بعد ظهور مجال الذكاء الاصطناعي (AI) أصبح هناك تغيرات جذرية في جميع المجالات، ومن المجالات التي أظهر الذكاء الاصطناعي فيها تأثير هو مجال الصحة، فأصبح هناك طرق كثيرة لاستخدام AI في العيادات بطرق أمنة، لذلك سنقدم لك في مقالنا هذا تخصص AI in Healthcare، والذي سيعلمك كيف يمكن للذكاء الاصطناعي أن يؤثر على سلامة المرضى، وكيف أثر على عالم الطب وممارسة المهنة الطبية، بالإضافة إلى التعرف على طرق إدخال الذكاء الاصطناعي إلى العيادة بطريقة أمنة، وسيكون هناك في نهاية التخصص مشروع تخرج تطبيقي على ما تعلمته للتأكد من فهمك الجيد للتخصص، وسنقدم لك في هذا المقال شرح التخصص.
دورة Introduction to Healthcare
تشرح لك هذه الدورة المقررات الأساسية لنظم الرعاية، حيث ستتعرف في هذا المساق على ممارسات الأطباء المختلفة، والمستشفيات، والأدوية، والتمويل، وترتيبات التأمين، فيجب أن تتعرف عليهم في البداية حتى تستطيع إدراك التغير الذي سيقوم به الذكاء الاصطناعي في هذه المجالات، وكذلك ستتعرف على التحديات المختلفة التي تواجه إدارة تكاليف الرعاية الصحية، وكيف هي نظم الرعاية الصحية في الدول المتقدمة، وكذلك سيتم تقديم مؤسسات رئيسية لتشارك في هذا المساق ليكون أمامك الواقع العملي بجانب النظري كذلك، ومن الدروس المختلفة المطروحة في هذه الدورة:
- A Simple Interaction Between Providers and Patients: تفاعل بسيط بين المرضى والأطباء.
- Beyond Patients, Providers, and Intermediaries: Other Players in the Health Care System: ما وراء المرضى ومقدمي الخدمات والوسطاء: اللاعبون الآخرون في نظام الرعاية الصحية.
- The Challenge of Rising Health Care Costs: التحدي المتمثل في إرتفاع تكاليف الرعاية الصحية.
- Capitation Payment Systems: Overview and Structure: أنظمة الدفع بنظام الرؤوس الفردية.
- Risk Shifting in Physician Payment and Multi-Layered Physician Payment Arrangements: تحويل المخاطر في دفع أجور الأطباء وترتيبات دفع أجور الأطباء متعددة الطبقات .
- Lessons for AI and Data: دروس الذكاء الاصطناعي والبيانات.
- Hospital Payment Topics: Payments for Inpatient vs Outpatient Services, Hospital vs Physician Payments; Charges and Payments: موضوعات الدفع في المستشفى: مدفوعات خدمات المرضى الداخليين مقابل خدمات العيادات الخارجية، ومدفوعات المستشفى مقابل الأطباء؛ الرسوم والمدفوعات.
- Intermediaries and the Broad Challenges Facing Health Care Systems: الوسطاء والتحديات الواسعة التي تواجه أنظمة الرعاية الصحية.
ولكي تدرس هذه الدروس يمكنك ذلك من خلال رابط الدورة التالي:
دورة Introduction to Clinical Data
ستظهر لك هذه الدورة التدريبية المقدمة من كورسيرا، بعض المعلومات السرية التي تم جمعها أثناء الرعاية الصحية. فسوف تعرف كيف تقوم ببناء مجموعة بيانات جاهزة للتحليل، وطرق تطبيق الإجراءات الحسابية، وماهي قضايا العدالة والتحيز، وكيف تنشأ هذه القضايا، وطرق الاستفادة من بيانات الرعاية الصحية لاتخاذ قرارات تتعلق برعاية المرضى، كذلك التعرف على الطرق المختلفة لاستخراج البيانات الرسمية، وكيف تقوم بتمثيل الوقت وتوقيت الأحداث لاستخراج البيانات الرسمية، بالإضافة إلى التدرب على طرق إنشاء مجموعات بيانات جاهزة للتحليل من الجداول الزمنية الخاصة بالمريض، ومن دروس هذا الكورس:
- Introduction to the data mining workflow: مقدمة عن سير عمل استخراج البيانات.
