کتاب صوتی جامع هوش مصنوعی در کشف و توسعه دارو: تسریع در فرآیندهای داروسازی نوین

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جامع هوش مصنوعی در کشف و توسعه دارو: تسریع در فرآیندهای داروسازی نوین

موضوع کلی: علوم دارویی و فناوری‌های نوین زیستی

موضوع میانی: کاربرد هوش مصنوعی در توسعه و بهینه‌سازی دارو

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و ضرورت‌های هوش مصنوعی در صنعت داروسازی نوین
• 2. تاریخچه و سیر تحول فناوری‌های هوش مصنوعی در علوم زیستی
• 3. آشنایی با کلان‌داده‌ها در پژوهش‌های دارویی و زیست‌پزشکی
• 4. ساختار و ویژگی‌های داده‌های بیولوژیکی و شیمیایی برای یادگیری ماشین
• 5. پیش‌پردازش و استانداردسازی داده‌های دارویی در محیط‌های آزمایشگاهی
• 6. معرفی الگوریتم‌های یادگیری نظارت‌شده در پیش‌بینی فعالیت‌های بیولوژیکی
• 7. کاربرد یادگیری عمیق در تحلیل ساختارهای مولکولی
• 8. شبکه‌های عصبی کانولوشن در شناسایی ویژگی‌های ترکیبات دارویی
• 9. مدل‌سازی برهم‌کنش دارو و هدف زیستی با استفاده از هوش مصنوعی
• 10. الگوریتم‌های پیش‌بینی فارماکوکینتیک و فارماکودینامیک داروها
• 11. روش‌های هوشمند در غربالگری مجازی ترکیبات شیمیایی
• 12. بهینه‌سازی طراحی مولکول‌های جدید با استفاده از شبکه‌های مولد (GANs)
• 13. پیش‌بینی سمیت ترکیبات دارویی پیش از ورود به مراحل بالینی
• 14. نقش یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی مسیرهای سنتز شیمیایی
• 15. هوش مصنوعی در مهندسی پروتئین و طراحی داروهای بیولوژیک
• 16. کاربرد مدل‌های زبانی در تحلیل توالی‌های ژنتیکی و پروتئینی
• 17. مدیریت و تحلیل داده‌های حاصل از آزمایش‌های غربالگری با توان عملیاتی بالا
• 18. استفاده از هوش مصنوعی در پیش‌بینی حلالیت و نفوذپذیری دارو
• 19. مدل‌سازی سیستم‌های بیولوژیکی و شبکه‌های سیگنالینگ سلولی
• 20. الگوریتم‌های خوشه‌بندی در طبقه‌بندی بیماری‌ها و شناسایی اهداف دارویی جدید
• 21. کاربرد هوش مصنوعی در شخصی‌سازی پزشکی و داروسازی دقیق
• 22. تلفیق داده‌های امیکس و هوش مصنوعی در شناسایی بیومارکرها
• 23. نقش هوش مصنوعی در تسریع طراحی کارآزمایی‌های بالینی
• 24. استفاده از یادگیری ماشین در تحلیل داده‌های واقعی بیماران و گزارش‌های ایمنی
• 25. اخلاق در کاربرد هوش مصنوعی و رعایت حریم خصوصی داده‌های بیماران
• 26. قوانین و استانداردهای سازمان غذا و دارو در پذیرش داروهای طراحی‌شده با هوش مصنوعی
• 27. چالش‌های تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری عمیق در علوم دارویی
• 28. آینده فناوری‌های نوین زیستی و هوش مصنوعی در نظام سلامت کشور
• 29. زیرساخت‌های سخت‌افزاری و نرم‌افزاری برای پیاده‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی در داروسازی
• 30. یکپارچه‌سازی هوش مصنوعی در فرآیند تولید صنعتی دارو
• 31. تحلیل ریسک و کنترل کیفیت در فرآیندهای داروسازی مبتنی بر هوش مصنوعی
• 32. نقش هوش مصنوعی در بازطراحی داروهای موجود برای کاربردهای جدید
• 33. مدل‌های پیش‌بینی پایداری و فرمولاسیون داروهای نوین
• 34. بهره‌گیری از هوش مصنوعی در کاهش هزینه‌های تحقیق و توسعه دارویی
• 35. مطالعه موردی موفقیت‌های هوش مصنوعی در کشف آنتی‌بیوتیک‌ها و داروهای ضدویروسی
• 36. چشم‌انداز خودکارسازی آزمایشگاه‌های داروسازی با هوش مصنوعی
• 37. مدیریت دانش و پایگاه‌های داده در اکوسیستم هوش مصنوعی دارویی
• 38. ارزیابی دقت و اعتبار مدل‌های پیش‌بینی در محیط‌های شبیه‌سازی‌شده
• 39. نقش داده‌کاوی در شناسایی تداخلات دارویی ناخواسته
• 40. بهینه‌سازی زنجیره تأمین و لجستیک دارو با استفاده از تحلیل‌های هوشمند
• 41. بررسی تطبیقی الگوریتم‌های یادگیری ماشین در پروژه‌های داروسازی
• 42. امنیت سایبری و حفاظت از داده‌های پژوهشی در صنعت داروسازی
• 43. اصول مستندسازی و گزارش‌دهی مدل‌های هوش مصنوعی در متون علمی
• 44. آینده‌نگاری فناوری در صنعت داروسازی ایران با تکیه بر توان داخلی
• 45. روش‌های ارزیابی عملکرد مدل‌های هوش مصنوعی در مراحل پیش‌بالینی
• 46. تلفیق دانش داروسازی سنتی و مدرن با روش‌های محاسباتی نوین
• 47. کاربردهای هوش مصنوعی در توسعه نانو‌داروها و سیستم‌های انتقال هدفمند
• 48. تأثیر هوش مصنوعی بر سرعت‌بخشی به فرآیند تأیید دارو در مراجع نظارتی
• 49. مدل‌سازی ریاضی و هوش مصنوعی در تحلیل فارماکوژنتیک
• 50. تجاری‌سازی و چالش‌های انتقال فناوری‌های هوش مصنوعی به صنعت داروسازی کشور