توصیه‌گر دارویی
• 33. تولید متون توصیفی دارویی با LLMs
• 34. خلاصه‌سازی مقالات علمی حوزه دارویی
• 35. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis) در بازخورد بیماران
• 36. شناسایی الگوهای مصرف دارو
• 37. پیش‌بینی شیوع بیماری‌ها با استفاده از داده‌های دارویی
• 38. کاربرد LLMs در بهداشت عمومی و سلامت جامعه
• 39. اخلاق در استفاده از LLMs در حوزه دارویی
• 40. حریم خصوصی داده‌ها و امنیت اطلاعات دارویی
• 41. پیاده‌سازی مدل‌های LLM در محیط‌های بالینی
• 42. چالش‌های عملیاتی در به‌کارگیری LLMs
• 43. مطالعات موردی موفق در پیش‌بینی پاسخ دارویی
• 44. آینده LLMs در صنعت داروسازی
• 45. اصول طراحی پایگاه‌های داده دارویی
• 46. مدیریت و سازماندهی اطلاعات دارویی
• 47. استفاده از داده‌های بالینی در آموزش مدل‌ها
• 48. روش‌های اعتبارسنجی مدل‌های پیش‌بینی
• 49. مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده برای بیماری‌های مزمن
• 50. کاربرد LLMs در داروسازی سنتی ایران (با رویکرد علمی)
• 51. مبانی فقهی و شرعی در تجویز و مصرف دارو
• 52. احکام شرعی مرتبط با داروها و درمان‌ها
• 53. مقررات بانک مرکزی در حوزه رمزارزهای مرتبط با سلامت
• 54. قوانین گمرکی در واردات و صادرات مواد اولیه دارویی
• 55. چارچوب‌های قانونی وزارت بهداشت در تحقیقات دارویی
• 56. مدیریت ریسک در صنعت داروسازی
• 57. استانداردهای کیفیت در تولید دارو
• 58. مقررات سازمان غذا و دارو
• 59. اصول اقتصاد سلامت و بیمه در حوزه دارویی
• 60. بانکداری بدون ربا در تامین مالی پروژه‌های دارویی
• 61. عقود اسلامی در قراردادهای تحقیقاتی دارویی
• 62. مدیریت پسماندهای دارویی و ملاحظات زیست‌محیطی
• 63. کاربرد LLMs در تحلیل بازار دارویی
• 64. پیش‌بینی تقاضای دارو
• 65. نقش LLMs در آموزش مداوم متخصصان سلامت
• 66. طراحی سیستم‌های پشتیبان تصمیم‌گیری بالینی
• 67. مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده برای واکنش‌های آلرژیک
• 68. کاربرد LLMs در شناسایی تقلبات دارویی
• 69. تحلیل داده‌های آزمایشگاهی با استفاده از LLMs
• 70. مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده برای بیماری‌های نادر
• 71. استفاده از LLMs در مطالعات فارماکوویژیلانس
• 72. پیش‌بینی اثرات داروها بر اساس پروفایل بیمار
• 73. مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده برای اثربخشی واکسن‌ها
• 74. تحلیل داده‌های حاصل از آزمایشات بالینی
• 75. مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده برای بهبود کیفیت زندگی بیماران
• 76. کاربرد LLMs در توسعه داروهای بیولوژیک
• 77. پیش‌بینی اثرات داروها بر اساس ساختار شیمیایی
• 78. مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده برای داروسازی مبتنی بر نانو
• 79. تحلیل داده‌های حاصل از دستگاه‌های پوشیدنی
• 80. کاربرد LLMs در ارزیابی اقتصادی داروها
• 81. پیش‌بینی روند بیماری‌ها در سطح منطقه‌ای
• 82. مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده برای اثربخشی درمان‌های توانبخشی
• 83. تحلیل داده‌های حاصل از مطالعات مشاهده‌ای
• 84. کاربرد LLMs در بهینه‌سازی زنجیره تامین دارویی
• 85. پیش‌بینی نیاز به دارو در شرایط اضطراری
• 86. مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده برای اثربخشی طب سنتی (با رویکرد علمی)
• 87. تحلیل داده‌های حاصل از پرسشنامه‌های سلامت
• 88. کاربرد LLMs در ارتقای سواد سلامت
• 89. پیش‌بینی اثربخشی درمان‌های غیردارویی
• 90. مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده برای پیشگیری از بیماری‌ها
• 91. تحلیل داده‌های حاصل از سوابق پزشکی الکترونیک
• 92. کاربرد LLMs در توسعه پروتکل‌های درمانی
• 93. پیش‌بینی پاسخ به فیزیوتراپی
• 94. مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده برای اثربخشی درمان‌های روانی (در چارچوب خانواده ایرانی-اسلامی)
• 95. تحلیل داده‌های حاصل از آزمایشات تشخیصی
• 96. کاربرد LLMs در ارزیابی اثربخشی مداخلات سلامت
• 97. پیش‌بینی پاسخ به کاردرمانی
• 98. مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده برای اثربخشی درمان‌های تغذیه‌ای
• 99. تحلیل داده‌های حاصل از سوابق دارویی فردی
• 100. کاربرد LLMs در ارزیابی پیامدهای سلامت