منظمة العفو الدولية + طبيب ™

  • محور الذكاء السريري: مُصمَّم للمهنيين الطبيين لدمج الذكاء الاصطناعي في رعاية المرضى والتشخيص.
  • القرارات القائمة على البيانات: تزوّد الأطباء بأدواتٍ لتفسير الرؤى المُولَّدة بواسطة الذكاء الاصطناعي، بهدف التخطيط الدقيق للعلاج.
  • معرفة شاملة بالذكاء الاصطناعي الطبي: تغطي تطبيقات الذكاء الاصطناعي من التحليلات التنبؤية إلى التصوير الطبي والصحة الافتراضية
  • خبرات مُهيأة للمستقبل: تُمكّن ممارسي الرعاية الصحية من قيادة الابتكارات القائمة على الذكاء الاصطناعي في الممارسة السريرية.
سجل الآن
منظمة العفو الدولية + طبيب ™
يسير بخطى ذاتية: $195
بقيادة مدرب: $295

نظرة عامة سريعة: نظرة عامة على الدورة التدريبية والامتحان

فئة الإنجليزية, الذكاء الاصطناعي للرعاية الصحية, جميع الدورات, طبيب, لغة, متوفر الآن, محترف الذكاء الاصطناعي
اسم البرنامج منظمة العفو الدولية + طبيب ™
مدة بقيادة مدرب:1 يوم (حضوري أو افتراضي) | يسير بخطى ذاتية:8 ساعات (يوم واحد)
المتطلبات الأساسية المعرفة الطبية الأساسية: ينبغي أن يمتلك المشاركون معرفة تأسيسية بالممارسات السريرية، والمصطلحات الطبية، وعمليات رعاية المرضى. الإلمام بأنظمة الرعاية الصحية: يُعد الفهم الأساسي لأنظمة الرعاية الصحية—بما في ذلك السجلات الصحية الإلكترونية (EHRs) ومسارات عمل المرضى—أمراً مفيداً. الاهتمام بدمج التكنولوجيا: وجود اهتمام عميق باستكشاف التقاطع بين الذكاء الاصطناعي ومجال الرعاية الصحية، إلى جانب الاستعداد للتعرف على تطبيقات الذكاء الاصطناعي في البيئات الطبية. محو الأمية في مجال البيانات: يُوصى بامتلاك فهم أساسي لمفاهيم البيانات—بما في ذلك جمع البيانات، وتحليلها، وتفسيرها—وذلك لغرض استيعاب نماذج الذكاء الاصطناعي ومقاييس الأداء الخاصة بها. عقلية حل المشكلات: القدرة على التعامل مع التحديات بعقلية موجهة نحو إيجاد الحلول، لا سيما عند تقييم أنظمة الذكاء الاصطناعي وتكييفها لتلائم البيئات السريرية.
تنسيق الامتحان 50 سؤالاً، نسبة النجاح 70%، المدة 90 دقيقة، اختبار عبر الإنترنت تحت المراقبة.

ما ستتعلمه

الذكاء الاصطناعي في البيئات السريرية

اكتسب فهماً شاملاً لدور الذكاء الاصطناعي في التشخيص، ورعاية المرضى، وتحسين سير العمل في البيئات السريرية.

دمج الذكاء الاصطناعي في رعاية المرضى

تعرّف على كيفية تحديد حالات استخدام الذكاء الاصطناعي الخاصة بكل قسم، ودمج الذكاء الاصطناعي عبر مختلف مراحل رعاية المرضى.

تقييم أداء الذكاء الاصطناعي

تعرّف على كيفية تقييم أداء الذكاء الاصطناعي، لضمان فعاليته وامتثاله للوائح التنظيمية في بيئات الرعاية الصحية.

التطبيق الأخلاقي للذكاء الاصطناعي

استكشف الاعتبارات الأخلاقية، والتحيز الخوارزمي، والشفافية لضمان تطبيق مسؤول وفعال للذكاء الاصطناعي في مجال الرعاية الصحية.

