AIFPAI+ فارماالذكاء الاصطناعي للعلوم الصيدلانية والحياتية
نبذة عن الدورة التدريبية
AI+ Pharma: الذكاء الاصطناعي للعلوم الصيدلانية والحياتية هو برنامج مدته خمسة أيام بمحتوى يتماشى مع مخطط شهادة AI CERTs AI+ Pharma™، وهو مصمم لمحترفي الصيدلة وعلوم الحياة، وفرق البحث والتطوير والفرق السريرية والتنظيمية، ومبتكري التكنولوجيا الصحية.
على مدى خمسة أيام، يبني البرنامج القدرات عبر أسس الذكاء الاصطناعي للأدوية؛ الذكاء الاصطناعي في اكتشاف الأدوية وتطويرها وتحسين التجارب السريرية باستخدام ال
المخرجات الرئيسية
In today’s rapidly evolving world, AI and Blockchain technologies are transforming industries, but the skills gap is widening. Millions struggle to find accessible, real-world certification programs that truly prepare them for the future of work. The challenge is clear: How do we upskill global talent with relevant, practical knowledge that keeps pace with innovation? At AI CERTs®, we saw this urgent need and decided to act.
The Spark: Why AI CERTs® Was Born
We believe talent is everywhere, but opportunity is not. Our founders witnessed a common barrier: future-ready education in AI and Blockchain was often locked behind complicated, expensive, or outdated courses. That’s why AI CERTs® was created to offer role-based trusted artificial intelligence certificate programs and blockchain certifications that are accessible to every learner, no matter if they have a tech background or not.
محتوى الدورة التدريبية
→ مشهد الذكاء الاصطناعي في الأدوية: حيث يخلق الذكاء الاصطناعي
قيمة عبر سلسلة القيمة
→ أساسيات التعلم الآلي: التعلم الخاضع للإشراف،
التعلم غير الخاضع للإشراف، والتعلم العميق
→ خوارزميات ونماذج الذكاء الاصطناعي الشائعة ذات الصلة
علوم الحياة
→ أنواع البيانات الصيدلانية والرعاية الصحية،
المصادر، والجودة
→ أدوات الذكاء الاصطناعي بدون أكواد للنماذج الأولية السريعة (على سبيل المثال
آلة قابلة للتدريس)
→ النمذجة التنبؤية للتفاعلات الدوائية الضارة
والتفاعلات الدوائية-الدوائية
→ مختبر عملي: يقوم المشاركون ببناء نموذج تنبؤي بدون رمز
على مجموعة بيانات تاريخية للمرضى
لتحديد مخاطر التفاعلات الدوائية الضارة.
→ الذكاء الاصطناعي في تصميم الأدوية الجزيئية وتحسين الرصاص
→ الفحص الافتراضي والهدف بمساعدة الذكاء الاصطناعي
التحديد
→ إعادة استخدام الأدوية التي يقودها الذكاء الاصطناعي ونجاحاتها في العالم الحقيقي
→ سير عمل المعلوماتية الكيميائية باستخدام أدوات مثل
RDKit وDeepChem
→ استكشاف الارتباطات بين الأمراض والأدوية من
الرسوم البيانية للمعرفة الطبية الحيوية
→ تقصير دورات الاكتشاف المبكر: الفرص
والحدود
→ المختبر العملي: يدير المشاركون سير عمل التصميم الجزيئي وإعادة استخدام الأدوية
القائم على الذكاء الاصطناعي
باستخدام أداة مفتوحة لاستخراج البيانات.
