دوره اتوماسیون پیگیری و ارتباط با بیماران پس از ترخیص با پایتون همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره اتوماسیون پیگیری و ارتباط با بیماران پس از ترخیص با پایتون

موضوع کلی: اتوماسیون با پایتون

موضوع میانی: اتوماسیون در حوزه مدیریت سلامت

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. فصل ۱: مقدمه ای بر اتوماسیون پیگیری بیماران
• 2. فصل ۲: اهمیت پیگیری بیمار پس از ترخیص
• 3. فصل ۳: آشنایی با زبان برنامه نویسی پایتون
• 4. فصل ۴: نصب و پیکربندی محیط توسعه پایتون
• 5. فصل ۵: مفاهیم پایه پایتون: متغیرها و انواع داده
• 6. فصل ۶: مفاهیم پایه پایتون: عملگرها
• 7. فصل ۷: مفاهیم پایه پایتون: ساختارهای شرطی
• 8. فصل ۸: مفاهیم پایه پایتون: حلقه‌ها
• 9. فصل ۹: مفاهیم پایه پایتون: توابع
• 10. فصل ۱۰: ساختارهای داده در پایتون: لیست‌ها
• 11. فصل ۱۱: ساختارهای داده در پایتون: تاپل‌ها
• 12. فصل ۱۲: ساختارهای داده در پایتون: دیکشنری‌ها
• 13. فصل ۱۳: ساختارهای داده در پایتون: مجموعه‌ها
• 14. فصل ۱۴: مدیریت خطا و استثنا در پایتون
• 15. فصل ۱۵: کار با فایل‌ها در پایتون: خواندن و نوشتن
• 16. فصل ۱۶: معرفی کتابخانه Pandas برای تحلیل داده
• 17. فصل ۱۷: ساخت DataFrames در Pandas
• 18. فصل ۱۸: انتخاب و فیلتر کردن داده‌ها در DataFrames
• 19. فصل ۱۹: عملیات پایه با DataFrames
• 20. فصل ۲۰: آشنایی با کتابخانه NumPy برای محاسبات عددی
• 21. فصل ۲۱: آرایه‌ها در NumPy
• 22. فصل ۲۲: عملیات برداری در NumPy
• 23. فصل ۲۳: معرفی کتابخانه Requests برای درخواست‌های HTTP
• 24. فصل ۲۴: ارسال درخواست‌های GET با Requests
• 25. فصل ۲۵: ارسال درخواست‌های POST با Requests
• 26. فصل ۲۶: مدیریت پاسخ‌های HTTP
• 27. فصل ۲۷: معرفی کتابخانه Schedule برای زمان‌بندی وظایف
• 28. فصل ۲۸: زمان‌بندی اجرای یک تابع در زمان مشخص
• 29. فصل ۲۹: زمان‌بندی اجرای یک تابع به صورت دوره‌ای
• 30. فصل ۳۰: مدیریت زمان‌بندی‌ها
• 31. فصل ۳۱: ذخیره سازی داده‌های بیماران: پایگاه داده SQLite
• 32. فصل ۳۲: نصب و راه‌اندازی SQLite
• 33. فصل ۳۳: اتصال به پایگاه داده SQLite با پایتون
• 34. فصل ۳۴: ایجاد جدول در SQLite
• 35. فصل ۳۵: درج داده در جدول SQLite
• 36. فصل ۳۶: خواندن داده از جدول SQLite
• 37. فصل ۳۷: به‌روزرسانی و حذف داده در SQLite
• 38. فصل ۳۸: طراحی مدل داده برای اطلاعات بیمار
• 39. فصل ۳۹: طراحی مدل داده برای سابقه ترخیص
• 40. فصل ۴۰: طراحی مدل داده برای یادآوری‌های پیگیری
• 41. فصل ۴۱: استخراج اطلاعات بیماران از سیستم HIS (مفاهیم)
• 42. فصل ۴۲: استفاده از API برای دریافت اطلاعات بیمار (اگر موجود باشد)
• 43. فصل ۴۳: سناریوی اول: ارسال پیامک یادآوری نوبت ویزیت
• 44. فصل ۴۴: جمع‌آوری لیست بیماران نیازمند پیگیری
• 45. فصل ۴۵: تعیین زمان مناسب برای ارسال یادآوری
• 46. فصل ۴۶: استفاده از کتابخانه Twilio برای ارسال پیامک
• 47. فصل ۴۷: پیکربندی حساب Twilio
