اکسپرس 24
کتاب طراحی کارآزمایی بالینی با یادگیری تقویتی

کتاب طراحی کارآزمایی بالینی با یادگیری تقویتی

تگ‌ها: Adaptive Trial Clinical Trial Deep RL Healthcare AI Personalized Medicine Reinforcement Learning RL بهینه‌سازی درمان پزشکی داده دارو طراحی کارآزمایی کارآزمایی بالینی هوش مصنوعی در پزشکی یادگیری تقویتی 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 طراحی کارآزمایی بالینی با یادگیری تقویتی

موضوع کلی: علوم داده و آمار

موضوع میانی: یادگیری ماشین در علوم پزشکی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر کارآزمایی‌های بالینی و چالش‌های آن‌ها
  • 2. آشنایی با یادگیری تقویتی (RL) و مفاهیم پایه
  • 3. تفاوت RL با سایر روش‌های یادگیری ماشین
  • 4. عناصر اصلی یک مسئله RL: عامل، محیط، پاداش، حالت
  • 5. الگوریتم‌های پایه RL: Q-Learning، SARSA، Policy Gradient
  • 6. تابع ارزش (Value Function) و تخمین آن
  • 7. تابع سیاست (Policy) و بهینه‌سازی آن
  • 8. مقدمه‌ای بر Exploration و Exploitation در RL
  • 9. استراتژی‌های Exploration: ε-greedy، Upper Confidence Bound (UCB)
  • 10. استفاده از شبکه‌های عصبی در یادگیری تقویتی (Deep RL)
  • 11. معرفی محیط‌های شبیه‌سازی برای کارآزمایی بالینی
  • 12. مدل‌سازی محیط کارآزمایی بالینی به عنوان یک مسئله RL
  • 13. تعریف پاداش در کارآزمایی‌های بالینی: ملاحظات اخلاقی و آماری
  • 14. طراحی پاداش برای بهینه‌سازی نرخ موفقیت درمان
  • 15. استفاده از RL برای تخصیص بیماران به گروه‌های درمانی
  • 16. RL در تعیین دوز دارو و زمان‌بندی درمان
  • 17. RL برای انتخاب بهترین ترکیب دارو
  • 18. RL در مدیریت فازهای مختلف کارآزمایی بالینی
  • 19. RL برای انطباق (Adaptive) با تغییرات در جمعیت بیمار
  • 20. RL برای کاهش هزینه و زمان کارآزمایی بالینی
  • 21. استفاده از RL برای شناسایی زیرگروه‌های بیمار
  • 22. مطالعه موردی: بهینه‌سازی دوز شیمی‌درمانی با RL
  • 23. مطالعه موردی: بهینه‌سازی پروتکل‌های ایمنی‌درمانی با RL
  • 24. استفاده از RL در کارآزمایی‌های بالینی چند مرکزی
  • 25. RL و داده‌های نامتوازن در کارآزمایی‌های بالینی
  • 26. روش‌های ارزیابی عملکرد الگوریتم‌های RL در کارآزمایی‌های بالینی
  • 27. معرفی ابزارهای نرم‌افزاری برای پیاده‌سازی RL در کارآزمایی‌های بالینی
  • 28. ملاحظات اخلاقی و قانونی در استفاده از RL در کارآزمایی‌های بالینی
  • 29. چالش‌های پیاده‌سازی RL در محیط‌های بالینی واقعی
  • 30. آینده یادگیری تقویتی در طراحی کارآزمایی‌های بالینی
  • 31. تحقیقات جاری و روندهای نوظهور در این زمینه
  • 32. مقایسه RL با روش‌های بهینه‌سازی سنتی در طراحی کارآزمایی
  • 33. استفاده از مدل‌سازی Bayesian در ترکیب با RL
  • 34. یادگیری تقویتی آفلاین (Offline RL) در کارآزمایی‌های بالینی
  • 35. RL و یادگیری انتقالی (Transfer Learning) در کارآزمایی‌های بالینی
  • 36. استفاده از RL برای شخصی‌سازی درمان (Personalized Medicine)
  • 37. تکنیک‌های کاهش ابعاد برای بهبود عملکرد RL در داده‌های بالا ابعاد
  • 38. استفاده از RL در کارآزمایی‌های بالینی تصادفی‌سازی شده (Randomized Controlled Trials)
  • 39. RL و طراحی کارآزمایی‌های بالینی مبتنی بر بیومارکر
  • 40. RL برای بهینه‌سازی معیارهای ورود و خروج بیمار در کارآزمایی‌ها
  • 41. RL و پیش‌بینی پاسخ بیماران به درمان

📚 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.