کتاب استخراج هوشمند اطلاعات از متون بالینی با استفاده از Spark NLP با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

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 Spark NLP

موضوع کلی: هوش مصنوعی و تحلیل داده‌های سلامت

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

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی پردازش زبان طبیعی در حوزه سلامت و متون بالینی
  • 2. معرفی کتابخانه Spark NLP و نقش آن در تحلیل داده‌های پزشکی
  • 3. آماده‌سازی محیط عملیاتی و نصب نیازمندی‌های فنی
  • 4. ساختار داده‌های متنی در پرونده‌های الکترونیک سلامت
  • 5. پیش‌پردازش متون بالینی شامل پاک‌سازی و نرمال‌سازی
  • 6. توکن‌بندی و قطعه‌بندی جملات در متون تخصصی پزشکی
  • 7. استفاده از مدل‌های زبانی پیش‌آموزش‌دیده برای متون بالینی
  • 8. مفاهیم پایه در شناسایی موجودیت‌های نام‌دار NER
  • 9. آشنایی با برچسب‌های استاندارد در حوزه‌های درمانی و تشخیص
  • 10. روش‌های آماده‌سازی و استانداردسازی مجموعه داده‌های بالینی
  • 11. حاشیه‌نویسی متون پزشکی با رعایت ملاحظات حریم خصوصی بیمار
  • 12. کاربرد واژه‌نامه‌های تخصصی پزشکی در بهبود دقت مدل
  • 13. آموزش مدل تشخیص موجودیت‌های بالینی با Spark NLP
  • 14. استفاده از بردارهای ویژگی کلمات در فضای پزشکی
  • 15. تنظیم هایپرپارامترها برای بهینه‌سازی مدل‌های عصبی
  • 16. ارزیابی دقت مدل با استفاده از معیارهای F1-Score و Precision
  • 17. تحلیل خطا و شناسایی چالش‌های استخراج داده‌های بالینی
  • 18. استفاده از مدل‌های تشخیص اختصارات پزشکی
  • 19. استخراج روابط بین داروها و عوارض جانبی در متون
  • 20. شناسایی موجودیت‌های مربوط به آزمایشگاه و پاراکلینیک
  • 21. پیاده‌سازی پایپ‌لاین‌های پردازش متن برای داده‌های بیمارستانی
  • 22. تکنیک‌های یادگیری انتقالی در مدل‌های کلینیکال
  • 23. استفاده از معماری‌های BERT و مدل‌های مشابه در علوم پزشکی
  • 24. به‌کارگیری مدل‌های ترجمه و تبدیل متون غیرساختارمند به ساختارمند
  • 25. مدیریت عدم قطعیت در استخراج اطلاعات بالینی
  • 26. روش‌های پیاده‌سازی مدل در محیط‌های ایزوله و امن
  • 27. مانیتورینگ عملکرد مدل در سیستم‌های سلامت
  • 28. یکپارچه‌سازی خروجی مدل با پایگاه‌های داده بیمارستانی
  • 29. استانداردهای تبادل داده‌های سلامت و نقش NLP در آن
  • 30. اخلاق در توسعه هوش مصنوعی پزشکی و صیانت از داده‌ها
تگ‌ها: Spark NLP استخراج موجودیت‌های نام‌دار پردازش زبان طبیعی تحلیل داده‌های سلامت داده‌کاوی پزشکی متون بالینی هوش مصنوعی در پزشکی یادگیری ماشین در سلامت

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.