کتاب استخراج هوشمند اطلاعات از متون بالینی با استفاده از سرویس‌های ابری استاندارد با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

249,950 تومان
پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره استخراج هوشمند اطلاعات از متون بالینی با استفاده از سرویس‌های ابری استاندارد

موضوع کلی: هوش مصنوعی و تحلیل داده‌های سلامت

موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی (NLP) در علوم پزشکی

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی هوش مصنوعی و کاربرد آن در حوزه سلامت
  • 2. آشنایی با پردازش زبان طبیعی و اهمیت آن در تحلیل داده‌های پزشکی
  • 3. مروری بر زیرساخت‌های ابری و امنیت داده‌ها در نظام سلامت ایران
  • 4. ملاحظات اخلاقی و حریم خصوصی بیمار در پردازش متون بالینی
  • 5. معرفی سرویس‌های ابری استاندارد برای تحلیل متون پزشکی
  • 6. ساختار داده‌های بالینی و اهمیت استانداردسازی گزارش‌ها
  • 7. آشنایی با مفاهیم استخراج موجودیت‌های نام‌دار در متون پزشکی
  • 8. شناسایی خودکار علائم بالینی در پرونده‌های الکترونیک سلامت
  • 9. استخراج نام داروها و دوز مصرفی از نسخه‌های دیجیتال
  • 10. تشخیص بیماری‌ها و کدهای تشخیصی از گزارش‌های پزشک
  • 11. تحلیل روابط بین بیماری‌ها و سوابق دارویی بیمار
  • 12. پردازش متون فارسی در حوزه سلامت و چالش‌های واژگانی
  • 13. پیش‌پردازش و پاک‌سازی داده‌های متنی بالینی
  • 14. روش‌های توکن‌بندی و نرمال‌سازی متون پزشکی فارسی
  • 15. کاربرد یادگیری ماشین در دسته‌بندی گزارش‌های رادیولوژی و آزمایشگاه
  • 16. استخراج اطلاعات دموگرافیک بیمار از متون غیرساختاریافته
  • 17. مدیریت و اصلاح خطاهای نگارشی در گزارش‌های بالینی
  • 18. ارزیابی دقت مدل‌های استخراج اطلاعات در متون فارسی
  • 19. یکپارچه‌سازی خروجی سرویس‌های هوش مصنوعی با سامانه پرونده الکترونیک سلامت
  • 20. پیاده‌سازی پایپ‌لاین تحلیل داده‌های بالینی در محیط ابری
  • 21. تکنیک‌های استخراج هوشمند اطلاعات از خلاصه ترخیص بیمار
  • 22. تحلیل روند تغییرات وضعیت بیمار در طول زمان بر اساس گزارش‌های متنی
  • 23. تشخیص تداخلات دارویی از طریق تحلیل هوشمند سوابق بیمار
  • 24. امنیت تبادل داده‌های سلامت در بستر سرویس‌های ابری
  • 25. پایش و نظارت بر صحت خروجی‌های سیستم در محیط عملیاتی
  • 26. کاربرد تحلیل داده‌های بالینی در پشتیبانی از تصمیم‌گیری پزشک
  • 27. مدیریت خطاهای سیستمیک در شناسایی مفاهیم پزشکی
  • 28. استفاده از مدل‌های زبانی برای خلاصه‌سازی گزارش‌های طولانی بالینی
  • 29. بهینه‌سازی فرآیندهای اداری بیمارستان با تحلیل هوشمند متون
  • 30. گزارش‌گیری و داشبوردهای مدیریتی مبتنی بر استخراج هوشمند داده‌ها
  • 31. چشم‌انداز آینده هوش مصنوعی در نظام سلامت و پزشکی دیجیتال
تگ‌ها: AWS Comprehend Medical استخراج داده پزشکی پردازش زبان طبیعی پردازش متن بالینی تحلیل داده‌های درمانی تحلیل داده‌های سلامت داده‌کاوی پزشکی هوش مصنوعی ابری هوش مصنوعی در پزشکی یادگیری ماشین در سلامت

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.