کتاب کاربرد یادگیری ماشین در تحلیل بقا و پیش‌بینی روند درمان بیماران سرطانی با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره کاربرد یادگیری ماشین در تحلیل بقا و پیش‌بینی روند درمان بیماران سرطانی

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی در پزشکی

موضوع میانی: تحلیل‌های آماری و پیش‌بینی‌های بالینی

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مبانی تحلیل بقا و مفاهیم پایه در علوم داده پزشکی
• 2. معرفی شاخص‌های بالینی در تشخیص و درمان سرطان
• 3. جمع‌آوری و پیش‌پردازش داده‌های بیماران سرطانی
• 4. استانداردهای ثبت پرونده‌های الکترونیک سلامت
• 5. آماده‌سازی داده‌های زمانی و تحلیل رویدادها
• 6. مفهوم سانسورینگ در داده‌های بقا و انواع آن
• 7. روش‌های توصیفی برای تحلیل داده‌های زمان تا رویداد
• 8. تخمین‌گر کاپلان-مایر و رسم نمودارهای بقا
• 9. مقایسه توابع بقا در گروه‌های درمانی مختلف با آزمون لگ-رنک
• 10. مدل مخاطرات نسبی کاکس و کاربرد آن در پزشکی
• 11. بررسی فرضیات مدل کاکس و ارزیابی برازش مدل
• 12. مدل‌سازی متغیرهای وابسته به زمان در پیش‌بینی درمان
• 13. کاربرد رگرسیون لجستیک در پیش‌بینی پاسخ به درمان
• 14. الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای پیش‌بینی احتمال بقا
• 15. پیاده‌سازی درخت‌های تصمیم و جنگل‌های تصادفی در تحلیل بقا
• 16. شبکه‌های عصبی عمیق و کاربرد آن‌ها در مدل‌سازی داده‌های بالینی
• 17. معیارهای ارزیابی مدل‌های پیش‌بینی در پزشکی
• 18. اعتبارسنجی متقاطع و جلوگیری از بیش‌برازش در داده‌های پزشکی
• 19. تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری ماشین در تصمیمات بالینی
• 20. روش‌های انتخاب ویژگی‌های مهم در داده‌های ژنومیک و بالینی
• 21. تحلیل حساسیت و ویژگی‌های عملیاتی مدل‌های تشخیصی
• 22. مدل‌های پیش‌بینی مبتنی بر زمان برای پیگیری روند بیماری
• 23. یکپارچه‌سازی داده‌های تصویربرداری و داده‌های بالینی
• 24. کاربرد یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی پروتکل‌های درمانی
• 25. مدل‌سازی توزیع ریسک در بیماران با مراحل مختلف بیماری
• 26. اخلاق در داده‌کاوی پزشکی و حفظ حریم خصوصی بیماران
• 27. ملاحظات شرعی و قانونی در استفاده از داده‌های سلامت
• 28. پروتکل‌های استخراج و تحلیل داده‌های بیمارستانی مطابق استانداردهای ملی
• 29. پیاده‌سازی سامانه‌های پشتیبان تصمیم بالینی در مراکز درمانی
• 30. ارائه گزارش‌های آماری برای تیم‌های درمانی و پزشکان
• 31. چالش‌های داده‌های مفقود در مطالعات بقا و روش‌های جایگزینی
• 32. کاربرد مدل‌های ترکیبی در پیش‌بینی عود بیماری
• 33. تحلیل هزینه‌-اثربخشی روش‌های درمانی با استفاده از مدل‌های پیش‌بینی
• 34. مدیریت عدم قطعیت در پیش‌بینی‌های هوش مصنوعی پزشکی
• 35. ارزیابی عدالت و سوگیری در مدل‌های هوش مصنوعی بالینی
• 36. مستندسازی فنی و بالینی مدل‌های یادگیری ماشین
• 37. فناوری‌های نوین در تحلیل داده‌های با ابعاد بالا
• 38. آینده‌نگری در پزشکی شخصی‌سازی شده با ابزارهای هوشمند
• 39. طراحی ساختار داده‌های استاندارد برای مطالعات سرطان
• 40. پایش مستمر و به‌روزرسانی مدل‌های پیش‌بینی در محیط بالینی