إتقان التغذية وأفضل ممارسات الذكاء الاصطناعي لمديري أقسام المستشفيات المنامة 09.اغسطس.2026 (58_49253)

إتقان التغذية وأفضل ممارسات الذكاء الاصطناعي لمديري أقسام المستشفيات
إتقان التغذية وأفضل ممارسات الذكاء الاصطناعي لمديري أقسام المستشفيات

تفاصيل الدورة

  • # 58_49253

  • 09 - 13 اغسطس 2026

  • المنامة

  • 4700

نظرة عامة على الدورة

هذه الدورة هي برنامج تدريبي متخصص مدته 5 أيام مصمم لتزويد قادة الرعاية الصحية بالأدوات والمعرفة والرؤية الاستراتيجية لإدارة برامج التغذية السريرية وتدفقات العمل التشغيلية المعززة بالذكاء الاصطناعي. يستمد من العلوم الغذائية المتقدمة وإطارات التدريب العملية، بالإضافة إلى التحديات الأخلاقية والتنفيذية للذكاء الاصطناعي، وأدوات التعلم الآلي العملية والتقنيات، تربط هذه الدورة بين فسيولوجيا الجسم البشري والقيادة الإدارية والذكاء الداتا. سيستكشف مديرو الأقسام في المستشفيات كيفية تأثير التغذية على معدلات الشفاء وأداء القوى العاملة والنتائج المؤسسية، مع اكتساب مهارات حاسمة في استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي مثل TensorFlow وScikit-Learn وتقنيات تضمين الكلمات لتحسين خدمات الطعام وتوقع احتياجات التغذية السريرية وأتمتة العمليات الإدارية. تؤكد الدورة على المعرفة التطبيقية وحل المشكلات والنشر الأخلاقي للذكاء الاصطناعي في البيئات السريرية.

 

الجمهور المستهدف

  • مديرو أقسام المستشفيات
  • مديرو خدمات التغذية
  • مديرو العمليات السريرية
  • منسقو الموارد البشرية والعافية
  • مسؤولو الجودة والمخاطر
  • مديرو تكنولوجيا المعلومات في الرعاية الصحية

 

الأقسام المستهدفة

  • التغذية والحميات الغذائية
  • العمليات السريرية
  • تكنولوجيا المعلومات
  • خدمات المرضى
  • التعليم الصحي والترويج
  • تحسين الجودة وإدارة المخاطر

 

الصناعات المستهدفة

  • المستشفيات والعيادات
  • مراكز إعادة التأهيل
  • منشآت رعاية كبار السن
  • الهيئات الصحية الحكومية
  • مزودو تكنولوجيا الرعاية الصحية

 

أهداف الدورة 

بنهاية هذه الدورة، سيتمكن المشاركون من:

  • شرح مبادرات التغذية القائمة على الأدلة المصممة خصيصاً للإعدادات السريرية
  • تحديد العوامل المقيدة التي تؤثر على تغذية المرضى ورفاهية الموظفين
  • مقارنة أدوات الذكاء الاصطناعي مثل Scikit-Learn وTensorFlow في اتخاذ قرارات التغذية
  • تصنيف نماذج تنبؤية لشفاء المرضى والامتثال الغذائي
  • مناقشة التحيز الخوارزمي وضمان التطبيق الأخلاقي للذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية
  • تلخيص رؤى التغذية-الذكاء الاصطناعي لأصحاب المصلحة والفرق متعددة التخصصات

 

محتوى الدورة

اليوم 1: أسس التغذية السريرية وفسيولوجيا الجسم البشري

  • الموضوع 1: فهم التغذية الجيدة: التعريفات والنتائج ونطاق التدريب
  • الموضوع 2: هيكل الخلية ووظيفتها في علم التغذية
  • الموضوع 3: آليات تناول الطعام والهضم والامتصاص
  • الموضوع 4: تحول الطاقة والتمثيل الغذائي في السياقات السريرية
  • الموضوع 5: العناصر الغذائية الكبرى: التركيب والأدوار والتأثيرات الصحية
  • الموضوع 6: الماء وتوازن السوائل لدى المرضى المستشفيين
  • التأمل والمراجعة: تأمل قائم على حالات حول سيناريوهات تناول التغذية في إعدادات المستشفيات

 

اليوم 2: تقييم التغذية والاحتياجات الخاصة واستراتيجيات السلوك

  • الموضوع 1: فحص التغذية والعوامل المقيدة في الإعدادات السريرية
  • الموضوع 2: احتياجات التغذية للفئات الخاصة (كلوي، سكري، كبار السن)
  • الموضوع 3: تدريب سلوكي للامتثال الغذائي والتغيير
  • الموضوع 4: استراتيجيات مكملات التغذية والمراقبة
  • الموضوع 5: تقديم وتعديل خطط التغذية في بيئات ديناميكية
  • الموضوع 6: أدوات للتعليم المستمر وإشراك الموظفين في التغذية
  • التأمل والمراجعة: جولات مستشفيات محاكاة وتخطيط عمل تغذية الموظفين

