, ,

کتاب بازآفرینی تصمیم‌گیری بالینی: کاربرد هوش مصنوعی و کلان‌داده‌ها در پزشکی مدرن

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.

📚 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

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب بازآفرینی تصمیم‌گیری بالینی: کاربرد هوش مصنوعی و کلان‌داده‌ها در پزشکی مدرن

موضوع کلی: فناوری اطلاعات سلامت

موضوع میانی: سیستم‌های پشتیبان تصمیم‌گیری بالینی

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر فناوری اطلاعات سلامت و نقش آن در پزشکی مدرن
  • 2. مفاهیم پایه سیستم‌های پشتیبان تصمیم‌گیری بالینی (CDS)
  • 3. تاریخچه و تکامل CDS
  • 4. انواع مختلف سیستم‌های CDS
  • 5. معماری سیستم‌های CDS
  • 6. ارزیابی نیازهای بالینی و تعیین اهداف CDS
  • 7. جمع‌آوری و مدیریت داده‌های بالینی
  • 8. استانداردهای تبادل اطلاعات سلامت (HL7, FHIR)
  • 9. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی (AI) در پزشکی
  • 10. یادگیری ماشین (Machine Learning) و کاربردهای آن در CDS
  • 11. شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANN) و یادگیری عمیق (Deep Learning) در CDS
  • 12. پردازش زبان طبیعی (NLP) و استخراج اطلاعات از متون پزشکی
  • 13. کلان‌داده‌ها (Big Data) در پزشکی: فرصت‌ها و چالش‌ها
  • 14. تحلیل کلان‌داده‌ها برای بهبود تصمیم‌گیری بالینی
  • 15. امنیت و حریم خصوصی داده‌های سلامت
  • 16. ملاحظات اخلاقی در استفاده از هوش مصنوعی و کلان‌داده‌ها در CDS
  • 17. قوانین و مقررات مربوط به داده‌های سلامت
  • 18. مبانی احتمالات و آمار در CDS
  • 19. مدل‌سازی تصمیم‌گیری بالینی
  • 20. درخت‌های تصمیم (Decision Trees) در CDS
  • 21. شبکه‌های بیزین (Bayesian Networks) در CDS
  • 22. سیستم‌های مبتنی بر قانون (Rule-Based Systems) در CDS
  • 23. استفاده از Ontology در CDS
  • 24. کاربرد Terminology های پزشکی (SNOMED CT, LOINC) در CDS
  • 25. مقدمه‌ای بر سیستم‌های خبره (Expert Systems) در پزشکی
  • 26. نمایندگی دانش (Knowledge Representation) در CDS
  • 27. رابط کاربری (User Interface) و تجربه کاربری (User Experience) در CDS
  • 28. طراحی رابط کاربری مناسب برای CDS
  • 29. ارزیابی و تست usability سیستم‌های CDS
  • 30. ادغام CDS در جریان کار بالینی (Clinical Workflow)
  • 31. بهینه‌سازی گردش کار با استفاده از CDS
  • 32. مقاومت در برابر تغییر و راهکارهای غلبه بر آن
  • 33. رهبری و مدیریت پروژه‌های CDS
  • 34. تیم‌سازی و همکاری در پروژه‌های CDS
  • 35. بودجه‌بندی و بازگشت سرمایه (ROI) در پروژه‌های CDS
  • 36. مقدمه‌ای بر سیستم‌های هشدار بالینی (Clinical Alerting Systems)
  • 37. طراحی و پیاده‌سازی هشدارهای بالینی موثر
  • 38. جلوگیری از خستگی هشدار (Alert Fatigue)
  • 39. سیستم‌های پشتیبانی از تجویز دارو (Medication Order Entry)
  • 40. تشخیص تداخلات دارویی (Drug Interaction Checking)
  • 41. پشتیبانی از دوزینگ دارو (Dosage Calculation)
  • 42. سیستم‌های پشتیبانی از تشخیص بیماری (Diagnostic Decision Support)
  • 43. استفاده از CDS در رادیولوژی و تصویربرداری پزشکی
  • 44. استفاده از CDS در پاتولوژی و آزمایشگاه
  • 45. استفاده از CDS در مراقبت‌های اورژانس
  • 46. استفاده از CDS در مراقبت‌های مزمن
