علم البيانات والصحة

تتيح التطورات الحديثة في علم البيانات وتعلّم الآلة (Machine Learning) والتعلّم العميق (Deep Learning) معالجة البيانات وتحليلها بكفاءة عالية، بما في ذلك البيانات القادمة من قطاع الصحة. يركّز هذا المقرر على كيفية توظيف هذه المناهج الحديثة لفهم البيانات الصحية واستخلاص المعرفة منها، بما يدعم اتخاذ القرار لدى العاملين في المجال الصحي. تساعد هذه الأساليب الجديدة على تطوير أدوات مبتكرة لدعم القرار لدى المتخصصين في الرعاية الصحية. ومن أمثلة ذلك: المساعدة في تشخيص الأمراض اعتماداً على التصوير الطبي، وتقديم رعاية صحية شخصية أكثر ملاءمة لاحتياجات كل مريض، وتسريع اكتشاف أدوية جديدة، إضافة إلى تحسين تحليل المخاطر الصحية والتنبؤ بها. كما يقدّم المقرر منظوراً تطبيقياً يربط بين المفاهيم النظرية والاستخدامات الواقعية في مجالات متعددة من الصحة. سيُعرض المحتوى عبر فيديوهات تعليمية يقدمها خبراء علميون، وهم: Tristan Sylvain وGaétan Marceau-Caron وJeremy Pinto وMargaux Luck وJoseph Paul Cohen وTariq Daouda. يهدف هذا المقرر إلى تزويد المتعلمين بفهم واضح للمفاهيم الأساسية والأدوات الحاسوبية ذات الصلة، مع إبراز تطبيقات عملية لهذه التقنيات في سياقات صحية متنوعة.

• فهم المفاهيم الأساسية في علم البيانات وتعلّم الآلة والتعلّم العميق وتطبيقها في قطاع الصحة
• التعرّف إلى الأدوات الحاسوبية الأساسية المستخدمة في تحليل البيانات وبناء النماذج
• استكشاف تطبيقات عملية لهذه المناهج والأدوات في مجالات صحية متعددة

• يُستحسن امتلاك تكوين أو خبرة أساسية في أحد مجالات الصحة (مثل الأحياء أو الطب أو التمريض أو الطب البيطري) أو في أحد مجالات العلوم (مثل الرياضيات أو علوم الحاسوب أو الهندسة)، لكنه ليس شرطاً إلزامياً