• 48. فصل ۴۸: نوشتن کد ارسال پیامک یادآوری
• 49. فصل ۴۹: سناریوی دوم: ارسال ایمیل برای پیگیری وضعیت سلامت
• 50. فصل ۵۰: جمع‌آوری اطلاعات تماس بیماران (ایمیل)
• 51. فصل ۵۱: استفاده از کتابخانه smtplib برای ارسال ایمیل
• 52. فصل ۵۲: پیکربندی سرور ایمیل
• 53. فصل ۵۳: نوشتن کد ارسال ایمیل پیگیری
• 54. فصل ۵۴: سناریوی سوم: ارسال پیامک نظرسنجی رضایت بیمار
• 55. فصل ۵۵: طراحی سوالات نظرسنجی
• 56. فصل ۵۶: جمع‌آوری پاسخ‌های نظرسنجی (دریافت از طریق پیامک یا فرم)
• 57. فصل ۵۷: تحلیل اولیه پاسخ‌های نظرسنجی
• 58. فصل ۵۸: ادغام با سیستم مدیریت ارتباط با مشتری (CRM) (مفاهیم)
• 59. فصل ۵۹: استفاده از API های CRM برای به‌روزرسانی اطلاعات
• 60. فصل ۶۰: سناریوی چهارم: پیگیری بیماران دیابتی
• 61. فصل ۶۱: جمع‌آوری اطلاعات مربوط به بیماران دیابتی
• 62. فصل ۶۲: تعیین پروتکل پیگیری برای بیماران دیابتی
• 63. فصل ۶۳: ارسال یادآوری چک قند خون
• 64. فصل ۶۴: ارسال نکات آموزشی تغذیه
• 65. فصل ۶۵: سناریوی پنجم: پیگیری بیماران قلبی
• 66. فصل ۶۶: جمع‌آوری اطلاعات مربوط به بیماران قلبی
• 67. فصل ۶۷: تعیین پروتکل پیگیری برای بیماران قلبی
• 68. فصل ۶۸: ارسال یادآوری مصرف دارو
• 69. فصل ۶۹: ارسال توصیه‌های ورزشی
• 70. فصل ۷۰: سناریوی ششم: پیگیری بیماران با سابقه جراحی
• 71. فصل ۷۱: جمع‌آوری اطلاعات مربوط به جراحی
• 72. فصل ۷۲: تعیین برنامه زمانی برای پیگیری پس از جراحی
• 73. فصل ۷۳: ارسال یادآوری مراقبت از زخم
• 74. فصل ۷۴: ارسال علائم هشدار دهنده
• 75. فصل ۷۵: طراحی داشبورد مدیریتی (مفاهیم)
• 76. فصل ۷۶: نمایش آمار پیگیری‌های انجام شده
• 77. فصل ۷۷: نمایش وضعیت بیماران نیازمند پیگیری
• 78. فصل ۷۸: ابزارهای بصری‌سازی داده‌ها با Matplotlib و Seaborn
• 79. فصل ۷۹: ایجاد نمودار برای تعداد پیامک‌های ارسالی
• 80. فصل ۸۰: ایجاد نمودار برای تعداد ایمیل‌های ارسالی
• 81. فصل ۸۱: مدیریت خطا در فرآیند اتوماسیون
• 82. فصل ۸۲: ثبت لاگ‌های خطا و موفقیت
• 83. فصل ۸۳: ارسال هشدار در صورت بروز خطا
• 84. فصل ۸۴: امنیت اطلاعات بیماران
• 85. فصل ۸۵: رمزنگاری داده‌ها
• 86. فصل ۸۶: مدیریت دسترسی‌ها
• 87. فصل ۸۷: مباحث پیشرفته در اتوماسیون پیگیری
• 88. فصل ۸۸: استفاده از هوش مصنوعی در تحلیل داده‌های پیگیری (مقدماتی)
• 89. فصل ۸۹: پیش‌بینی احتمال عدم مراجعه بیمار
• 90. فصل ۹۰: شخصی‌سازی پیام‌های پیگیری
• 91. فصل ۹۱: اجرای اتوماسیون به صورت سرویس
• 92. فصل ۹۲: استفاده از Docker برای بسته‌بندی اپلیکیشن
• 93. فصل ۹۳: استقرار اتوماسیون بر روی سرور
• 94. فصل ۹۴: مانیتورینگ و نگهداری سیستم اتوماسیون
• 95. فصل ۹۵: ارزیابی اثربخشی سیستم اتوماسیون
• 96. فصل ۹۶: جمع‌آوری بازخورد از تیم درمانی
• 97. فصل ۹۷: بهینه‌سازی فرآیندهای پیگیری
• 98. فصل ۹۸: چالش‌ها و راه‌حل‌های پیاده‌سازی اتوماسیون
• 99. فصل ۹۹: آینده اتوماسیون پیگیری در حوزه سلامت
• 100. فصل ۱۰۰: جمع‌بندی و گام‌های بعدی