هوش مصنوعی در حوزه بهداشت و درمان: تحول نتایج در محل بستری
✅ سرفصل و جزئیات آموزش
چشمانداز مراقبتهای بهداشتی توسط هوش مصنوعی در حال تغییر است و فرصتها و چالشهایی را برای متخصصان پزشکی ایجاد میکند. این دوره شکاف بین تئوری هوش مصنوعی و عمل بالینی را پر میکند و به متخصصان مراقبتهای بهداشتی درک عملی از پیادهسازی هوش مصنوعی در کنار تخت ارائه میدهد. دکتر زین خلپی، کاربردهای واقعی هوش مصنوعی در مراقبتهای بهداشتی، از تجزیه و تحلیل پیشبینیکننده گرفته تا سیستمهای پشتیبانی تصمیمگیری بالینی را بررسی میکند. از طریق مطالعات موردی برگرفته از محیطهای بالینی واقعی، یاد بگیرید که ابزارهای هوش مصنوعی را ارزیابی کنید، محدودیتهای آنها را درک کنید و فرصتهای پیادهسازی را در عمل خود شناسایی کنید. این دوره موضوعاتی مانند اصول یادگیری ماشین، یادگیری عمیق در تصویربرداری پزشکی، مدلسازی پیشبینیکننده برای نتایج بیمار و ملاحظات اخلاقی در هوش مصنوعی پزشکی را پوشش میدهد.
بینشهای عملی در مورد ادغام راهحلهای هوش مصنوعی در حین حفظ استانداردهای بالای مراقبت از بیمار به دست آورید و پتانسیل تحولآفرین هوش مصنوعی در حوزه بهداشت و درمان را درک کنید و دانش لازم برای ارزیابی و پیادهسازی مؤثر ابزارهای هوش مصنوعی در محیطهای بالینی را داشته باشید.
هوش مصنوعی در حوزه بهداشت و درمان: تحول نتایج در محل بستری
-
به انقلاب هوش مصنوعی در حوزه بهداشت و درمان خوش آمدید 0:00:56
-
یادگیری نظارت شده و نظارت نشده 0:04:14
-
مسائل بهداشتی که هوش مصنوعی میتواند به آنها پاسخ دهد 0:05:11
-
مطالعه موردی: کاربردهای هوش مصنوعی در حوزه بهداشت و درمان 0:03:40
-
هوش مصنوعی در تشخیص: کاربردهای واقعی 0:05:37
-
هوش مصنوعی در تصویربرداری پزشکی: افزایش دقت تشخیص 0:04:31
-
هوش مصنوعی در نظارت از راه دور بیماران 0:04:22
-
مطالعات موردی: داستانهای موفقیت هوش مصنوعی در تشخیص 0:04:37
-
درک پردازش زبان طبیعی (NLP) 0:04:04
-
کاربردهای NLP در ادبیات پزشکی و گزارشهای پاتولوژی 0:03:42
-
نقش هوش مصنوعی در آنالیز دادههای حوزه بهداشت و درمان 0:04:06
-
NLP در مستندسازی کلینیکی: از غیرساختیافته به عملی 0:03:49
-
چگونه تفسیرپذیری در یادگیری ماشین را درک کنیم: نمای کلی برای مبتدیان 0:03:20
-
اهمیت شفافیت در هوش مصنوعی حوزه بهداشت و درمان 0:03:36
-
چالشها در دستیابی به تفسیرپذیری 0:04:14
-
تکنیکهای یادگیری ماشین قابل تفسیر در حوزه بهداشت و درمان 0:03:35
-
شناسایی بیماران پرخطر با هوش مصنوعی 0:03:12
-
نقش هوش مصنوعی در تقویت جریانهای کاری بالینی 0:03:40
-
مزایا و چالشهای بالقوه در محیطهای واقعی 0:04:50
-
مطالعه موردی: هوش مصنوعی در بهینهسازی جریانهای کاری بالینی 0:04:52
-
اهمیت اعتماد در هوش مصنوعی حوزه بهداشت و درمان 0:04:20
-
استراتژیهای ایجاد اعتماد: شفافیت و آموزش 0:03:14
-
برقراری ارتباط با متخصصان بهداشت و درمان و بیماران با هوش مصنوعی 0:04:54
-
ملاحظات اخلاقی در هوش مصنوعی حوزه بهداشت و درمان 0:05:07
-
ادامهی سفر خود در هوش مصنوعی حوزه بهداشت و درمان 0:02:43
مشخصات آموزش
هوش مصنوعی در حوزه بهداشت و درمان: تحول نتایج در محل بستری
- تاریخ به روز رسانی: 1404/06/21
- سطح دوره:مقدماتی تا متوسط
- تعداد درس:25
- مدت زمان :1:40:26
- حجم :262.0MB
- زبان:دوبله زبان فارسی
- دوره آموزشی:AI Academy
آموزش های مرتبط
- زمان: 01:39:55
- تعداد درس: 6
-
سطح دوره:
-
زبان: دوبله فارسی
- زمان: 04:47:39
- تعداد درس: 30
-
سطح دوره:
-
زبان: دوبله فارسی
- زمان: 03:48:11
- تعداد درس: 47
-
سطح دوره:
-
زبان: دوبله فارسی
-
سطح دوره:
-
زبان: دوبله فارسی
- زمان: 54:55
- تعداد درس: 18
-
سطح دوره:
-
زبان: دوبله فارسی
- زمان: 04:33:59
- تعداد درس: 86
-
سطح دوره:
-
زبان: دوبله فارسی
- زمان: 23:25:23
- تعداد درس: 78
-
سطح دوره:
-
زبان: دوبله فارسی
- زمان: 01:08:59
- تعداد درس: 8
-
سطح دوره:
-
زبان: دوبله فارسی
- زمان: 12:44:39
- تعداد درس: 121
-
سطح دوره:
-
زبان: دوبله فارسی