کتاب صوتی حریم خصوصی و تفسیرپذیری مدل‌های تشخیص بیماری‌های نادر

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره حریم خصوصی و تفسیرپذیری مدل‌های تشخیص بیماری‌های نادر

موضوع کلی: یادگیری ماشینی حریم خصوصی‌محور

موضوع میانی: حریم خصوصی در یادگیری ماشینی برای تشخیص بیماری‌های نادر

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. آشنایی با بیماری‌های نادر و چالش‌های تشخیص
• 2. مقدمه‌ای بر حریم خصوصی داده‌های پزشکی
• 3. مفاهیم پایه‌ای یادگیری ماشین در تشخیص بیماری
• 4. انواع داده‌های مورد استفاده در تشخیص بیماری‌های نادر
• 5. پیش‌پردازش داده‌های پزشکی برای مدل‌سازی
• 6. انتخاب ویژگی‌های مهم در تشخیص بیماری‌های نادر
• 7. مدل‌های طبقه‌بندی در تشخیص بیماری‌های نادر
• 8. درخت‌های تصمیم‌گیری و کاربرد آن‌ها در پزشکی
• 9. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM) و تشخیص بیماری
• 10. شبکه‌های عصبی مصنوعی و کاربرد آن‌ها در تشخیص
• 11. معماری شبکه‌های عصبی عمیق برای داده‌های پزشکی
• 12. تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری ماشین: اهمیت و چالش‌ها
• 13. روش‌های محلی تفسیرپذیر: LIME و SHAP
• 14. روش‌های سراسری تفسیرپذیر: اهمیت ویژگی‌ها
• 15. ارزیابی عملکرد مدل‌های تشخیص بیماری
• 16. متریک‌های ارزیابی: دقت، صحت، فراخوانی و F1-score
• 17. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation) و جلوگیری از بیش‌برازش
• 18. تنظیم هایپرپارامترها برای بهبود عملکرد مدل
• 19. مدیریت داده‌های نامتعادل در تشخیص بیماری‌های نادر
• 20. تکنیک‌های نمونه‌برداری: oversampling و undersampling
• 21. استفاده از الگوریتم‌های یادگیری نیمه نظارتی
• 22. حفظ حریم خصوصی داده‌ها: مفاهیم و استانداردها
• 23. تکنیک‌های ناشناس‌سازی داده‌های پزشکی
• 24. حریم خصوصی تفاضلی (Differential Privacy) و کاربرد آن
• 25. محاسبات همومورفیک (Homomorphic Encryption) و داده‌های پزشکی
• 26. یادگیری فدرال (Federated Learning) و حفظ حریم خصوصی
• 27. چالش‌های قانونی و اخلاقی استفاده از داده‌های پزشکی
• 28. قوانین مربوط به حریم خصوصی داده‌ها در ایران
• 29. استانداردهای امنیتی داده‌های پزشکی (HIPAA, GDPR)
• 30. تفسیرپذیری مدل‌ها و مسئولیت‌پذیری در تشخیص بیماری
• 31. تأثیر تفسیرپذیری بر اعتماد پزشکان به مدل‌ها
• 32. ارائه نتایج مدل به پزشکان به صورت قابل فهم
• 33. استفاده از تصاویر پزشکی برای تشخیص بیماری‌های نادر
• 34. پردازش تصاویر پزشکی و استخراج ویژگی‌ها
• 35. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) و تشخیص بیماری از تصاویر
• 36. تشخیص بیماری‌های نادر با استفاده از داده‌های ژنومی
• 37. تحلیل داده‌های ژنومی و شناسایی جهش‌های بیماری‌زا
• 38. ادغام داده‌های مختلف (تصاویر، ژنوم، داده‌های بالینی)
• 39. مدل‌های ترکیبی برای تشخیص بیماری‌های نادر
• 40. بهینه‌سازی مدل‌ها برای منابع محاسباتی محدود
• 41. استفاده از روش‌های فشرده‌سازی مدل
• 42. پیاده‌سازی مدل‌های تشخیص بیماری در محیط‌های بالینی
• 43. چالش‌های پیاده‌سازی و یکپارچه‌سازی با سیستم‌های بیمارستانی
• 44. نظارت و نگهداری مدل‌های تشخیص بیماری
• 45. بهبود مستمر مدل‌ها با استفاده از بازخورد پزشکان