- Research questions suited for clinical data: قم بإعادة النظر في البيانات.
- Properties that make answering a research question useful: الخصائص التي تجعل الإجابة على سؤال البحث مفيدة.
- Strengths and weaknesses of observational data: نقاط القوة والضعف في بيانات الرصد.
- Bias and error from the healthcare system perspective: التحيز والخطأ من منظور الرعاية الصحية.
- How a patient’s outcome could be misclassified: كيف يمكن أن يتم تصنيف نتائج المريض بشكل خاطئ.
- Time, timelines, timescales and representations of time: الوقت، والجداول الزمنية، والجداول الزمنية وتمثيلات الوقت.
- Main points about creating analysis ready datasets: النقاط الرئيسية حول إنشاء مجموعات بيانات جاهزة للتحليل.
ولكي تستطيع الولوج إلى محتويات هذه الدورة التدريبية، أنقر الرابط التالي:
دورة Fundamentals of Machine Learning for Healthcare
توضح لك هذه الدورة التدريبية قدرة التعلم الآلي، والذكاء الاصطناعي على إحداث تغيرات في الرعاية الصحية، وكيف لها أن تقوم بتطوير الرعاية الصحية بشكل كبير وواعد. ولكي تستطيع أن تحدث تغييرا في عملك المتعلق بالصحة، يجب أن تتعلم الأساسيات، والمفاهيم، والمبادئ الخاصة بالرعاية الصحية، والتعلم الآلي. وذلك ما ستتعلمه في هذه الدورة، فسوف تتعرف على مناهج التعلم الآلي، وحالات الاستخدام الطبي، وكيف تمارس ما تعلمته من أنظمة التعلم الآلي على عملك في مجال الرعاية الصحية، كذلك دراسة السياسة الصحية، وكيف يتم تطوير الأدوية، وماهي علوم البيانات المتعلقة بالرعاية الصحية، ومن دروس هذه الدورة التدريبية:
- ?Why machine learning in healthcare: لماذا التعلم الآلي في مجال الرعاية الصحية؟.
- ?Why Healthcare Needs Machine Learning: لماذا تحتاج الرعاية الصحية إلى التعلم الآلي؟.
- Machine Learning, Biostatistics, Programming: التعلم الآلي، الإحصاء الحيوي، البرمجة.
- ?Can Machine Learning Solve Everything: هل يمكن للتعلم الآلي أن يحل كل شيء؟.
- Machine Learning Terms, Definitions, and Jargon: مصطلحات وتعريفات التعلم الآلي.
- Other Traditional Supervised Machine Learning Approaches: أساليب التعلم الآلي التقليدية الأخرى الخاضعة للإشراف.
- Deep Learning and Neural Networks: التعلم العميق والشبكات العصبية.
- Death by GPS and Other Lessons of Automation Bias: الموت بواسطة نظام تحديد المواقع العالمي (GPS) ودروس أخرى من تحيز الأتمتة.
