اکسپرس 24
کتاب هوش مصنوعی برای امتیازدهی ریسک و پیش‌بینی عوارض دارویی در بیماران چنددارویی

کتاب هوش مصنوعی برای امتیازدهی ریسک و پیش‌بینی عوارض دارویی در بیماران چنددارویی

تگ‌ها: AI in Healthcare Clinical Decision Support Drug Risk Prediction Machine Learning پزشکی Medication Risk Scoring Medication Safety Personalized Medicine Pharmacovigilance Polypharmacy امتیازدهی ریسک تداخلات دارویی چنددارویی سلامت دیجیتال عوارض ناخواسته دارویی هوش مصنوعی پزشکی

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره هوش مصنوعی برای امتیازدهی ریسک و پیش‌بینی عوارض دارویی در بیماران چنددارویی

موضوع کلی: هوش مصنوعی در سلامت و پزشکی

موضوع میانی: هوش مصنوعی در دارودرمانی، ایمنی دارویی و تصمیم‌یارهای بالینی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی چنددارویی و مفهوم Polypharmacy
  • 2. تفاوت چنددارویی، چنددارویی نامناسب و بار دارویی
  • 3. پیچیدگی درمان دارویی در بیماران چندبیماری
  • 4. عوامل مؤثر بر افزایش خطر در بیماران چنددارویی
  • 5. عوارض ناخواسته دارویی و اهمیت پیش‌بینی آن‌ها
  • 6. تداخلات دارویی و نقش آن‌ها در افزایش ریسک
  • 7. تداخلات دارو-دارو، دارو-بیماری و دارو-غذا
  • 8. تداخلات دارو-ژن و نقش فارماکوژنومیک در ریسک دارویی
  • 9. ریسک‌های مرتبط با دوز، مدت مصرف و تعداد داروها
  • 10. ریسک دارویی در سالمندان و بیماران چندبیماری
  • 11. شاخص‌ها و معیارهای بالینی ارزیابی خطر دارویی
  • 12. محدودیت روش‌های سنتی امتیازدهی ریسک
  • 13. مبانی هوش مصنوعی در پیش‌بینی ریسک بالینی
  • 14. یادگیری ماشین برای طبقه‌بندی بیماران بر اساس ریسک
  • 15. یادگیری نظارت‌شده در پیش‌بینی عوارض دارویی
  • 16. رگرسیون لجستیک برای ساخت مدل ریسک دارویی
  • 17. درخت تصمیم برای طبقه‌بندی ریسک بیماران
  • 18. Random Forest در پیش‌بینی عوارض دارویی
  • 19. Gradient Boosting و مدل‌های تقویتی برای Risk Scoring
  • 20. XGBoost و LightGBM در پیش‌بینی ریسک دارویی
  • 21. شبکه‌های عصبی برای مدل‌سازی ریسک بیمار
  • 22. یادگیری عمیق در پیش‌بینی عوارض ناخواسته دارویی
  • 23. مقایسه مدل‌های آماری و مدل‌های یادگیری ماشین
  • 24. تعریف متغیر هدف در مدل‌های ریسک دارویی
  • 25. انتخاب افق زمانی پیش‌بینی ریسک
  • 26. تعریف Outcomeهای بالینی برای مدل‌سازی
  • 27. طراحی Cohort برای بیماران چنددارویی
  • 28. منابع داده برای ساخت مدل‌های ریسک دارویی
  • 29. داده‌های پرونده الکترونیک سلامت EHR
  • 30. داده‌های نسخه و سابقه مصرف دارو
  • 31. داده‌های آزمایشگاهی و علائم حیاتی
  • 32. داده‌های تشخیص بیماری‌ها و سوابق پزشکی
  • 33. داده‌های بستری، مراجعه مجدد و اورژانس
  • 34. داده‌های عوارض ناخواسته و گزارش‌های ایمنی دارویی
  • 35. استانداردسازی و یکپارچه‌سازی داده‌های دارویی
  • 36. کدگذاری داروها و استانداردسازی نام داروها
  • 37. مدل‌سازی سوابق زمانی مصرف دارو
  • 38. مهندسی ویژگی برای بیماران چنددارویی
  • 39. استخراج ویژگی از تعداد و ترکیب داروها
  • 40. ساخت ویژگی‌های مرتبط با شدت بیماری
  • 41. ویژگی‌های جمعیت‌شناختی مؤثر بر ریسک
  • 42. ویژگی‌های عملکرد کلیه و کبد در مدل ریسک
  • 43. ویژگی‌های آزمایشگاهی و فیزیولوژیک بیمار
  • 44. ویژگی‌های مرتبط با سابقه بستری و عوارض قبلی
