کتاب راهنمای کاربردی استفاده از هوش مصنوعی در استخراج و تحلیل داده‌های متنی پرونده‌های سلامت جهت ارتقای خدمات درمانی 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 راهنمای کاربردی استفاده از هوش مصنوعی در استخراج و تحلیل داده‌های متنی پرونده‌های سلامت جهت ارتقای خدمات درمانی

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی در حوزه سلامت

موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی (NLP) در تحلیل داده‌های پزشکی

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. آشنایی با مفاهیم هوش مصنوعی در نظام سلامت و پردازش زبان طبیعی
  • 2. اهمیت تحلیل داده‌های متنی در بهبود کیفیت خدمات درمانی
  • 3. معرفی ابزارهای هوشمند پردازش متن در حوزه پزشکی
  • 4. ساختار پرونده‌های الکترونیک سلامت و چالش‌های داده‌های غیرساختارمند
  • 5. اصول اخلاقی و حریم خصوصی در پردازش داده‌های بیماران مطابق قوانین کشور
  • 6. مبانی زبان‌شناسی رایانشی در متون تخصصی پزشکی
  • 7. پیش‌پردازش و پاک‌سازی داده‌های متنی پزشکی
  • 8. استخراج موجودیت‌های نام‌دار پزشکی (NER) از یادداشت‌های بالینی
  • 9. شناسایی و دسته‌بندی داروهای تجویز شده در پرونده‌های سلامت
  • 10. تحلیل خودکار علائم و نشانه‌های بیماری در گزارش‌های پزشک
  • 11. استخراج کدهای استاندارد بین‌المللی بیماری‌ها (ICD-10) از متون
  • 12. تجزیه و تحلیل متون گزارش‌های آزمایشگاهی و تصویربرداری
  • 13. مدیریت و تحلیل داده‌های مربوط به تاریخچه مراجعات بیمار
  • 14. ارزیابی دقت و صحت استخراج داده‌ها در مدل‌های یادگیری عمیق
  • 15. یکپارچه‌سازی ابزارهای هوشمند با سامانه‌های مدیریت اطلاعات بیمارستانی
  • 16. نقش هوش مصنوعی در کاهش خطاهای انسانی در ثبت داده‌های درمانی
  • 17. بهینه‌سازی فرایندهای اداری و کاهش هزینه‌های مراکز درمانی
  • 18. استفاده از تحلیل داده‌های متنی در مدیریت ریسک‌های بالینی
  • 19. کاربرد پردازش زبان طبیعی در پایش عوارض دارویی و تداخلات احتمالی
  • 20. تولید گزارش‌های تحلیلی خودکار برای کادر درمان
  • 21. پشتیبانی از تصمیم‌گیری بالینی با استفاده از استخراج هوشمند داده‌ها
  • 22. امنیت داده‌های سلامت در محیط‌های ابری و زیرساخت‌های داخلی
  • 23. روش‌های ارزیابی عملکرد مدل‌های هوش مصنوعی در محیط بالینی
  • 24. مستندسازی و گزارش‌دهی مبتنی بر استانداردهای وزارت بهداشت
  • 25. چشم‌انداز آینده هوش مصنوعی در تحول دیجیتال نظام سلامت ایران
تگ‌ها: Amazon Comprehend Medical پردازش زبان طبیعی تحلیل داده‌های سلامت داده‌کاوی پزشکی سلامت دیجیتال مدیریت پرونده‌های الکترونیک سلامت هوش مصنوعی در پزشکی هوش مصنوعی در درمان یادگیری عمیق

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.