علیرضا وفایی صدر
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.
اطلاعات بیشتر
پس از گذراندن محتوای دوره به صورت آنلاین (بدون دانلود) در سایت مکتبخونه، در صورتی که حد نصاب قبولی در دوره را کسب و تمرین ها و پروژه های الزامی را ارسال کنید، گواهینامه رسمی پایان دوره توسط مکتبخونه به اسم شما صادر شده و در اختیار شما قرار میگیرد.
قابل اشتراکگذاری در
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