→ تجنيد المرضى المعزز بالذكاء الاصطناعي و
مطابقة الأهلية
→ تصميم تجربة أكثر ذكاءً واختيار الموقع و
تحسين البروتوكول
→ إدارة البيانات السريرية ومراقبتها، و
الإشراف القائم على المخاطر
→ الذكاء الاصطناعي للكشف عن إشارات السلامة و
اليقظة الدوائية
→ خطوط أنابيب التحليلات السريرية بدون تعليمات برمجية (على سبيل المثال. KNIME)
→ دراسة حالة: تحليلات تعتمد على الذكاء الاصطناعي تعمل على تحسين
التجارب السريرية الحقيقية
→ مختبر عملي: يقوم المشاركون ببناء سير عمل لتحليلات البيانات السريرية
لنمذجة تجنيد التجارب والاحتفاظ بها على منصة بدون تعليمات برمجية.
→ استراتيجيات العلاج الشخصية والتكيفية
مسارات الرعاية
→ اكتشاف المؤشرات الحيوية والتحقق من صحتها باستخدام الذكاء الاصطناعي
→ التفسير والتحليل الجينومي بمساعدة الذكاء الاصطناعي
→ التقسيم الطبقي للمرضى وتسجيل المخاطر
→ تحليل الأدلة في العالم الحقيقي للعلاج
النتائج
→ البرمجة اللغوية العصبية لاستخراج الأدبيات السريرية والعلمية
→ مختبر عملي: يقوم المشاركون بتفسير الجينوم واستكشاف المؤشرات الحيوية باستخدام الذكاء الاصطناعي
باستخدام منصة جينوم مفتوحة.
→ الاعتبارات الأخلاقية والعدالة والذكاء الاصطناعي
الحوكمة في مجال الأدوية
→ الامتثال للذكاء الاصطناعي والأطر التنظيمية (GxP،
FDA/EMA، خصوصية البيانات)
→ بناء استراتيجيات عملية لحوكمة الذكاء الاصطناعي وإدارة المخاطر
→ إدارة مشاريع الذكاء الاصطناعي وتقييم الأدوات، والعائد على الاستثمار
→ تقنيات الذكاء الاصطناعي الناشئة والاستدامة في صناعة الأدوية
→ تخطيط السيناريوهات ولوحات المعلومات التنبؤية
لاتخاذ القرار
→ مختبر عملي: يقوم المشاركون بصياغة استراتيجية حوكمة الذكاء الاصطناعي ولوحة معلومات تخطيط السيناريوهات التي تركز على المستقبل لمبادرة صناعة الأدوية.
→ مشروع التخرج: تطبيق مجموعة الأدوات الكاملة لمدة خمسة أيام
على سيناريو واقعي للذكاء الاصطناعي في مجال الأدوية وعلوم الحياة
→ مراجعة منظمة من قبل الأقران والميسرين لكل
من مخرجات التخرج
→ تقييم الكفاءة بعد البرنامج مقابل نتائج التعلم
→ خطة عمل شخصية لتطبيق التعلم في
مكان العمل
→ اختتام البرنامج، والنقاط الرئيسية المستفادة، وإرشادات التطوير المستمر
→ عرض التخرج: يقدم المشاركون
مشروع التخرج الخاص بالذكاء الاصطناعي في مجال الأدوية ويتلقون تعليقات منظمة قبل الحصول على الشهادة.
على من يجب الحضور؟
→ مديرو البحث والتطوير في مجال الأدوية وعلماء الأبحاث
→ متخصصو اكتشاف وتطوير الأدوية
→ مديرو التجارب السريرية ومسؤولو الشؤون التنظيمية
→ الشؤون الطبية & أخصائيو اليقظة الدوائية
→ المديرون التنفيذيون للتكنولوجيا الحيوية وعلوم الحياة
→ مسؤولو ضمان الجودة والامتثال في مجال الأدوية
→ مديرو سلسلة التوريد والتصنيع في إنتاج الأدوية
→ علماء البيانات ومحترفو المعلوماتية الحيوية في علوم الحياة
→ صيادلة المستشفيات وقادة الصيدلة السريرية
→ أي متخصص في مجال الأدوية أو علوم الحياة يسعى للحصول على شهادة AI CERTs في
تطوير الأدوية المعتمدة على الذكاء الاصطناعي، والبحث السريري، والامتثال التنظيمي