کتاب صوتی پردازش زبان طبیعی زیستی: استخراج اطلاعات از متون پزشکی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پردازش زبان طبیعی زیستی: استخراج اطلاعات از متون پزشکی

موضوع کلی: پردازش زبان طبیعی

موضوع میانی: کاربردهای هوش مصنوعی در علوم پزشکی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی زیستی
• 2. مروری بر کاربردهای هوش مصنوعی در پزشکی
• 3. منابع داده‌ای در پردازش زبان طبیعی زیستی
• 4. پیش‌پردازش متون پزشکی: پاکسازی و نرمال‌سازی
• 5. توکنیزاسیون و ریشه‌یابی در متون فارسی پزشکی
• 6. برچسب‌گذاری اجزای سخن (POS Tagging) در متون پزشکی
• 7. تشخیص موجودیت‌های نام‌دار (NER) در متون پزشکی
• 8. انواع موجودیت‌های نام‌دار در حوزه پزشکی
• 9. روش‌های مبتنی بر قانون برای تشخیص NER
• 10. روش‌های مبتنی بر یادگیری ماشین برای تشخیص NER
• 11. معماری‌های شبکه‌های عصبی برای تشخیص NER
• 12. مجموعه‌داده‌های استاندارد برای ارزیابی NER در پزشکی
• 13. استخراج روابط بین موجودیت‌های نام‌دار
• 14. انواع روابط مهم در متون پزشکی
• 15. روش‌های مبتنی بر یادگیری ماشین برای استخراج روابط
• 16. استفاده از گراف‌های دانش برای استخراج روابط
• 17. خلاصه‌سازی متون پزشکی
• 18. روش‌های خلاصه‌سازی انتزاعی و استخراجی
• 19. ارزیابی کیفیت خلاصه‌سازی متون پزشکی
• 20. تحلیل احساسات در متون پزشکی: بررسی نظرات بیماران
• 21. شناسایی نشانه‌های بالینی و علائم بیماری‌ها
• 22. تشخیص بیماری‌ها بر اساس متون پزشکی
• 23. سیستم‌های پشتیبانی تصمیم‌گیری بالینی مبتنی بر NLP
• 24. پردازش زبان طبیعی برای استخراج اطلاعات دارویی
• 25. شناسایی عوارض جانبی داروها از متون پزشکی
• 26. استخراج اطلاعات از پرونده‌های الکترونیکی سلامت
• 27. تفسیر نتایج آزمایشگاهی با استفاده از NLP
• 28. پردازش زبان طبیعی برای پاسخگویی به سوالات پزشکی
• 29. سیستم‌های پرسش و پاسخ پزشکی
• 30. پردازش زبان طبیعی برای ترجمه متون پزشکی
• 31. چالش‌های ترجمه ماشینی متون پزشکی
• 32. پردازش زبان طبیعی برای تشخیص اخبار جعلی در حوزه سلامت
• 33. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) در پردازش زبان طبیعی زیستی
• 34. Fine-tuning مدل‌های زبانی بزرگ برای کاربردهای پزشکی
• 35. ارزیابی عملکرد مدل‌های زبانی بزرگ در متون پزشکی
• 36. روش‌های افزایش دقت مدل‌های NLP در حوزه پزشکی
• 37. استفاده از داده‌های بدون برچسب (Unlabeled Data)
• 38. یادگیری نیمه‌نظارتی (Semi-Supervised Learning) در NLP زیستی
• 39. پردازش زبان طبیعی برای استخراج اطلاعات ژنتیکی
• 40. شناسایی ژن‌ها و پروتئین‌ها در متون پزشکی
• 41. استخراج تعاملات ژن-پروتئین
• 42. پردازش زبان طبیعی برای استخراج اطلاعات از مقالات علمی
• 43. تحلیل روندها و الگوها در متون پزشکی
• 44. پردازش زبان طبیعی برای بیمه‌گری و کدهای پزشکی
• 45. استخراج اطلاعات مرتبط با تشخیص و درمان از متون پزشکی
• 46. پردازش زبان طبیعی برای نظارت بر سلامت عمومی
• 47. شناسایی همه‌گیری‌ها و شیوع بیماری‌ها
• 48. پردازش زبان طبیعی برای بهبود ارتباط پزشک و بیمار
• 49. تولید گزارش‌های پزشکی قابل فهم برای بیماران
• 50. ارزیابی اخلاقی و قانونی استفاده از NLP در پزشکی
• 51. حریم خصوصی داده‌ها و امنیت اطلاعات در NLP زیستی
• 52. چالش‌های پردازش زبان طبیعی برای زبان فارسی پزشکی
• 53. منابع و ابزارهای پردازش زبان طبیعی فارسی
• 54. معرفی کتابخانه‌های NLP فارسی
• 55. مجموعه‌داده‌های فارسی برای پردازش زبان طبیعی زیستی
• 56. آینده پردازش زبان طبیعی در علوم پزشکی
• 57. کاربردهای نوظهور NLP در حوزه سلامت