Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/ai-for-medical-prognosis
مع تطور مجال الذكاء الاصطناعي، أصبح له تأثير كبير على ممارسة الطب. دورة “الذكاء الاصطناعي لتوقع الصحة الطبية” على منصة كورسيرا تقدم لك الفرصة لاستكشاف كيفية تطبيق التعلم الآلي لحل مشاكل حقيقية في مجال الرعاية الصحية.
يتناول هذا البرنامج التعليمي كيفية استخدام النماذج الإحصائية والتقنيات الحديثة في علم البيانات لتقديم توقعات دقيقة عن صحة المرضى. إذا كنت مهتمًا بكيفية تحسين تشخيص الأمراض وتقديم رعاية صحية أفضل، فإن هذه الدورة تعد خيارًا مثاليًا لك.
### محتوى الدورة:
تتضمن هذه الدورة عدة أقسام، حيث you’ll learn how to build linear prognostic models and improve them for better accuracy through various techniques. أيضًا، ستتعلم كيفية التعامل مع البيانات المفقودة وكيفية استخدام نماذج الشجرة لتوقع مخاطر الأمراض.
#### 1. النماذج الخطية التنبؤية:
ستبدأ الدورة بتعلم كيفية بناء نموذج تنبؤي خطي باستخدام الانحدار اللوجستي، وم تحليل النتائج بتقدير “مؤشر التوافق”. هذا الجزء سيمكنك من فهم كيفية تعزيز النماذج من خلال إضافة تفاعلات الميزات.
#### 2. النماذج المستندة إلى الشجرة:
بعد ذلك، ستقوم بضبط نماذج الشجرة العشوائية والتنبؤ بمخاطر الأمراض، مما يعزز فهمك لكيفية تقييم أداء النموذج باستخدام “مؤشر التوافق”.
#### 3. نماذج البقاء والزمن:
ستركز في الأسبوع الثالث على كيفية التعامل مع البيانات التي تتضمن الزمن كمتغير، مما يمنحك القدرة على توقع المخاطر على مدى فترات زمنية مختلفة.
#### 4. بناء نموذج مخاطر باستخدام نماذج خطية ومستندة للشجرة:
في نهاية الدورة، سوف تقوم بتخصيص درجة المخاطر لكل مريض بناءً على ملف صحتهم من خلال تطبيق النماذج التي قمت بإنشائها.
إذا كنت تسعى للتفوق في مجال الذكاء الاصطناعي في الطب وتعمل على تطوير مهاراتك التحليلية، توصيني بشدة بالتسجيل في هذه الدورة. ستحصل على تجربة عملية ستزودك بفهم عميق للتقنيات المستخدمة اليوم في الطب ونموذج الرعاية الصحية المستقبلي.
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/ai-for-medical-prognosis