التحول في الرعاية الصحية بالذكاء الاصطناعي: أفضل ممارسات تعلم الآلة في القطاع الصحي

تهدف هذه الورشة المكثفة لمدة خمسة أيام إلى تزويد المشاركين بالمعرفة العملية والخبرة التطبيقية في التحليل الإحصائي، ومعالجة البيانات، وتقنيات تعلم الآلة المخصصة للبيانات الطبية.

سيستكشف المشاركون أساليب التعلم الخاضع للإشراف وغير الخاضع للإشراف لاستخلاص الرؤى، والتنبؤ بالنتائج، ودعم اتخاذ القرارات الطبية.

تربط هذه الورشة بين الفهم النظري والتطبيقات الواقعية في مجال الرعاية الصحية، من خلال الاستفادة من البيانات السريرية لاكتشاف الأنماط، وتقييم المخاطر، وتحسين دقة التنبؤ في التشخيص وخطط العلاج.

نظرة عامة على الورشة

الأهداف التعليمية

● تطبيق الأساليب الإحصائية الأساسية في مجال الرعاية الصحية.
● إجراء تحليل استكشافي للبيانات الطبية (EDA).
● تنظيف البيانات السريرية ومعالجتها وعرضها بصريًا.
● بناء وتقييم نماذج تعلم الآلة للتصنيف والانحدار.
● استخدام التعلم الخاضع للإشراف للتنبؤ بالنتائج الطبية.
● تطبيق التعلم غير الخاضع للإشراف للتجميع واكتشاف الحالات الشاذة.
● توصيل النتائج المستندة إلى البيانات في السياقات الطبية بوضوح.
● دمج المعرفة المتخصصة في المجال لتحسين دقة النماذج.
● استخدام لغة Python ومكتبات مثل pandas وscikit-learn.

المدة: 5 أيام

اليوم الأول:

● استكشاف البيانات، عرضها بصريًا، وتحليل مؤشرات الأداء الإحصائية (KPIs)

اليوم الثاني:

● تحليل البيانات

اليوم الثالث:

● التعلم الخاضع للإشراف للنماذج التنبؤية

اليوم الرابع:

● استكمال التعلم الخاضع للإشراف للنماذج التنبؤية

اليوم الخامس:

● التعلم غير الخاضع للإشراف وتقنيات خفض الأبعاد (Dimensionality Reduction)

● التحليل الاستكشافي للبيانات السريرية (EDA) الخاصة بالمرضى.
● تنظيف البيانات ومعالجة القيم المفقودة.
● التعلم الخاضع للإشراف: الانحدار اللوجستي، أشجار القرار، آلات الدعم الناقل (SVMs).
● التعلم غير الخاضع للإشراف: التجميع باستخدام K-Means وتحليل المكونات الرئيسية (PCA).
● هندسة الخصائص (Feature Engineering) للنماذج الطبية.
● مقاييس التقييم: الدقة، والاستدعاء، والدقة التنبؤية، ومنحنيات ROC.
● دراسات حالة: التنبؤ بالأمراض، وتصنيف المخاطر الصحية.
● تطبيقات عملية بالبرمجة الحية (Live Coding) وحلول التوليد التلقائي (Prompt Engineering).

ماذا ستتضمن الورشة؟