ولمعرفة المزيد من دروس هذا الكورس، قم بزيارة الرابط التالي:
دورة Evaluations of AI Applications in Healthcare
لقد أحدث الذكاء الاصطناعي تحول كبير في مجالات كثيرة حول العالم، ومن هذه المجالات هو مجال الرعاية الصحية، فجعلك قادرا على تحليل البيانات الخاصة بزيارات المرضى إلى العيادة، والأدوية التي يتم وصفها للمرضى، والزيارات والاختبارات المعملية، وأيضا التعرف على البيانات الخارجة عن النظام الصحي مثل: خدمات وسائل التواصل الاجتماعي، والتعاملات الخاصة ببطاقة الائتمان، وسجلات التعداد السكاني، كذلك نشاطات البحث التي تتم على الإنترنت خاصة بالمعلومات الصحية. سيتم تناقش التطبيقات الحالية والمستقبلية الخاصة بالذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية، وكيف تقوم بإدخال الذكاء الاصطناعي إلى العيادة بطريقة أمنة وأخلاقية، ستكون هذه الدورة الإرشادية لك في مشروع التخرج الذي ستقوم بعمله، وسيكون عبارة عن رحلة المريض وتتبع بياناته، ومن دروس هذا المساق:
- A Simple Interaction Between Providers and Patients: تفاعل بسيط بين مقدمي الرعاية والمرضى.
- Beyond Patients, Providers, and Intermediaries: Other Players in the Health Care System: ما وراء المرضى ومقدمي الخدمات والوسطاء: اللاعبون الآخرون في نظام الرعاية الصحية.
- The Challenge of Rising Health Care Costs: التحدي المتمثل في ارتفاع تكاليف الرعاية الصحية.
- Characteristics of Physician Practices: خصائص ممارسات الطبيب.
- Capitation Payment Systems: Overview and Structure: أنظمة الدفع الفردية: نظرة عامة وهيكلية.
- Risk Shifting in Physician Payment and Multi-Layered Physician Payment Arrangements: تحويل المخاطر في دفع أجور الأطباء وترتيبات دفع أجور الأطباء متعددة الطبقات.
- Basic Operations and Characteristics of Hospitals: العمليات الأساسية وخصائص المستشفيات
- Overview of AI applications in delivery of health care services and ethical issues: نظرة عامة على تطبيقات الذكاء الاصطناعي في تقديم خدمات الرعاية الصحية والقضايا الأخلاقية.
ولكي تستطيع أخذ هذه الدورة من تخصص AI in Healthcare، إليك الرابط الخاص بها:
دورة AI in Healthcare Capstone
تكون هذه الدورة عن مشروع التخرج الخاص بتخصص AI in Healthcare، حيث تمثل المرشد لك في هذا المشروع في البداية ستأخذك في جولة لمراجعة البيانات التي تم التعرض لها في الدورات السابقة، فستعرفك هذه الدورة عن رحلة بعض المرضى مثل: المريض الذي يعاني من أمراض الجهاز التنفس، وعلاقة كورونا بأمراض الجهاز التنفسي، وكيف يتم رعاية هذه المرضى، أيضا كيفية النظر إلى البيانات الخاصة بالمريض، والبيانات الصحية الإلكترونية، وبيانات الصور، أيضا كيف تقوم ببناء النماذج التي توفر اتخاذ قرارات تقسيم المخاطر الخاصة بالمريض، بالإضافة إلى التعرف على البيانات المستخدمة، وأنواع البيانات التي يتم استخدامها، وكيف تقييم النموذج، والتعامل مع الجدول الزمني للمريض، والقضايا التي تظهر عند استخدام الذكاء الاصطناعي في اتخاذ القرارات. ومن دروس هذه الدورة:
- Getting Started, Phase 1: Data Collection: البدء، المرحلة الأولى: جمع البيانات.
- Phase 2: Model Training Part 1: نموذج التدريب.
- Model Evaluation: تقييم النموذج.
- Model Deployment and Regulation, Wrap Up: نشر النموذج وتقييمه، الختام.
ولكي تستطيع أن تأخذ هذه الدورة أنقر الرابط التالي:
وإذا كنت تريد أن تلقي نظرة على التخصص كاملا، فهذا هو رابط التخصص:
كان هذا مقالا عن تخصص AI in Healthcare، ولا تنسى أن تتابعنا على مواقع التواصل الاجتماعي:
