هوش مصنوعی در مراقبت های بهداشتی: تبدیل نتایج کنار تختخواب

مدرس Zain Khalpey

انتشار 2025/03/21

مدت زمان 1h 40m

سطح مناسب همه

فایل تمرینی دارد

آموزش Generative AI in Healthcare: Transforming Bedside Outcomes

چشم انداز مراقبت های بهداشتی توسط هوش مصنوعی دگرگون می شود و هم فرصت ها و هم برای متخصصان پزشکی ایجاد می کند. این دوره شکاف بین تئوری هوش مصنوعی و عمل بالینی را ایجاد می کند و به پزشکان مراقبت های بهداشتی درک عملی از اجرای AI در کنار تختخواب را ارائه می دهد. دکتر زین خالپی به بررسی کاربردهای دنیای واقعی هوش مصنوعی در مراقبت های بهداشتی ، از تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده گرفته تا سیستم های پشتیبانی از تصمیم گیری بالینی می پردازد. از طریق مطالعات موردی که از تنظیمات بالینی واقعی گرفته شده است ، یاد بگیرید که ابزارهای هوش مصنوعی را ارزیابی کنید ، محدودیت های آنها را درک کنید و فرصت های اجرای را در عمل خود شناسایی کنید. این دوره مباحثی مانند اصول یادگیری ماشین ، یادگیری عمیق در تصویربرداری پزشکی ، مدل سازی پیش بینی برای نتایج بیمار و ملاحظات اخلاقی در هوش مصنوعی پزشکی را در بر می گیرد. بینش عملی در مورد ادغام راه حل های هوش مصنوعی ضمن حفظ استانداردهای بالای مراقبت از بیمار ، و درک پتانسیل تحول AI در مراقبت های بهداشتی و دانش برای ارزیابی و اجرای ابزارهای هوش مصنوعی به طور مؤثر در تنظیمات بالینی کسب کنید.

Artificial Intelligence (AI) Artificial Intelligence for Business Digital Transformation Healthcare Information Technology (HIT)

Introduction

Welcome to the AI revolution in healthcare ()

1. AI and Machine Learning: Healthcare Applications

Supervised and unsupervised learning ()

Healthcare problems that AI can address ()

Case study: AI applications in healthcare ()

2. AI for Disease Diagnosis and Patient Monitoring

AI in diagnosis: Real-world applications ()

AI in medical imaging: Enhancing diagnostic accuracy ()

AI in remote patient monitoring ()

Case studies: AI success stories in diagnostics ()

3. Natural Language Processing and Data Analytics in Healthcare

Understanding natural language processing (NLP) ()

NLP applications in medical literature and pathology reports ()

The role of AI in healthcare data analysis ()

NLP in clinical documentation: From unstructured to actionable ()

4. Interpretability in Machine Learning: Benefits and Challenges

How to understand interpretability in machine learning: A beginner’s overview ()

The importance of transparency in healthcare AI ()

Challenges in achieving interpretability ()

Techniques for interpretable machine learning in healthcare ()

5. Patient Risk Stratification and Augmenting Clinical Workflows

Identifying high-risk patients with AI ()

The role of AI in augmenting clinical workflows ()

Potential benefits and challenges in real-life settings ()

Case study: AI in clinical workflow optimization ()

6. Cultivating Trust in Healthcare AI

The importance of trust in healthcare AI ()

Strategies for building trust: Transparency and education ()

Engaging healthcare professionals and patients with AI ()

Ethical considerations in healthcare AI ()

Conclusion

Continuing your AI in healthcare journey ()

Ex_Files_AI_in_Healthcare.zip (39 KB)

دانلود فایل فشرده

با توجه به امکانات آموزش و همچنین امکانات بسته انتخاب شده لینک دانلود فایل فشرده آماده خواهد شد. با در نظر داشتن این شرایط لطفا بسته مورد نظر خود را انتخاب کرده و روی دکمه درخواست لینک دانلود کلیک کنید

در حال به روزرسانی اطلاعات

درخواست لینک دانلود

در حال به روزرسانی اطلاعات

لطفا قبل از فعالسازی لینک دانلود به موارد زیر توجه کنید:

پسورد فایل‌های فشرده است.
لینک‌های آماده شده تا 8 روز پس از فعالسازی منقضی خواهند شد.
حجم فایل‌ها تخمینی هستند.
در صورتی که لینک دانلود تا 15دقیقه پس از درخواست آماده نشد، از بخش پشتیبانی پیگیری نمایید.