  • 45. مدل‌سازی هم‌زمان بیماری‌های زمینه‌ای و داروها
  • 46. نمایش شبکه‌ای روابط داروها و بیماری‌ها
  • 47. تحلیل الگوهای مصرف هم‌زمان داروها
  • 48. تشخیص الگوهای پرخطر تجویز دارویی
  • 49. مدیریت داده‌های گمشده در پرونده سلامت
  • 50. تشخیص و مدیریت داده‌های پرت بالینی
  • 51. مقابله با عدم توازن کلاس‌ها در داده‌های عوارض دارویی
  • 52. جلوگیری از نشت اطلاعات در داده‌های پزشکی
  • 53. تقسیم صحیح داده‌های آموزشی، اعتبارسنجی و آزمون
  • 54. اعتبارسنجی زمانی مدل‌های پیش‌بینی ریسک
  • 55. انتخاب ویژگی و کاهش پیچیدگی مدل
  • 56. تنظیم ابرپارامترهای مدل‌های یادگیری ماشین
  • 57. ساخت Pipeline برای آموزش مدل ریسک
  • 58. معیارهای ارزیابی مدل‌های Risk Scoring
  • 59. Sensitivity و Specificity در مدل‌های بالینی
  • 60. Precision، Recall و F1-Score در تشخیص بیماران پرخطر
  • 61. ROC-AUC و Precision-Recall AUC
  • 62. Calibration و اهمیت آن در امتیازدهی ریسک
  • 63. Brier Score و ارزیابی کیفیت احتمالات پیش‌بینی
  • 64. تحلیل ماتریس درهم‌ریختگی در مدل‌های ریسک دارویی
  • 65. مقایسه مدل بر اساس عملکرد بالینی و نه فقط دقت
  • 66. تبدیل احتمال پیش‌بینی‌شده به امتیاز ریسک
  • 67. طراحی سطوح کم‌خطر، متوسط و پرخطر
  • 68. تعیین آستانه تصمیم‌گیری برای مداخله بالینی
  • 69. تحلیل هزینه خطاهای False Positive و False Negative
  • 70. تفسیرپذیری مدل‌های هوش مصنوعی در پزشکی
  • 71. Feature Importance در مدل‌های ریسک دارویی
  • 72. توضیح پیش‌بینی‌های فردی با SHAP
  • 73. استفاده از LIME برای توضیح تصمیم مدل
  • 74. تفاوت تفسیرپذیری کلی و فردی مدل
  • 75. شناسایی عوامل اصلی افزایش ریسک برای هر بیمار
  • 76. تحلیل عدم قطعیت در پیش‌بینی ریسک
  • 77. مقایسه ریسک پیش‌بینی‌شده با قضاوت متخصص بالینی
  • 78. ادغام مدل Risk Scoring با Clinical Decision Support
  • 79. طراحی هشدارهای هوشمند برای بیماران پرخطر
  • 80. کاهش هشدارهای کاذب در سیستم‌های تصمیم‌یار دارویی
  • 81. اولویت‌بندی هشدارها بر اساس شدت و احتمال خطر
  • 82. ادغام مدل ریسک با پرونده الکترونیک سلامت
  • 83. طراحی جریان کاری پزشک و داروساز در استفاده از مدل
  • 84. پایش مداوم تغییرات ریسک بیمار
  • 85. به‌روزرسانی ریسک با تغییر دارو یا وضعیت بالینی
  • 86. پیش‌بینی ریسک بستری مجدد ناشی از مشکلات دارویی
  • 87. پیش‌بینی عوارض ناخواسته دارویی پیش از وقوع
  • 88. پیش‌بینی بیماران در معرض تداخلات دارویی شدید
  • 89. شناسایی بیماران مناسب برای بازبینی دارویی
  • 90. کاربرد AI در Medication Review
  • 91. کاربرد AI در شناسایی داروهای بالقوه نامناسب
  • 92. امتیازدهی ریسک برای تصمیم‌های Deprescribing
  • 93. استفاده از داده‌های ژنتیکی در امتیازدهی ریسک دارویی
  • 94. ترکیب داده‌های ساختاریافته و یادداشت‌های بالینی
  • 95. پردازش زبان طبیعی برای استخراج اطلاعات دارویی از متن
  • 96. استفاده از مدل‌های چندوجهی در ارزیابی ریسک دارویی
  • 97. مدل‌سازی مسیر زمانی بیمار با هوش مصنوعی
  • 98. پیش‌بینی ریسک شخصی‌سازی‌شده برای هر بیمار
  • 99. یادگیری فدرال برای مدل‌های ریسک دارویی
  • 100. حفظ حریم خصوصی در مدل‌سازی داده‌های بیماران

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.