التعامل مع تحديات بيانات الصحة المعقدة

تزودك هذه الدورة بالمهارات الأساسية لإدارة مشاريع بيانات الصحة بكفاءة داخل البيئات البحثية الموثوقة (TREs). ستبدأ باستكشاف المراحل الرئيسية لاستخدام بيانات المرضى بمسؤولية، بدءاً من إطلاق المشروع وحتى التنفيذ، مع التركيز على الحوكمة، والخصوصية، وجودة البيانات، ومتطلبات العمل ضمن بيئات آمنة. في الوحدة الأولى، ستتعرف إلى مراحل مشروع علم بيانات الصحة داخل TREs وكيفية استخدام معياري FINER وPICO لتقييم وبناء سؤال بحثي محدد وقابل للتنفيذ. كما ستتعلم العناصر الضرورية لترجمة أسئلة البحث إلى صيغ يمكن لقواعد البيانات فهمها، بما في ذلك المبادئ الأساسية لصياغة استعلامات SQL للاستعلام الأولي عن البيانات. وستتناول أيضاً أساليب ربط البيانات المطلوبة (Data Linkage) والعوامل المؤثرة في نجاحها مثل جودة المعرفات، والتوافق بين المصادر، والاعتبارات الأخلاقية. تركز الوحدة الثانية على جانب تطوير المشروع والتطوير مفتوح المصدر. ستتعلم قدرات وأدوات العمل الرشيق (Agile) وأفضل الممارسات لمشاريع علم بيانات الرعاية الصحية، بما يشمل تنظيم العمل، وتحسين سير التطوير، والتعاون بين أصحاب المصلحة. كما ستتعرف إلى اعتبارات تصميم قواعد البيانات بشكل مُحسّن، واستخدام البيانات الوصفية (Metadata) وممارسات الترميز الجيدة لتحسين تدفق العمل، وتقييم أثر استخدام أدوات التحكم بالإصدارات على كفاءة التحليل ودقته. وتمنحك الدورة خبرة عملية عبر التعامل مع بيانات صحية مفتوحة المصدر وإنشاء تقارير تحليل استكشافي قابلة لإعادة الإنتاج باستخدام Rmarkdown، بما يدعم توثيق النتائج ومشاركتها بشكل منهجي.

• وصف مراحل تنفيذ المشاريع داخل البيئات البحثية الموثوقة (TREs).
• توضيح كيفية استخدام معياري FINER وPICO لتقييم وبناء أسئلة بحثية مناسبة.
• تطوير استعلامات SQL أساسية لاستكشاف البيانات والاستعلام عنها.
• تحديد وتقييم العوامل الرئيسية المرتبطة بربط بيانات الرعاية الصحية (Data Linkage).
• تحديد القدرات الأساسية للتطوير الرشيق (Agile) في سياق تطوير المشاريع.
• تحديد الاعتبارات اللازمة لتصميم قواعد بيانات مُحسّن يدعم التحليل بكفاءة.

• خبرة سابقة في البرمجة.
• معرفة أساسية بلغة R وSQL (مستحسنة)، مع توفر أمثلة مبسطة يمكن متابعتها.