دوره جامع هوش مصنوعی در کشف و طراحی دارو؛ از مدل‌سازی تا تولید داروهای نوین همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جامع هوش مصنوعی در کشف و طراحی دارو؛ از مدل‌سازی تا تولید داروهای نوین

موضوع کلی: علوم زیستی و فناوری‌های نوین دارویی

موضوع میانی: هوش مصنوعی در خدمت توسعه سلامت و داروسازی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و ضرورت‌های کاربرد هوش مصنوعی در صنعت داروسازی نوین
• 2. تاریخچه و سیر تحول روش‌های کشف دارو از سنت تا هوش مصنوعی
• 3. آشنایی با ساختار داده‌های زیستی و اهمیت کلان‌داده‌ها در سلامت
• 4. مدل‌های یادگیری ماشین در پیش‌بینی خواص فیزیکوشیمیایی ترکیبات دارویی
• 5. الگوریتم‌های یادگیری عمیق در تحلیل ساختارهای مولکولی
• 6. شبیه‌سازی برهم‌کنش‌های پروتئین و لیگاند با استفاده از هوش مصنوعی
• 7. کاربرد شبکه‌های عصبی گراف در نمایش و تحلیل مولکول‌های زیستی
• 8. غربالگری مجازی و شناسایی هدف‌های دارویی نوین با الگوریتم‌های هوشمند
• 9. پیش‌بینی فارماکوکینتیک و سمیت داروها (ADMET) پیش از ورود به آزمایشگاه
• 10. بهینه‌سازی طراحی ترکیبات دارویی با استفاده از یادگیری تقویتی
• 11. استفاده از مدل‌های مولد (Generative Models) برای طراحی ساختارهای دارویی جدید
• 12. مدل‌سازی هوشمند مسیرهای متابولیک بدن انسان
• 13. نقش هوش مصنوعی در تحلیل داده‌های اومیکس (ژنومیکس، پروتئومیکس، متابولومیکس)
• 14. تلفیق داده‌های بالینی و مولکولی در مدل‌های پیش‌بینی اثربخشی دارو
• 15. شناسایی مجدد کاربرد داروهای موجود (Drug Repurposing) با تحلیل‌های محاسباتی
• 16. استفاده از پردازش زبان طبیعی (NLP) در استخراج دانش از مقالات علمی و متون پزشکی
• 17. مدیریت و استانداردسازی داده‌های آزمایشگاهی برای آموزش مدل‌های هوش مصنوعی
• 18. چالش‌های اخلاقی و الزامات قانونی در بهره‌گیری از هوش مصنوعی در سلامت
• 19. مقررات سازمان غذا و دارو در پذیرش داروهای طراحی‌شده با هوش مصنوعی
• 20. زیرساخت‌های سخت‌افزاری و نرم‌افزاری لازم برای محاسبات دارویی
• 21. روش‌های ارزیابی و اعتبارسنجی مدل‌های هوش مصنوعی در داروسازی
• 22. کاهش هزینه‌ها و زمان تحقیق و توسعه دارویی با فناوری‌های نوین
• 23. پیش‌بینی پایداری و فرمولاسیون داروها به کمک مدل‌های هوشمند
• 24. مطالعه موردی موفقیت‌های هوش مصنوعی در کشف آنتی‌بیوتیک‌ها و داروهای ضدسرطان
• 25. اصول طراحی آزمایش‌های بالینی هوشمند با استفاده از تحلیل‌های پیش‌بینانه
• 26. نقش هوش مصنوعی در پزشکی شخصی‌سازی‌شده و داروهای هدفمند
• 27. همکاری میان‌رشته‌ای میان داروسازان و متخصصان علوم داده
• 28. مدیریت ریسک در توسعه دارویی مبتنی بر مدل‌های محاسباتی
• 29. آینده فناوری‌های هوش مصنوعی در نظام سلامت و داروسازی کشور
• 30. جمع‌بندی و چشم‌انداز توسعه داروهای نوین با تکیه بر توان داخلی