 

اليوم 3: مقدمة في الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي وأخلاقيات البيانات

  • الموضوع 1: أساسيات التعلم الآلي: الخاضع للإشراف، غير الخاضع، والتعزيزي
  • الموضوع 2: الخوارزميات الرئيسية: أشجار القرار، الانحدار اللوجستي، والغابات العشوائية
  • الموضوع 3: تدفق عمل التعلم الآلي من البداية إلى النهاية: الصياغة والتدريب وتقييم النماذج
  • الموضوع 4: التحيز والتباين والإفراط في الملاءمة في التطبيقات السريرية
  • الموضوع 5: TensorFlow وScikit-Learn: بناء أول نموذج تنبؤي لك
  • الموضوع 6: حالات استخدام المستشفيات: التنبؤ بخطر سوء التغذية والإعادة الدخول
  • التأمل والمراجعة: الذكاء الاصطناعي في قسمك—ما هو ممكن وما ليس؟

 

اليوم 4: أخلاقيات الذكاء الاصطناعي والتفسيرية واستعداد المستشفيات

  • الموضوع 1: مشكلة التوافق: ماذا يحدث عندما يسيء الذكاء الاصطناعي الفهم؟
  • الموضوع 2: العواقب غير المقصودة: التحيز الجنسي والدوري في الذكاء الاصطناعي (أمثلة Word2Vec)
  • الموضوع 3: حالة تسجيل مخاطر COMPAS والانتهاكات الأخلاقية في التنبؤ
  • الموضوع 4: تضمين الشفافية والمساءلة في اتخاذ قرارات الذكاء الاصطناعي
  • الموضوع 5: تواصل المخاطر والنتائج للذكاء الاصطناعي مع أصحاب المصلحة
  • الموضوع 6: الإطارات القانونية والتنظيمية للذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية
  • التأمل والمراجعة: مناقشة جماعية: كيف يمكننا نشر الذكاء الاصطناعي أخلاقياً في مستشفانا؟

 

اليوم 5: استراتيجية التغذية المدفوعة بالذكاء الاصطناعي وتحول القيادة

  • الموضوع 1: دور الذكاء الاصطناعي في هياكل القيادة الحديثة للمستشفيات
  • الموضوع 2: فجوات القيادة في تبني الذكاء الاصطناعي: رؤى من دراسات حالات الرعاية الصحية
  • الموضوع 3: الإدارة المعززة بالذكاء الاصطناعي التحويلية مقابل المعاملاتية
  • الموضوع 4: تنفيذ التغيير: العوامل البشرية والمقاومة في مشاريع الذكاء الاصطناعي
  • الموضوع 5: بناء فرق عمل مشتركة للذكاء الاصطناعي-التغذية
  • الموضوع 6: مشروع الختام: تصميم خطة استراتيجية للذكاء الاصطناعي-التغذية لقسمك
  • التأمل والمراجعة: عروض أقران وجلسة تغذية موجهة نحو العمل

 

التساؤلات المكررة:

ما هي المؤهلات أو المتطلبات المسبقة المحددة اللازمة للمشاركين قبل التسجيل في الدورة؟

يجب أن يكون لدى المشاركين خلفية في إدارة الرعاية الصحية أو عمليات المستشفيات. لا يُطلب خبرة برمجية سابقة؛ الجلسات التقنية مُعدلة للمبرمجين غير المتخصصين.

كم طول جلسة كل يوم، وهل هناك عدد إجمالي من الساعات المطلوبة للدورة بأكملها؟

تُرتب جلسة كل يوم عادةً لتستمر حوالي 4-5 ساعات، مع فترات راحة وأنشطة تفاعلية. تمتد الدورة الكلية لخمسة أيام، حوالي 20-25 ساعة تعليمية.

كيف يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي مثل TensorFlow أو Scikit-Learn تجنب المخاطر الأخلاقية في تخطيط تغذية المستشفيات؟

يُعالج ذلك باستخدام دراسات حالات حقيقية لإبراز كيفية تشكيل التحيزات غير المقصودة للنتائج التنبؤية. تشمل التقنيات التحقق على مجموعات بيانات متنوعة، الشفافية في تصميم النموذج، والإشراف البشري المستمر.

 

ما هي المنهجية التدريبية المستخدمة؟

تستخدم الدورة نهج تعلم مختلط قائم على الصرامة العلمية والصلة العملية، مع دراسات حالات تفاعلية وتمارين جماعية وبيئات محاكاة لنمذجة التعلم الآلي.


دورات الصحة والسلامة والأمن المهني
إتقان التغذية وأفضل ممارسات الذكاء الاصطناعي لمديري أقسام المستشفيات (58_49253)

58_49253
09 - 13 اغسطس 2026
4700 

 

تفاصيل الدورة

# 58_49253

09 - 13 اغسطس 2026

المنامة

الرسوم : 4700

footer.svg