الجامعات في أستراليا 
الجامعات في كندا 
الجامعات في ألمانيا 
الجامعات في ايرلندا 
الجامعات في الأردن 
الجامعات في نيوزلندا 
الجامعات في السعودية 
الجامعات في المملكة المتحدة 
الجامعات في الولايات المتحدة 
يدمج برنامج الماجستير هذا التخصصات الأساسية لمعالجة فجوة المهارات المتزايدة بسرعة في قطاع الرعاية الصحية والأبحاث الطبية الحيوية. يُحدث الذكاء الاصطناعي بالفعل ثورة في التصوير الطبي، وعلم الأمراض الرقمي، وتطوير الأدوية، والأبحاث الصيدلانية. في عصر الطب الجيني، سيغير الذكاء الاصطناعي الطريقة التي نشخص بها الأمراض ونعالجها، مما يقلل من تأثير أزمة الرعاية الصحية في البلدان الصناعية الناجمة عن السرطان والسمنة والسكري.
تجمع هذه الدورة بين تدريس الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي (ML)، والطب الدقيق، وبيولوجيا الأنظمة، والمعلوماتية الحيوية، وعلم الأحياء الحسابي. يتكون البرنامج من (1) وحدات تمهيدية تهدف إلى تعريف الطلاب بالمفاهيم الأساسية لعلم الأحياء والطب من خلال الأمثلة وتحليل مجموعات البيانات ذات الصلة و(2) وحدات متقدمة تركز على تطبيقات الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي في تحليل omics/الصور وتتضمن أعمال المشروع.
ماذا سأتعلم؟
عند إكمال البرنامج بنجاح، سيتمكن الطلاب من:
- إظهار المعرفة والفهم الشاملين لأحدث الأساليب الحالية في الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي وتطبيقاتها المحتملة على البيانات البيولوجية والطبية.
- فهم الأسئلة البحثية والتطبيقات المحتملة في هذه المجالات والتي يمكن حلها باستخدام الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي.
- فهم طبيعة وبنية البيانات البيولوجية والطبية بما في ذلك تلك التي تنتجها omics (علم النسخ، وعلم الجينوم، وعلم البروتينات) وطرق التصوير.
- فهم تصميم مشاريع البحوث البيولوجية والطبية.
- إظهار المعرفة والفهم للقضايا الأخلاقية وقضايا الخصوصية المرتبطة باستخدام البيانات الطبية والبيولوجية.
- تطبيق تطبيقات الذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة التي يمكنها تحفيز اكتشاف وتطوير طرق ومنتجات جديدة ومبتكرة للغاية في مجال الطب الحيوي والتكنولوجيا الحيوية.
- إظهار المهارات في حل المشكلات ودمج التفكير النقدي واتخاذ القرار في مجموعة متنوعة من التطبيقات والبيئات البحثية السريرية والصيدلانية الحيوية والبيولوجية.
- إظهار المهارات التحليلية والفنية المطلوبة لتحليل وتفسير أنواع البيانات المختلفة في استغلال الاكتشافات العلمية والتطوير في البيئات الصناعية والأكاديمية والسريرية.
- التعامل مع البيانات من قواعد البيانات البيولوجية والطبية الحيوية وأنظمة معلومات الصحة الإلكترونية.
- دمج الاعتبارات الأخلاقية واعتبارات حوكمة البيانات في تحليل بيانات المرضى والأبحاث التي تلبي أطر حماية البيانات المتزامنة في عصر اللائحة العامة لحماية البيانات.