کتاب طراحی و پیاده‌سازی سامانه‌های هوش مصنوعی برای ارتقای دقت در تشخیص‌های پزشکی (مطابق با پروتکل‌های وزارت بهداشت) 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 طراحی و پیاده‌سازی سامانه‌های هوش مصنوعی برای ارتقای دقت در تشخیص‌های پزشکی (مطابق با پروتکل‌های وزارت بهداشت)

موضوع کلی: هوش مصنوعی در علوم پزشکی و سلامت

موضوع میانی: تحلیل داده‌های سلامت و تشخیص هوشمند بیماری‌ها

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی هوش مصنوعی در نظام سلامت و ضرورت انطباق با پروتکل‌های وزارت بهداشت
  • 2. ساختار داده‌های پزشکی و استانداردهای تبادل اطلاعات سلامت
  • 3. پیش‌پردازش و پاک‌سازی داده‌های بالینی و پرونده‌های الکترونیک سلامت
  • 4. روش‌های مدیریت داده‌های مفقود و نویز در سوابق بیماران
  • 5. مهندسی ویژگی‌ها در متغیرهای فیزیولوژیک و آزمایشگاهی
  • 6. مفاهیم یادگیری نظارت‌شده در طبقه‌بندی بیماری‌ها
  • 7. الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای پیش‌بینی ریسک بیماری‌های مزمن
  • 8. ارزیابی دقت مدل‌های تشخیصی با استفاده از شاخص‌های حساسیت و ویژگی
  • 9. تحلیل تصاویر پزشکی با استفاده از شبکه‌های عصبی کانولوشنی
  • 10. پیش‌پردازش تصاویر رادیولوژی و MRI برای تحلیل‌های هوشمند
  • 11. بخش‌بندی تصاویر پزشکی جهت تشخیص ضایعات و تومورها
  • 12. تشخیص خودکار ناهنجاری‌ها در تصاویر اشعه ایکس و سی‌تی اسکن
  • 13. کاربرد یادگیری عمیق در تحلیل سیگنال‌های حیاتی مانند نوار قلب
  • 14. شناسایی الگوهای غیرطبیعی در داده‌های پایش مداوم بیماران
  • 15. یکپارچه‌سازی داده‌های ژنومیک و بالینی در مدل‌های پیش‌بینی
  • 16. اخلاق در هوش مصنوعی پزشکی و حفظ حریم خصوصی داده‌های بیماران
  • 17. رعایت موازین شرعی و قانونی در جمع‌آوری و پردازش داده‌های سلامت
  • 18. ارزیابی مدل‌های هوش مصنوعی بر اساس معیارهای بالینی و پروتکل‌های درمانی
  • 19. کاهش سوگیری در الگوریتم‌های تشخیص بیماری برای عدالت در سلامت
  • 20. تفسیرپذیری مدل‌های هوش مصنوعی در تصمیم‌گیری‌های پزشکی
  • 21. نقش هوش مصنوعی در پشتیبانی از تصمیمات بالینی پزشکان
  • 22. اعتبارسنجی مدل‌های هوش مصنوعی در محیط‌های بیمارستانی
  • 23. مدیریت چرخه حیات مدل‌های هوش مصنوعی در سیستم‌های سلامت
  • 24. امنیت سایبری و حفاظت از داده‌های سلامت در سامانه‌های هوشمند
  • 25. استفاده از یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی پروتکل‌های درمانی
  • 26. تحلیل داده‌های متنی پزشکی و گزارش‌های توصیفی پزشکان
  • 27. پردازش زبان طبیعی برای استخراج اطلاعات از پرونده‌های سلامت
  • 28. مدل‌های پیش‌بینی بستری مجدد بیماران و کاهش هزینه‌های سلامت
  • 29. نظارت بر عملکرد مدل‌های هوش مصنوعی در طول زمان
  • 30. اصول مستندسازی فنی برای سامانه‌های تشخیصی هوشمند
  • 31. تلفیق دانش تخصصی پزشکی با مدل‌های یادگیری ماشین
  • 32. طراحی رابط کاربری هوشمند برای تعامل بهینه با کادر درمان
  • 33. پایش و مدیریت خطاهای احتمالی در تشخیص‌های هوشمند
  • 34. مقررات و استانداردهای تجهیزات پزشکی هوشمند در ایران
  • 35. آینده‌نگاری هوش مصنوعی در نظام سلامت دیجیتال کشور
تگ‌ها: AI in Healthcare پردازش تصاویر پزشکی پزشکی دیجیتال تحلیل داده‌های سلامت تشخیص هوشمند بیماری داده‌کاوی در علوم پزشکی سامانه‌های هوشمند درمانی مدل‌های پیش‌بینی سلامت هوش مصنوعی در پزشکی یادگیری ماشین در سلامت

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.