فناوریهای دیجیتال در بسیاری از زمینهها از جمله مراقبتهای بهداشتی انقلابی ایجاد کردهاند. با کمک این فناوریها میتوان روشهای درمانی و سایر خدمات بهداشتی و پزشکی را برای افراد و بیماران توسعه داد. علم داده ...
فناوریهای دیجیتال در بسیاری از زمینهها از جمله مراقبتهای بهداشتی انقلابی ایجاد کردهاند. با کمک این فناوریها میتوان روشهای درمانی و سایر خدمات بهداشتی و پزشکی را برای افراد و بیماران توسعه داد. علم داده در پزشکی شامل مراحل جمعآوری، پردازش و تجزیه و تحلیل دادههاست. هدف از توسعه این علم پیوند دادن مراقبتهای پزشکی و تحقیقات است. انجام این کار به ما کمک میکند که بیماریها را بهتر درک کنیم و روشهای درمانی را برای هر بیمار شخصیسازی کنیم. این علم همچنین به ما امکان پیشبینی بهتر تاثیرات درمانی را میدهد.
یادگیری داده کاوی در پزشکی به ما کمک میکند تا مهارتها و تواناییهایی به دست آوریم که بتوانیم دادههای پزشکی را از منابع مختلف جمعآوری کرده و همچنین مجموعه دادهها را تمیز و ادغام کنیم. کاربرد علم داده در پزشکی شامل طیف وسیعی از خدمات میشود که نمیتوان به راحتی از آنها گذشت. به طور کلی از این علم میتوان در زمینههای علوم پزشکی زیر استفاده کرد:
داده کاوی و هوش مصنوعی در پزشکی نتیجه استفاده از الگوریتمهای پیادهسازی شده در نرمافزار برای تامین نیازهای علوم پزشکی در هر بخش است. این کار با ساخت مدلهای تحلیلی، طبقهبندی، پیشبینی اطلاعات و ارائه انجام میشود. تکنیکهای مختلفی در داده کاوی پزشکی وجود دارد، اما موضوعاتی که بیشترین کاربرد را دارد، عبارتند از: طبقهبندی، رگرسیون، خوشهبندی، کشف قوانین تفسیری وابستگیها و تحلیل دنباله. در این دوره بخشی از این تکنیکها را به شما آموزش خواهیم داد.
از آنجایی که علم داده در صنعت، پژوهش و همچنین به صورت خاص در پزشکی جایگاه ویژهای را به خود اختصاص داده است، تصمیم گرفتیم تا در طی یک دوره آموزشی به این موضوع مهم بپردازیم. در این دوره شما را با مفهوم دیتاساینس یا همان علم داده آشنا میکنیم. همچنین به شما میگوییم که چگونه میتوانید این علم بهروز را کم کم بیاموزید و برای دیتاساینتیست شدن به چه اطلاعات اولیهای نیاز دارید.
هدف اصلی دوره آموزش کاربرد علوم داده در پزشکی این است که افراد علاقهمند به علوم تجربی و حتی مهندسانی که به حوزه سلامت و پزشکی علاقهدارند، بتوانند در صنعت سلامت و هوش مصنوعی به تحقیق و فعالیت بپردازند.
با توجه به این که برای این دوره هیچ پیشنیاز خاصی تعریف نشده است، افراد زیر میتوانند بهره کافی از این دوره را ببرند:
بعد از فراگیری دوره آموزش علم داده در پزشکی چه مهارتهایی کسب خواهید کرد؟
پیشنیازهای مورد نیاز برای فراگیری دوره آموزش علم داده در پزشکی چیست؟
این دوره پیشنیاز خاصی ندارد، فقط کافی است به ریاضیات دوران دبیرستان کاملا مسلط باشید.
