کتاب صوتی استخراج هوشمند اطلاعات از متون بالینی با استفاده از Spark NLP

🎓 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