فلش‌کارت‌های آموزشی راهنمای کاربردی پیاده‌سازی سیستم‌های بازیابی اطلاعات (RAG) برای پژوهش‌های سلامت و تحلیل داده‌های بالینی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهنمای کاربردی پیاده‌سازی سیستم‌های بازیابی اطلاعات (RAG) برای پژوهش‌های سلامت و تحلیل داده‌های بالینی

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی در نظام سلامت

موضوع میانی: کاربرد مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) در پردازش داده‌های پزشکی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی هوش مصنوعی در نظام سلامت و ضرورت تحلیل داده‌های بالینی
• 2. آشنایی با معماری مدل‌های زبانی بزرگ در حوزه علوم پزشکی
• 3. استانداردهای تبادل داده‌های سلامت و فرمت‌های استاندارد بین‌المللی
• 4. مفاهیم پایه در بازیابی اطلاعات با استفاده از هوش مصنوعی
• 5. اصول و چرخه حیات سیستم‌های بازیابی افزوده با تولید (RAG)
• 6. آماده‌سازی و پیش‌پردازش متون پزشکی جهت تحلیل هوشمند
• 7. روش‌های تبدیل داده‌های غیرساختاریافته به بردارهای عددی (Embedding)
• 8. انتخاب و ارزیابی پایگاه داده‌های برداری در محیط‌های درمانی
• 9. پروتکل‌های امنیتی و حریم خصوصی در پردازش داده‌های بیماران
• 10. معرفی مدل‌های زبانی بزرگ متن‌باز و قابلیت‌های آن‌ها در متون پزشکی
• 11. تکنیک‌های بهینه‌سازی پرس‌وجو برای استخراج دقیق اطلاعات بالینی
• 12. روش‌های قطعه‌بندی متون علمی و مقالات پزشکی جهت نمایه سازی
• 13. مدیریت حافظه و بافتار (Context) در سیستم‌های هوشمند سلامت
• 14. ارزیابی کیفیت بازیابی اطلاعات در سیستم‌های RAG پزشکی
• 15. راهکارهای کاهش توهم (Hallucination) در تولید متون تخصصی پزشکی
• 16. یکپارچه‌سازی دانش‌نامه‌های پزشکی با مدل‌های زبانی بزرگ
• 17. استخراج موجودیت‌های نام‌دار در گزارش‌های بالینی
• 18. تحلیل داده‌های مشاهده‌ای سلامت با رویکرد هوشمند
• 19. پیاده‌سازی پایپ‌لاین‌های استخراج دانش از پرونده‌های الکترونیک سلامت
• 20. کاربرد مدل‌های زبانی در خلاصه‌سازی پرونده‌های پزشکی
• 21. پشتیبانی از تصمیم‌گیری بالینی با استفاده از سیستم‌های RAG
• 22. ارزیابی دقت مدل در پاسخ‌دهی به پرسش‌های تخصصی پزشکی
• 23. روش‌های تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبانی بر روی متون بالینی فارسی
• 24. مدیریت داده‌های چندوجهی در سیستم‌های سلامت هوشمند
• 25. اخلاق حرفه‌ای و نظارت انسانی در کاربرد هوش مصنوعی پزشکی
• 26. ارائه گزارش‌های تحلیلی خودکار مبتنی بر شواهد بالینی
• 27. چالش‌های پیاده‌سازی زیرساخت‌های هوش مصنوعی در بیمارستان‌ها
• 28. نظارت بر عملکرد مدل و بازخوردگیری از متخصصان بالینی
• 29. تطبیق خروجی مدل با پروتکل‌های درمانی مصوب وزارت بهداشت
• 30. آینده‌نگاری و نقش هوش مصنوعی در ارتقای کیفیت خدمات سلامت