مباحث هوش مصنوعی و برنامهنویسی به قدری وسیع است که میتوانید تمام اینترنت را به عنوان منابع مکمل در نظر بگیرید. همواره میتوانید از سایتها و برنامههای مختلف نکات خوب و پرکاربردی فرا بگیرید. دورههای آموزش پایتون، ماشین لرنینگ و مباحث مرتبط با این موارد به بهبود عملکرد و یادگیری بیشتر شما کمک میکند. همچنین ما به شما توصیه میکنیم که دو سایت زیر را با دقت بیشتری بررسی و مطالعه کنید:
دوره آموزش علم داده در پزشکی به نوعی اولین دورهای است که فیزیک، آمار، هوش مصنوعی و پزشکی را با هم ترکیب کرده است. این دوره تمام این علوم را به گونهای کنار هم قرار داده که به هدف اصلی خود که کاربرد هوش مصنوعی در سلامت است، برسد.
علوم داده یکی از بهروزترین دانشهای جهان است که استفاده گستردهای در تمام صنایع و حوزهها دارد. پزشکی یکی از حوزههایی است که علم داده را به درون خود راه داده و استفادههای بیشماری از آن دارد. در دوره آموزش کاربرد علم داده (data science) در پزشکی سعی میکنیم مهمترین نکات و مواردی را که برای ماهر شدن در این رشته باید بدانید، مطرح کنیم.
بنابراین ابتدا به معرفی این علم جدید و کمتر شناختهشده میپردازیم و پس از آشنایی با دیتا و کلاندادهها به اصل مبحث علوم داده در پزشکی وارد میشویم. در نهایت هم برنامهنویسی لازم برای علوم داده و مباحث مقدماتی مرتبط با پایتون را برای شما عزیزان توضیح میدهیم.
علم داده یا همان دیتا ساینس (Data Science) با پیشرفتهایی که در سالهای اخیر داشته تحولات گستردهای در صنعت پزشکی به وجود آورده است. جهانی که در آن زندگی میکنیم جهان دادهها است و بسیاری از متخصصان به دنبال استفاده حداکثری از دادهها برای کشف داروهای جدید، شناسایی بیماریها و کاهش هزینههای سنگین مراقبت پزشکی هستند. آموزش علم داده در پزشکی به افراد کمک میکند تا شناخت بهتری نسبت به بیماریها پیدا کرده و مناسبترین درمانها را به بیماران پیشنهاد دهند. نکته قابل توجه در اموزش علم داده این است که امکان ارائه راهحلهای مخصوص برای هر فرد با توجه به نوع بیماری وجود دارد؛ یعنی هر فرد با توجه به سوابق بیماری و سایر فاکتورهایی که با تحلیل دادهها به دست میآید راه حل درمانی مخصوص به خود را دریافت میکند.
دادههای پزشکی یک منبع بسیار غنی هستند که استفاده صحیح از آنها میتواند اطلاعات ارزشمندی را در اختیار پزشکان قرار دهد؛ این مساله سبب شده تا توجه ویژهای به داده کاوی در علم پزشکی وجود داشته باشد. در واقع میتوان گفت هر چقدر در حوزه سلامت به پیشرفتهای بزرگی دست پیدا کنیم جان انسانهای بیشتری را نجات خواهیم داد.
کاربرد یادگیری ماشین در پزشکی موارد متعددی را شامل میشود که برخی از آنها عبارتند از:
· درمان بیماران پرخطر: بیمارانی که وضعیت آنها در حالت وخیم قرار دارد نیازمند مراقبت دقیق هستند. استفاده از علم داده باعث میشود تا سوابق کامل بیمار به راحتی در اختیار پزشکان و پرستاران قرار بگیرد؛ در نتیجه به راحتی میتوانند با کنار هم قرار دادن این دادهها راه حل مناسبی را برای درمان پیدا کنند.
· کاهش هزینهها: آموزش تحلیل داده در پزشکی شرایطی را به وجود میآورد تا در زمان سریعتری بیماریها تشخیص داده شوند؛ بنابراین لازم نیست بیمار تعداد دفعات بیشتری به پزشک مراجعه کند و هزینهها تا حدود زیادی کاهش پیدا میکند. از طرفی علم داده قادر است برخی بیماریها و شرایط خاص را در آینده پیشبینی کند؛ در نتیجه با انجام کارهای پیشگیرانه میتوان جلوی بسیاری از هزینهها را گرفت.