  • 47. پشتیبانی از خودمدیریتی بیمار (Patient Self-Management)
  • 48. استفاده از CDS در سلامت از راه دور (Telehealth)
  • 49. پایش از راه دور بیمار (Remote Patient Monitoring)
  • 50. استفاده از CDS در پیشگیری از بیماری
  • 51. استفاده از CDS در مدیریت جمعیت (Population Health Management)
  • 52. استفاده از CDS در کاهش هزینه‌های مراقبت‌های بهداشتی
  • 53. بهبود کیفیت مراقبت‌های بهداشتی با استفاده از CDS
  • 54. ارزیابی تاثیر CDS بر نتایج بالینی (Clinical Outcomes)
  • 55. متاآنالیز و بررسی سیستماتیک اثربخشی CDS
  • 56. کاربرد CDS در تحقیقات بالینی
  • 57. استفاده از CDS در آموزش پزشکی
  • 58. توسعه و نگهداری مداوم سیستم‌های CDS
  • 59. به‌روزرسانی دانش و الگوریتم‌ها در CDS
  • 60. مقیاس‌پذیری و انعطاف‌پذیری سیستم‌های CDS
  • 61. یکپارچه‌سازی CDS با سایر سیستم‌های اطلاعاتی بیمارستان
  • 62. انتخاب پلتفرم مناسب برای توسعه CDS
  • 63. استفاده از معماری سرویس‌گرا (SOA) در CDS
  • 64. نقش CDS در بهبود ایمنی بیمار (Patient Safety)
  • 65. کاهش خطاهای پزشکی با استفاده از CDS
  • 66. تجزیه و تحلیل ریشه‌ای (Root Cause Analysis) با استفاده از CDS
  • 67. مشارکت بیمار در طراحی و توسعه CDS
  • 68. اندازه‌گیری رضایت بیمار از CDS
  • 69. بازخورد بیمار و بهبود CDS
  • 70. تجربیات پیاده‌سازی موفق CDS در بیمارستان‌ها
  • 71. مطالعات موردی در مورد CDS
  • 72. روندها و چالش‌های نوظهور در CDS
  • 73. نقش اینترنت اشیا (IoT) در CDS
  • 74. کاربرد بلاک‌چین (Blockchain) در داده‌های سلامت
  • 75. واقعیت افزوده (AR) و واقعیت مجازی (VR) در CDS
  • 76. آینده CDS: چشم‌اندازها و پیش‌بینی‌ها
  • 77. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) در CDS
  • 78. مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) در CDS
  • 79. هوش مصنوعی قابل توضیح (Explainable AI) در CDS
  • 80. اخلاق در هوش مصنوعی و تصمیم‌گیری بالینی
  • 81. انحراف و انصاف در الگوریتم‌های هوش مصنوعی
  • 82. روش‌های ارزیابی الگوریتم‌های یادگیری ماشین
  • 83. انواع سوگیری در داده‌ها و مدل‌ها
  • 84. تضمین کیفیت داده‌ها برای CDS
  • 85. مبانی برنامه‌نویسی و توسعه نرم‌افزار برای CDS
  • 86. زبان‌های برنامه‌نویسی مورد استفاده در CDS
  • 87. ابزارهای توسعه نرم‌افزار برای CDS
  • 88. پایگاه داده‌ها و مدیریت اطلاعات برای CDS
  • 89. استفاده از Cloud Computing در CDS
  • 90. استراتژی‌های استقرار CDS
  • 91. برنامه‌ریزی برای پیاده‌سازی CDS
  • 92. تیم پیاده‌سازی و نقش‌ها
  • 93. مدیریت ریسک در پروژه‌های CDS
  • 94. نگهداری و پشتیبانی از سیستم CDS پس از استقرار
  • 95. آموزش کاربران در مورد استفاده از CDS
  • 96. بازاریابی و ترویج CDS در بین متخصصان مراقبت‌های بهداشتی
  • 97. تاثیر CDS بر کیفیت مراقبت از بیمار
  • 98. استفاده از CDS برای بهبود نتایج بیمار
  • 99. اندازه‌گیری و نظارت بر تاثیر CDS
  • 100. آینده تصمیم‌گیری بالینی با هوش مصنوعی و کلان داده

📚 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

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب بازآفرینی تصمیم‌گیری بالینی: کاربرد هوش مصنوعی و کلان‌داده‌ها در پزشکی مدرن”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

پیمایش به بالا