وحدات الشهادات

الوحدة 1: ما هو الذكاء الاصطناعي للأطباء؟

  • 1.1 من دعم القرار إلى الذكاء التشخيصي
  • 1.2 ما الذي يجعل الذكاء الاصطناعي في الطب فريداً؟
  • 1.3 أنواع التعلم الآلي في الطب
  • 1.4 الخوارزميات الشائعة ودورها في الرعاية الصحية
  • 1.5 حالات استخدام واقعية عبر التخصصات الطبية
  • 1.6 دحض الخرافات حول الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية
  • 1.7 أدوات فعلية يستخدمها الأطباء السريريون اليوم
  • 1.8 تطبيق عملي: تحليل الصور الطبية باستخدام MediScan AI

الوحدة 2: الذكاء الاصطناعي في التشخيص والتصوير

  • 2.1 مقدمة في الشبكات العصبية: إطلاق العنان لقوة الذكاء الاصطناعي
  • 2.2 الشبكات العصبية الالتفافية (CNNs) للبيانات المرئية: الرؤية بعيون الذكاء الاصطناعي
  • 2.3 أنماط التصوير في الذكاء الاصطناعي الطبي: رؤية الذكاء الاصطناعي متعددة الأنماط
  • 2.4 سير عمل تدريب النموذج: من وسم البيانات إلى النشر – دورة حياة الذكاء الاصطناعي في الطب
  • 2.5 التعاون بين البشر والذكاء الاصطناعي في التشخيص: قوة الذكاء المعزز
  • 2.6 أدوات الذكاء الاصطناعي المعتمدة من إدارة الغذاء والدواء في التصوير التشخيصي: الثقة والتحقق
  • 2.7 نشاط عملي: استكشاف التشخيص التفريقي المدعوم بالذكاء الاصطناعي باستخدام Symptoma

الوحدة 3: مقدمة في التحليل الأساسي للبيانات

  • 3.1 فهم أنواع البيانات السريرية – السجلات الصحية الإلكترونية، والمؤشرات الحيوية، ونتائج المختبر
  • 3.2 البيانات المهيكلة مقابل البيانات غير المهيكلة في الطب
  • 3.3 دور لوحات المعلومات والتصور البصري في القرارات السريرية
  • 3.4 التعرف على الأنماط وكشف الإشارات في بيانات المرضى
  • 3.5 تحديد المرضى المعرضين للخطر من خلال الاتجاهات ودرجات الذكاء الاصطناعي
  • 3.6 نشاط تفاعلي: مساعد الذكاء الاصطناعي لاستخلاص الرؤى من الملاحظات السريرية

الوحدة 4: التحليلات التنبؤية ودعم اتخاذ القرار السريري – تمكين الرعاية الاستباقية للمرضى

  • 4.1 النماذج التنبؤية لتصنيف المخاطر – الإنتان وإعادة الإدخال إلى المستشفى
  • 4.2 الانحدار اللوجستي، أشجار القرار، النماذج التجميعية
  • 4.3 التنبيهات في الوقت الفعلي – أنظمة الإنذار المبكر (MEWS, NEWS)
  • 4.4 الحساسية مقابل النوعية – اختيار المقياس بناءً على الحاجة السريرية
  • 4.5 حالات استخدام التدخلات المُحفَّزة بالذكاء الاصطناعي في وحدات العناية المركزة وغرف الطوارئ

الوحدة 5: معالجة اللغة الطبيعية والذكاء الاصطناعي التوليدي في الاستخدام السريري

  • 5.1 أسس معالجة اللغات الطبيعية في الرعاية الصحية
  • 5.2 نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) في الطب
  • 5.3 هندسة المُوجِّهات في السياقات السريرية
  • 5.4 حالات استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي – التلخيص، نصوص الإرشاد، الترجمة
  • 5.5 الذكاء المحيط: الجيل القادم من التوثيق السريري
  • 5.6 القيود والمخاطر المرتبطة بمعالجة اللغات الطبيعية والذكاء الاصطناعي التوليدي في الطب
  • 5.7 دراسة حالة: تحويل التوثيق السريري وتعزيز رعاية المرضى باستخدام Nabla Copilot

الوحدة 6: الاستخدام الأخلاقي والمنصف للذكاء الاصطناعي

  • 6.1 التحيز الخوارزمي – العرق، والجنس، والأثر الاجتماعي-الاقتصادي
  • 6.2 القابلية للتفسير والشفافية (SHAP وLIME)
  • 6.3 التحقق من صحة الذكاء الاصطناعي عبر المجموعات السكانية
  • 6.4 المعايير التنظيمية – الامتثال لـ HIPAA وGDPR وFDA/EMA
  • 6.5 صياغة سياسات الاستخدام الأخلاقي للذكاء الاصطناعي
  • 6.6 دراسة حالة – ​​الكشف المتحيز لقياس التأكسج النبضي