· حذف خطاهای انسانی: همه پزشکان با هر نوع تخصصی دچار اشتباه میشوند و گاهی این اشتباه میتواند جان یک انسان را به خطر بیندازد؛ اما زمانی که از علم داده برای تشخیص بیماریها و ارائه درمان استفاده میکنیم جلوی خطاهای انسانی گرفته میشود.
· ردیابی سلامت: آموزش علم داده در پزشکی این امکان را فراهم میکند تا سلامت افراد را در هر لحظه بررسی کرد. این مساله به افراد کمک میکند تا بیماریهای احتمالی را تشخیص داده و از وقوع آنها جلوگیری کرد.
علم داده یکی از شاخههای هوش مصنوعی است که به افراد کمک میکند تا با کمک دادهها کارها را بهینه و سریع انجام دهند. در این علم با استخراج اطلاعات و تبدیل آنها به دادههای ساختار یافته میتوانید تصمیمات بهتری بگیرید. بهتر است بدانید علم داده یک شاخه میان رشتهای حساب میشود؛ بنابراین در کنار یادگیری مباحث مربوط به کلان داده باید با مباحث پزشکی نیز آشنایی داشته باشید.
با این حساب در قدم اول از آموزش علم داده در پزشکی لازم است در مورد موضوعی که قصد داده کاوی در مورد آن را دارید اطلاعاتی به دست آورید. در این مواقع معمولا دو یا چند نفر با یکدیگر همکاری میکنند تا علم داده را با پزشکی ارتباط دهند.
علاوه بر آن افرادی که قصد یادگیری علم داده در پزشکی را دارند باید مهارتها و توانمندیهای خود را در دو شاخه آمار و ریاضیات و علوم کامپیوتر تقویت کنند. دانشجویان و افراد با یادگیری این موارد میتوانند از الگوریتمهای مختلف برای حل مسائل استفاده کنند. بعد از شرکت در دوره آموزش علم داده با مفاهیم دیتا ساینس، برنامه نویسی، تحلیل داده، یادگیری ماشین و هوش مصنوعی آشنا خواهید شد.
اولین سوالی که دانشجویان قبل از تهیه آموزش جامع ماشین لرنینگ با آن مواجه میشوند این است که این دوره برای چه کسانی مناسب است؟ در این علم شما تلفیقی از علوم کامپیوتر، ریاضیات و آمار را یاد میگیرید؛ از این رو داشتن علاقه به این درسها شرط اول برای موفقیت در علم داده است. در کنار این موارد اگر قصد پیادهسازی علم داده در پزشکی را دارید باید به مباحث پزشکی نیز علاقه داشته باشید. در حالت کلی میتوان گفت افراد علاقمند به مباحث بالا امکان یادگیری را دارند؛ فرقی هم نمیکند قبلا در چه رشتهای مشغول تحصیل بودید.
در آموزش علم داده در پزشکی شما با زبان برنامه نویسی Python آشنا خواهید شد؛ بنابراین نیازی به دانش برنامه نویسی پایتون ندارید. با این وجود اگر از قبل با زبان پایتون و R آشنایی داشته باشید مسیر راحتی را پیش روی خود خواهید داشت. در کنار این موارد در دوره به برخی مفاهیم آمار و ریاضیات نیز اشاره خواهد شد؛ اما انتظار میرود دانشجویان با مفاهیم پایهای آمار آشنایی داشته باشند. علاوه بر مفاهیم برنامه نویسی آشنایی با مفاهیم شاخهای که میخواهند علم داده را در آن به کار ببرند نیز ضروری است.
در اینترنت منابع زیادی برای یادگیری مفاهیم ریاضیات، آمار، برنامه نویسی، هوش مصنوعی و سایر موارد وجود دارد. در Maktabkhooneh نیز دورههای مختلفی در رابطه با این موارد تولید شده است که مسیر یادگیری شما را سریع میکنند.
دوره علم داده در رشته پزشکی با هدف ارائه مطالب مورد نیاز برای تلفیق علم داده با پزشکی تولید شده است. در این دوره سعی شده مفاهیم به صورت ساده بیان شود تا دانشجویان نهایت استفاده را داشته باشند. این دوره از سرفصلهای متنوعی تشکیل شده که عبارتند از:
· فصل اول: در این بخش توضیحی جامع و کلی در مورد دوره داده شده است تا با مفاهیم اولیه آشنا شوید.
