در این دوره ، تحلیلگر داده های بهداشتی ، Thais Cooke به شما نشان می دهد که چگونه SQL را در زمینه مراقبت های بهداشتی ادغام کنید. با استفاده از سوابق الکترونیکی و ادغام مورد نیاز برای درمان یک فرد به عنوان یک کل ، درک قوی از زبانهای رایانه ای ، همراه با آگاهی از چالش های مراقبت های بهداشتی ، می تواند به ایجاد نتایج بهتر برای بیماران و همچنین راه حل هایی برای مشکلات موجود در صنعت کمک کند. داده ها در حال حاضر تولید می شوند. این فقط به افرادی احتیاج دارد که می دانند چگونه از آن استفاده کنند. بیاموزید که چگونه SQL را در مدیریت مراقبت از بیمار ، مدیریت مراقبت از جمعیت ، تحقیقات بالینی و مدیریت مراقبت های بهداشتی استفاده کنید. به علاوه ، چالش های کامل در دوره و یک پروژه نهایی برای کمک به شما در تمرین و تحکیم آنچه یاد می گیرید. یادگیری SQL متخصصان مراقبت های بهداشتی را قادر می سازد تا با بهبود نتایج بیماران و کارآیی عملیاتی ، کار خود را تقویت کنند.

 دنیای هیجان انگیز کاربردهای یادگیری عمیق در مراقبت های بهداشتی را از طریق این دوره عمیق کاوش کنید. بیاموزید که چگونه ناهنجاری‌ها را در تصاویر اشعه ایکس از طریق شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)، تنظیم دقیق مدل‌های از پیش آموزش‌دیده، و استفاده از یادگیری شات صفر، طبقه‌بندی و تشخیص دهید. اصول یادگیری عمیق، از جمله شبکه های عصبی، آموزش مدل، و تنظیم فراپارامتر که به طور خاص برای مراقبت های بهداشتی طراحی شده است را درک کنید. در فعالیت‌های عملی شرکت کنید که در آن داده‌ها را از قبل پردازش می‌کنید، مدل‌هایی را با پایتون می‌سازید، و از چارچوب‌هایی مانند TensorFlow و PyTorch استفاده می‌کنید. توسعه مهارت های عملی در تشخیص و تقسیم بندی اشیا برای تشخیص و تشخیص موثر شرایط پزشکی. در مورد ملاحظات اخلاقی و محدودیت های داده مربوط به استفاده از هوش مصنوعی در زمینه پزشکی بینش به دست آورید. در پایان این دوره، شما مجهز به استفاده از تکنیک های یادگیری عمیق در چالش های مراقبت های بهداشتی در دنیای واقعی، بهبود دقت تشخیصی و نتایج بیمار خواهید شد.

 

تقاضای فزاینده ای برای ادغام جریان های کاری هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در بسیاری از بخش های مختلف تجاری وجود دارد. این امر به‌ویژه در چشم‌انداز مراقبت‌های بهداشتی جهانی امروزی که دائماً در حال تحول است صادق است.

در این دوره، مربی Wuraola Oyewusi یک نمای کلی از این که چگونه هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی می‌توانند فرآیندهای مراقبت‌های بهداشتی، تجزیه و تحلیل داده‌ها، نتایج سلامت و موارد دیگر را بهینه کنند، ارائه می‌دهد. در طول مسیر، بینش هایی را جمع آوری کنید که از نمونه های دنیای واقعی به دست آمده است تا به ملاحظات پیچیده حریم خصوصی و اخلاقی در صنعت رسیدگی کنید. Wuraola همچنین به شما نشان می‌دهد که چگونه از یادگیری ماشین برای مجموعه داده‌های مراقبت‌های بهداشتی جدولی با استفاده از نوت‌بوک Google Colab، از جمله سوابق بالینی، طبقه‌بندی، پیش‌بینی‌ها، رگرسیون، خوشه‌بندی، و محلی‌سازی استفاده کنید.

 ارائه دهندگان مراقبت های بهداشتی و بیماران به طور یکسان ارزش فوق العاده ای را در این دوره مبتنی بر مصاحبه در زمینه مراقبت های بهداشتی AI نشان می دهند ، که شامل مکالمه ای با مدیر ارشد علوم داده مایکروسافت ، دکتر متیو لنگرن است. ما در مورد چگونگی تأثیر هوش مصنوعی بر مراقبت از بیمار ، بهبود کارآیی گردش کار و تأثیرگذاری بر روابط مرتبط با مراقبت های بهداشتی صحبت خواهیم کرد. ما همچنین به اخلاق و تأثیر اجتماعی شیوه های مختلف مراقبت های بهداشتی AI محور خواهیم بود. حتی اگر در بین 10 ٪ افرادی که در صنعت مراقبت های بهداشتی شاغل هستند ، نیستید ، نمی خواهید این گفتگوی مهم را با این رهبر فکر باورنکردنی از دست بدهید - زیرا این موضوع بر همه ما تأثیر می گذارد.

 در این دوره ، Thais Cooke ، تحلیلگر داده های بهداشت و درمان ، به شما می آموزد که چگونه برنامه های مؤثر مدیریت داده ها را در سازمان های بهداشت و درمان توسعه ، پیاده سازی و مدیریت کنید. الزامات نظارتی ، مدیریت کیفیت داده ها ، پروتکل های امنیتی و استراتژی های اجرای را کاوش کنید. نحوه رسیدگی به چالش های منحصر به فرد داده های مراقبت های بهداشتی را کشف کنید. چارچوب های عملی را ایجاد کنید که تقاضای انطباق را با نیازهای سازمانی برای دسترسی به داده ها و استفاده از داده ها متعادل کنید. این که آیا شما یک متخصص بهداشت و درمان هستید که تخصص داده های خود را گسترش می دهید یا یک متخصص داده در حال انتقال به مراقبت های بهداشتی است ، این دوره ابزارهای اساسی برای حرکت در تقاطع پیچیده عملیات مراقبت های بهداشتی و مدیریت داده ها را فراهم می کند.