اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی پیش‌بینی و پیشگیری از بیماری‌ها با الگوریتم‌های هوش مصنوعی: رویکرد پزشکی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیش‌بینی و پیشگیری از بیماری‌ها با الگوریتم‌های هوش مصنوعی: رویکرد پزشکی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و اقتصاد رفتاری

موضوع میانی: تشخیص ناهنجاری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه بر هوش مصنوعی در پزشکی
• 2. تاریخچه هوش مصنوعی در سلامت
• 3. اصول یادگیری ماشین
• 4. یادگیری نظارت شده
• 5. یادگیری نظارت نشده
• 6. یادگیری تقویتی
• 7. مبانی شبکه های عصبی
• 8. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
• 9. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 10. شبکه‌های مولد تخاصمی (GAN)
• 11. پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 12. کاربرد NLP در تحلیل متون پزشکی
• 13. اصول آمار زیستی
• 14. روش های آماری در پیش بینی
• 15. مدل های رگرسیون خطی
• 16. مدل های رگرسیون لجستیک
• 17. درختان تصمیم
• 18. جنگل های تصادفی
• 19. ماشین بردار پشتیبان (SVM)
• 20. مدل های ترکیبی (Ensemble methods)
• 21. کاهش ابعاد
• 22. تحلیل مؤلفه های اصلی (PCA)
• 23. توزیع همسایگی تصادفی (t-SNE)
• 24. ارزیابی مدل های پیش بینی
• 25. معیارهای دقت (Accuracy)
• 26. معیارهای حساسیت (Sensitivity) و ویژگی (Specificity)
• 27. منحنی ROC و AUC
• 28. ماتریس درهم ریختگی (Confusion Matrix)
• 29. اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation)
• 30. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter tuning)
• 31. پیش پردازش داده های پزشکی
• 32. پاکسازی داده ها
• 33. مقیاس بندی داده ها
• 34. انتخاب ویژگی (Feature selection)
• 35. مهندسی ویژگی (Feature engineering)
• 36. استانداردسازی داده های بالینی
• 37. داده های تصویربرداری پزشکی
• 38. نکات ویژه پردازش تصاویر پزشکی
• 39. تحلیل داده های ژنومیک
• 40. کاربرد هوش مصنوعی در ژنتیک
• 41. داده های پزشکی الکترونیک (EHR)
• 42. چالش های کار با EHR
• 43. پیش بینی شیوع بیماری ها
• 44. مدل سازی اپیدمیولوژیک
• 45. تحلیل ریسک فاکتورها
• 46. شناسایی زودهنگام بیماری ها
• 47. پیش بینی ابتلا به سرطان
• 48. تشخیص زودهنگام سرطان
• 49. پیش بینی بیماری های قلبی عروقی
• 50. پیش بینی سکته مغزی
• 51. پیش بینی دیابت
• 52. پیش بینی بیماری های نورولوژیکی
• 53. پیش بینی آلزایمر
• 54. پیش بینی پارکینسون
• 55. پیش بینی بیماری های روانی
• 56. تشخیص افسردگی با هوش مصنوعی
• 57. پیش بینی خودکشی
• 58. پیش بینی بیماری های عفونی
• 59. پیش بینی پاندمی ها
• 60. پیش بینی مقاومت آنتی بیوتیکی
• 61. پیش بینی بیماری های چشمی
• 62. تشخیص آب مروارید
• 63. تشخیص گلوکوم
• 64. پیش بینی بیماری های پوستی
• 65. تشخیص ضایعات پوستی
• 66. پیش بینی بیماری های گوارشی
• 67. پیش بینی بیماری های کلیوی
• 68. پیش بینی بیماری های ریوی
• 69. پیش بینی آسم
• 70. پیش بینی COPD
• 71. پیش بینی بیماری های خودایمنی
• 72. پیش بینی آرتریت روماتوئید
• 73. پیش بینی لوپوس
• 74. پیش بینی بیماری های غدد درون ریز
• 75. پیش بینی اختلالات تیروئید
• 76. پیش بینی سندروم تخمدان پلی کیستیک
• 77. پیش بینی عوارض دارویی
• 78. شناسایی عوارض جانبی داروها
• 79. بهینه سازی دوز داروها
• 80. پیش بینی پاسخ به درمان
• 81. شخصی سازی درمان
• 82. پیش بینی اثربخشی درمان های جدید
• 83. کاربرد هوش مصنوعی در کشف دارو
• 84. شناسایی اهداف دارویی
• 85. طراحی مولکول های دارویی
• 86. بهبود کارایی کارآزمایی های بالینی
• 87. اخلاق در هوش مصنوعی پزشکی
• 88. حریم خصوصی داده ها
• 89. امنیت داده های پزشکی
• 90. سوگیری در الگوریتم ها
• 91. قابلیت تفسیرپذیری مدل ها (Explainable AI - XAI)
• 92. اعتماد به سیستم های هوش مصنوعی
• 93. رگولاتوری و استانداردها
• 94. پیاده سازی هوش مصنوعی در سیستم های سلامت
• 95. چالش های اجرایی
• 96. ملاحظات فرهنگی و اجتماعی
• 97. آینده هوش مصنوعی در پزشکی
• 98. پزشکی پیشگویانه
• 99. پزشکی شخصی سازی شده
• 100. همراهی هوش مصنوعی با پزشکان