· فصل دوم: از آنجایی که در علم داده با دادههایی همچون نتایج معاینات، سوابق پزشکی و مواردی از این دست سرو کار دارید لازم است با Data و Big Data آشنا شوید؛ به همین دلیل فصل دوم به این موضوع اختصاص داده شده است.
· فصل سوم: در این فصل از دوره ارتباط علم داده با پزشکی را بررسی کردهایم. از جمله مفاهیم مطرح شده در این فصل میتوان به اهمیت علوم داده در پزشکی، سلامت الکترونیک و پزشکی هوشمند اشاره کرد.
· فصل چهارم: برای تحلیل دادهها و کار کردن با آنها نیاز به استفاده از زبانهای برنامه نویسی داریم. در این فصل یاد میگیرید پایتون و R چه کاربردی در علم داده دارند و چرا باید از آنها استفاده کنید.
· فصل پنجم: در این فصل به صورت مقدماتی با پایتون آشنا میشوید تا توانایی کار با دادهها را به صورت عملی یاد بگیرید.
مکتب خونه برای پاسخ به نیازهای دانشجویان در رابطه با داده کاوی دورهای را تحت عنوان آموزش علم داده در پزشکی تدوین کرده است. در صورتی که به دنبال بهترین دوره علم داده هستید با تهیه این آموزش به هر آن چیزی که نیاز دارید دسترسی خواهید داشت. با اینکه آموزش رایگان ماشین لرنینگ هم وجود دارد؛ اما مباحث مطرح شده در آنها به صورت پیوسته نیستند و مدت زمان زیادی را از شما میگیرید. در مکتب خونه انواع دوره آموزش برنامه نویسی، آموزش پایتون، آموزش هوش مصنوعی، آموزش علم داده و آموزش یادگیری ماشین به عنوان مکمل و پیش نیاز این دوره موجود است.
با شرکت در دورههای مکتب فواید زیادی را به دست میآورید که از جمله آنها میتوان به موارد زیر اشاره کرد.
· دریافت مدرک معتبر
· ارتباط مستقیم با استاد
· یادگیری اصولی و پیوسته
· ارائه تمرین
اطلاعات بیشتر
دکتر علیرضا وفایی صدر فارغالتحصیل دکتری کیهانشناسی از دانشگاه شهید بهشتی و محقق فوق دکتری مرکز پژوهشهای دانشهای بنیادی هستند. با این حال تحقیقات و علایق ایشان مربوط به علم داده است. در حال حاضر، ایشان مشغول ادامه پژوهش در مقطع فوق دکتری در دانشگاه ژنو و تیم تلسکوپ هایرکس و ska هستند. از جمله جوایز متعددی که ایشان دریافت کرده اند، میتوان به جایزه نخبگی دانشگاه ژنو سوئیس اشاره کرد.
علاوه بر این، وی با گروه سکته مغزی موسسه گایزینگر و گروه ارتودنسی دکتر مکارمی در فرانسه همکاری دارند. دکتر وفایی صدر با استفاده از تکنیکهای تفسیر یادگیری عمیق در حال کار بر روی تجزیه و تحلیل ریسک در پروندههای الکترونیکی پزشکی و تجزیه و تحلیل رادیومیکس هستند.
ایشان نقش استاد مشاور و راهنما را در دانشگاههای مختلف مانند شهید بهشتی، صنعتی شریف، دانشگاه علوم پزشکی ایران و الزهرا را ایفا کرده و چندین تیم هوش مصنوعی را راهاندازی و هدایت کرده اند و در بسیاری از مراکز علمی بینالمللی فعالیتهای پژوهشی انجام داده اند. علاقه وی به کاربردهای علوم داده باعث شده است که ایشان به کاربرد علوم داده در زمینههای مختلف از جمله پزشکی پرداخته و دورههای علوم داده را تدریس نمایند.
اطلاعات بیشتر