فلش‌کارت‌های آموزشی پردازش زبان طبیعی محرمانه برای داده‌های بیماران؛ از ناشناس‌سازی تا یادگیری حریم‌خصوصی‌محور

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پردازش زبان طبیعی محرمانه برای داده‌های بیماران؛ از ناشناس‌سازی تا یادگیری حریم‌خصوصی‌محور

موضوع کلی: هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی

موضوع میانی: پردازش امن و حفظ حریم خصوصی داده‌های حساس

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی پردازش زبان طبیعی در داده‌های پزشکی
• 2. ماهیت و انواع داده‌های متنی بیماران
• 3. چالش‌های حریم خصوصی در متن‌های پزشکی
• 4. تهدیدهای افشای اطلاعات در NLP پزشکی
• 5. شناسایی اطلاعات هویتی و PHI در متون بالینی
• 6. مدل تهدید در سامانه‌های NLP پزشکی
• 7. مفاهیم ناشناس‌سازی و گمنام‌سازی داده
• 8. تفاوت حذف هویت، مستعارسازی و ناشناس‌سازی
• 9. تشخیص خودکار موجودیت‌های حساس در متن
• 10. Named Entity Recognition برای اطلاعات هویتی
• 11. استخراج نام، شماره، آدرس و شناسه‌های حساس
• 12. شناسایی اطلاعات حساس پزشکی و بالینی
• 13. روش‌های قاعده‌محور برای حذف اطلاعات شخصی
• 14. روش‌های یادگیری ماشین برای De-identification
• 15. استفاده از مدل‌های زبانی برای ناشناس‌سازی
• 16. ارزیابی کیفیت ناشناس‌سازی متون پزشکی
• 17. تعادل میان حفظ حریم خصوصی و حفظ اطلاعات معنایی
• 18. ریسک بازشناسایی بیماران از متن
• 19. حملات بازشناسایی و پیوند داده‌ها
• 20. مفاهیم پایه Privacy-Preserving NLP
• 21. محرمانگی داده در چرخه عمر پروژه NLP
• 22. حداقل‌سازی داده و محدودسازی دسترسی
• 23. رمزنگاری داده‌های متنی پزشکی
• 24. رمزنگاری داده در حالت سکون و انتقال
• 25. کنترل دسترسی به داده‌های پزشکی
• 26. ثبت و ممیزی دسترسی به داده‌ها
• 27. یادگیری ماشین با داده‌های محرمانه
• 28. Differential Privacy در پردازش زبان طبیعی
• 29. مفاهیم ε و δ در Differential Privacy
• 30. تزریق نویز و تأثیر آن بر مدل‌های NLP
• 31. Privacy Budget و مدیریت آن
• 32. Differentially Private Training برای مدل‌های زبانی
• 33. مقایسه مدل‌های معمولی و Privacy-Preserving
• 34. یادگیری فدرال برای داده‌های پزشکی
• 35. معماری Federated Learning در بیمارستان‌ها
• 36. تجمیع امن مدل‌ها در یادگیری فدرال
• 37. حملات Membership Inference به مدل‌های NLP
• 38. حملات Model Inversion و استخراج اطلاعات
• 39. کاهش نشت اطلاعات از مدل‌های زبانی
• 40. حریم خصوصی در Embeddingهای متنی
• 41. حریم خصوصی در Fine-Tuning مدل‌های زبانی
• 42. حریم خصوصی در مدل‌های Transformer
• 43. محرمانگی در مدل‌های زبانی بزرگ پزشکی
• 44. Privacy-Preserving Text Classification
• 45. Privacy-Preserving Clinical Named Entity Recognition
• 46. Privacy-Preserving Information Extraction
• 47. حفظ حریم خصوصی در خلاصه‌سازی متون پزشکی
• 48. حفظ حریم خصوصی در استخراج اطلاعات از پرونده بیمار
• 49. پردازش امن یادداشت‌های بالینی
• 50. ناشناس‌سازی اسناد پزشکی پیش از آموزش مدل
• 51. ساخت Pipeline امن برای NLP پزشکی
• 52. مدیریت داده‌های آموزشی، اعتبارسنجی و آزمون
• 53. جلوگیری از Data Leakage در داده‌های پزشکی
• 54. ارزیابی هم‌زمان دقت NLP و سطح حریم خصوصی
• 55. معیارهای سنجش کیفیت De-identification
• 56. معیارهای سنجش Privacy Risk
• 57. تحلیل Privacy-Utility Trade-off
• 58. آزمون مقاومت مدل در برابر حملات حریم خصوصی
• 59. حریم خصوصی چندزبانه در متون پزشکی
• 60. چالش‌های ناشناس‌سازی زبان‌های کم‌منبع
• 61. پردازش متون پزشکی فارسی با حفظ حریم خصوصی
• 62. مدیریت داده‌های دارای خطا و نویز
• 63. حریم خصوصی در داده‌های پزشکی ساختاریافته و غیرساختاریافته
• 64. تولید داده مصنوعی برای آموزش NLP پزشکی
• 65. ارزیابی خطر افشای داده در داده‌های مصنوعی
• 66. ترکیب Synthetic Data و Differential Privacy
• 67. ملاحظات امنیتی در استقرار سامانه NLP پزشکی
• 68. طراحی معماری انتهابه‌انتهای Privacy-Preserving NLP
• 69. حاکمیت داده و سیاست‌های نگهداری اطلاعات پزشکی
• 70. مستندسازی فرایندهای حفاظت از داده
• 71. مدیریت چرخه عمر مدل‌های NLP محرمانه
• 72. ممیزی و پایش مداوم ریسک حریم خصوصی
• 73. مطالعه موردی طراحی سامانه NLP محرمانه برای پرونده بیماران