الوحدة 7: تقييم أدوات الذكاء الاصطناعي في الممارسة العملية

  • 7.1 المقاييس الأساسية: فهم الأساسيات
  • 7.2 تفسير مصفوفة الالتباس ومنحنى ROC
  • 7.3 مطابقة المقاييس حسب السياق السريري
  • 7.4 تفسير مخرجات الذكاء الاصطناعي: تعزيز عملية اتخاذ القرار السريري
  • 7.5 التقييم النقدي لمزاعم الموردين: ضمان الموثوقية والفعالية
  • 7.6 مؤشرات الخطر في أدوات الذكاء الاصطناعي التجارية: التعرف على المخاطر والتخفيف منها
  • 7.7 قائمة التحقق: "10 أسئلة يجب طرحها قبل شراء أدوات الذكاء الاصطناعي"
  • 7.8 تدريب عملي

الوحدة 8: تطبيق الذكاء الاصطناعي في البيئات السريرية

  • 8.1 تحديد حالات استخدام الذكاء الاصطناعي الخاصة بالإدارات
  • 8.2 مواءمة الذكاء الاصطناعي مع مسارات العمل (التشخيص الأولي، العلاج، المتابعة)
  • 8.3 تخطيط المشروع التجريبي: الجدول الزمني، البيانات، ودورات التغذية الراجعة
  • 8.4 أدوار الفريق – الرائد السريري، أخصائي الذكاء الاصطناعي، مسؤول تكنولوجيا المعلومات
  • 8.5 مراقبة أخطاء الذكاء الاصطناعي – تحليل الأسباب الجذرية
  • 8.6 إدارة التغيير في الفرق السريرية
  • 8.7 مثال: سير عمل قسم الطوارئ مع تكامل الذكاء الاصطناعي للفرز
  • 8.8 توسيع نطاق حلول الذكاء الاصطناعي عبر نظام الرعاية الصحية
  • 8.9 تقييم تأثير الذكاء الاصطناعي وأدائه بعد النشر

أكمل الدورة واحصل على الشهادة

Course Certificate

فرص العمل في القطاع

مستشار الرعاية الصحية بالذكاء الاصطناعي

تقديم المشورة للمستشفيات والعيادات بشأن تبني حلول الذكاء الاصطناعي لتحسين التشخيص، ورعاية المرضى، والكفاءة التشغيلية.

مسؤول تنفيذ الذكاء الاصطناعي السريري

الإشراف على نشر الأنظمة المدعومة بالذكاء الاصطناعي في البيئات السريرية، بهدف تبسيط سير العمل، والحد من الأخطاء، وتعزيز تقديم الرعاية.

محلل بيانات طبية باستخدام الذكاء الاصطناعي

تطوير وتطبيق نماذج الذكاء الاصطناعي لتحليل بيانات المرضى، والتنبؤ بالاتجاهات الصحية، ودعم قرارات العلاج القائمة على الأدلة.

مدير الابتكار في الرعاية الصحية

دفع عجلة دمج الذكاء الاصطناعي في الممارسات الطبية لتعزيز نتائج المرضى وتبسيط العمليات السريرية.

كبير مسؤولي الذكاء الاصطناعي الطبي

قيادة التبني الاستراتيجي للذكاء الاصطناعي في قطاع الرعاية الصحية، لتعزيز الابتكار والتحول الرقمي والطب الشخصي.

الأسئلة الشائعة

المتطلبات الأساسية

تفاصيل الامتحان

درجة النجاح

70%

شكل

50 أسئلة اختيار من متعدد/إجابات متعددة

مخطط الامتحان

ما هو الذكاء الاصطناعي للأطباء؟ 9%
الذكاء الاصطناعي في التشخيص والتصوير الطبي 13%
مقدمة في التحليل الأساسي للبيانات 13%
التحليلات التنبؤية ودعم القرار السريري: تمكين الرعاية الاستباقية للمرضى 13%
معالجة اللغات الطبيعية والذكاء الاصطناعي التوليدي في الاستخدامات السريرية 13%
الاستخدام الأخلاقي والمنصف للذكاء الاصطناعي 13%
تقييم أدوات الذكاء الاصطناعي في الممارسة العملية 13%
تطبيق الذكاء الاصطناعي في البيئات السريرية 13%
التعلم الذاتي عبر الإنترنت

التعلم الذاتي عبر الإنترنت: 8 ساعات (يوم واحد)

سعر: $195

التعليم عبر الإنترنت بقيادة مدرب

التعليم عبر الإنترنت بقيادة مدرب: 1 يوم (حضوري أو افتراضي)

سعر: $295

الأدوات الأساسية للذكاء الاصطناعي التي تم تغطيتها