اکسپرس 24
کتاب کاربرد یادگیری ماشین در تحلیل کارآزمایی‌های بالینی (MacroML)

کتاب کاربرد یادگیری ماشین در تحلیل کارآزمایی‌های بالینی (MacroML)

تگ‌ها: MacroML آمار بالینی تحلیل آزمایش‌های بالینی تحلیل داده‌های آزمایشگاهی تحلیل داده‌های سلامت داده کاوی پزشکی کارآزمایی بالینی مدل‌سازی آماری بالینی هوش مصنوعی در پزشکی یادگیری ماشین 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 کاربرد یادگیری ماشین در تحلیل کارآزمایی‌های بالینی (MacroML)

موضوع کلی: آمار و تحلیل داده در علوم پزشکی

موضوع میانی: روش‌های پیشرفته تحلیل داده‌های بالینی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر کارآزمایی‌های بالینی و داده‌های مربوطه
  • 2. مبانی آمار توصیفی در کارآزمایی‌های بالینی
  • 3. مبانی احتمال و توزیع‌های آماری در پزشکی
  • 4. آزمون‌های فرضیه در کارآزمایی‌های بالینی
  • 5. تحلیل واریانس (ANOVA) در داده‌های پزشکی
  • 6. رگرسیون خطی ساده و چندگانه در تحلیل داده‌های بالینی
  • 7. رگرسیون لجستیک برای پیش‌بینی نتایج دوتایی
  • 8. مدل‌های خطی تعمیم‌یافته (GLM) در علوم پزشکی
  • 9. تحلیل بقا (Survival Analysis) و منحنی کاپلان-مایر
  • 10. مدل‌های خطر نسبی (Hazard Ratio) در تحلیل بقا
  • 11. روش‌های مدیریت داده‌های از دست رفته (Missing Data)
  • 12. طراحی پرسشنامه و جمع‌آوری داده‌های بالینی
  • 13. اعتبارسنجی و پایایی ابزارهای اندازه‌گیری در پژوهش‌های پزشکی
  • 14. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین و کاربردهای آن در پزشکی
  • 15. رگرسیون درختی (Decision Tree) و جنگل تصادفی (Random Forest)
  • 16. ماشین بردار پشتیبان (SVM) در تشخیص بیماری‌ها
  • 17. شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANN) و کاربرد آن‌ها در پیش‌بینی بیماری
  • 18. خوشه‌بندی (Clustering) برای شناسایی گروه‌های بیمار
  • 19. کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction) و روش‌های PCA
  • 20. اعتبارسنجی مدل‌های یادگیری ماشین در داده‌های بالینی
  • 21. ارزیابی عملکرد مدل‌های یادگیری ماشین (Precision, Recall, F1-score)
  • 22. مقدمه‌ای بر MacroML و ساختار داده‌های آن
  • 23. وارد کردن و پاکسازی داده‌ها در MacroML
  • 24. تبدیل و آماده‌سازی داده‌ها برای تحلیل در MacroML
  • 25. تحلیل توصیفی داده‌ها با استفاده از MacroML
  • 26. تحلیل‌های رگرسیونی در MacroML
  • 27. مدل‌سازی بقا در MacroML
  • 28. تحلیل داده‌های طولی (Longitudinal Data) در MacroML
  • 29. تحلیل داده‌های چندسطحی (Multilevel Data) در MacroML
  • 30. تصویرسازی داده‌ها با استفاده از MacroML
  • 31. گزارش‌دهی نتایج تحلیل داده‌ها در قالب‌های استاندارد
  • 32. تحلیل حساسیت (Sensitivity Analysis) در کارآزمایی‌های بالینی
  • 33. شناسایی عوامل مخدوش‌گر (Confounding Factors) در تحلیل داده‌ها
  • 34. مقدمه‌ای بر روش‌های نمونه‌گیری در کارآزمایی‌های بالینی
  • 35. طراحی کارآزمایی‌های بالینی تصادفی‌شده (RCT)
  • 36. اخلاق در پژوهش‌های بالینی و حفاظت از داده‌های بیماران
  • 37. مقدمه‌ای بر داده‌های بزرگ (Big Data) در علوم پزشکی
  • 38. استفاده از داده‌های پوششی (Real-World Data) در تحلیل‌های بالینی
  • 39. کاربرد یادگیری ماشین در تشخیص زودهنگام بیماری‌ها
  • 40. پیش‌بینی پاسخ به درمان با استفاده از یادگیری ماشین
  • 41. بهینه‌سازی دوز دارویی با استفاده از مدل‌های یادگیری ماشین
  • 42. شناسایی نشانگرهای زیستی (Biomarkers) با استفاده از یادگیری ماشین
  • 43. تحلیل داده‌های ژنومی و پروتئومی در کارآزمایی‌های بالینی
  • 44. کاربرد یادگیری ماشین در تصویربرداری پزشکی
  • 45. تحلیل تصاویر پزشکی با استفاده از شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
  • 46. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP) و کاربرد آن در داده‌های متنی پزشکی
  • 47. استخراج اطلاعات از گزارش‌های پزشکی با استفاده از NLP
  • 48. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis) در نظرات بیماران
  • 49. تحلیل شبکه‌های اجتماعی بیماران و پزشکان
  • 50. کاربرد یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) در تصمیم‌گیری‌های بالینی
  • 51. مقدمه‌ای بر یادگیری انتقالی (Transfer Learning) در پزشکی
  • 52. پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین در محیط‌های بالینی
  • 53. نظارت و ارزیابی عملکرد مدل‌های یادگیری ماشین در طول زمان
  • 54. ملاحظات مربوط به حریم خصوصی و امنیت داده‌های پزشکی
  • 55. آشنایی با استانداردهای گزارش‌دهی کارآزمایی‌های بالینی (CONSORT)
  • 56. تحلیل мета (Meta-Analysis) در کارآزمایی‌های بالینی
  • 57. روش‌های ترکیب داده‌ها از منابع مختلف
  • 58. تحلیل هزینه-اثربخشی (Cost-Effectiveness Analysis) در کارآزمایی‌های بالینی
  • 59. کاربرد یادگیری ماشین در پیش‌بینی شیوع بیماری‌ها
  • 60. مدل‌سازی بیماری‌های عفونی با استفاده از یادگیری ماشین
  • 61. تحلیل داده‌های اپیدمیولوژیک با استفاده از MacroML
  • 62. پیش‌بینی عوارض دارویی با استفاده از یادگیری ماشین
  • 63. بهینه‌سازی فرآیندهای مراقبت‌های بهداشتی با استفاده از یادگیری ماشین
  • 64. تحلیل داده‌های بیماران بستری در بیمارستان
  • 65. پیش‌بینی نیاز به مراقبت‌های ویژه (ICU) با استفاده از یادگیری ماشین
  • 66. تحلیل داده‌های مربوط به سلامت روان
  • 67. کاربرد یادگیری ماشین در تشخیص اختلالات روانپزشکی
  • 68. تحلیل داده‌های مربوط به بیماری‌های قلبی عروقی
  • 69. پیش‌بینی خطر سکته قلبی با استفاده از یادگیری ماشین
  • 70. تحلیل داده‌های مربوط به بیماری‌های سرطان
  • 71. تشخیص زودهنگام سرطان با استفاده از یادگیری ماشین
  • 72. تحلیل داده‌های مربوط به بیماری‌های دیابت
  • 73. پیش‌بینی عوارض دیابت با استفاده از یادگیری ماشین
  • 74. تحلیل داده‌های مربوط به بیماری‌های تنفسی
  • 75. تشخیص آسم و COPD با استفاده از یادگیری ماشین

📚 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.