کاربردهای زبان برنامه‌نویسی پایتون در پزشکی و داروسازی

در عصر امروز، فناوری، نرم‌افزار و زبان‌های برنامه‌نویسی به بخش جدایی‌ناپذیر صنایع مختلف تبدیل شده‌اند و نقشی مهم در بهبود عملکرد، افزایش کارایی و ارتقای تجربه مشتری ایفا می‌کنند. در این میان، زبان‌های برنامه‌نویسی متعددی وجود دارند که هر یک با ویژگی‌ها و کاربردهای خاص خود، در توسعه و پیشرفت صنایع گوناگون سهیم هستند.

پایتون، به عنوان یک زبان برنامه‌نویسی سطح بالا، با قابلیت‌های گسترده و کاربردهای متنوع خود، در عرصه‌های مختلف از جمله صنعت پزشکی، جایگاه ویژه‌ای یافته است. این زبان قدرتمند، با ارائه ابزارها و امکانات پیشرفته به پزشکان، محققان و متخصصان حوزه سلامت در انجام امور مختلف از تحلیل داده‌های پزشکی گرفته تا توسعه نرم‌افزارهای کاربردی و هوشمند، کمک بسیاری می‌کند. در این مقاله، به بررسی کاربرد پایتون در پزشکی و نقش آن در بهبود خدمات بهداشتی و درمانی می‌پردازیم.

پایتون در پزشکی

در حوزه پزشکی و مراقبت‌های بهداشتی، پایتون به عنوان زبانی قدرتمند و انعطاف‌پذیر، کاربردهای متنوعی را ارائه می‌دهد که از جمله آن‌ها می‌توان به موارد زیر اشاره کرد:

برنامه‌های کاربردی حوزه سلامت

یکی از مهم‌ترین الزاماتی که شرکت‌های ارائه‌دهنده خدمات مراقبت‌های بهداشتی باید برای عموم مردم فراهم کنند، قابلیت دسترسی شبانه‌روزی و بدون محدودیت به این خدمات است. این مهم، امروزه با توسعه و گسترش برنامه‌های کاربردی موبایل و وب، اعم از آنلاین و آفلاین، به سهولت قابل دستیابی است.

زبان برنامه‌نویسی پایتون با ارائه ابزارها و کتابخانه‌های قدرتمند، نقش بسزایی در توسعه این دسته از برنامه‌های کاربردی ایفا می‌کند. کاربرد پایتون در پزشکی به ویژه در طراحی و پیاده‌سازی برنامه‌های کاربردی برای حوزه سلامت، بسیار قابل‌توجه است. توسعه‌دهندگان می‌توانند با بهره‌گیری از پایتون، برنامه‌های کاربردی ساده، کاربرپسند و کارآمدی را در حوزه سلامت طراحی و پیاده‌سازی کنند. این برنامه‌ها می‌توانند امکاناتی نظیر مشاوره آنلاین با پزشکان، پیگیری وضعیت سلامت و تناسب‌اندام، مدیریت نوبت‌های پزشکی و دسترسی به اطلاعات پزشکی را برای کاربران فراهم کنند. به این ترتیب، بیماران می‌توانند به راحتی و در هر زمان و مکانی از خدمات مراقبتی مورد نیاز خود بهره‌مند شوند.

مدل‌های پیش‌بینی‌کننده

پایتون با بهره‌گیری از پیشرفت‌های روزافزون فناوری، قابلیت‌های خود را به طور مداوم ارتقا می‌دهد و نتایج چشمگیری را در حوزه‌های مختلف از جمله پزشکی ارائه می‌کند. یکی از زمینه‌هایی که پایتون در آن به طور ویژه می‌درخشد، توسعه مدل‌های پیش‌بینی‌کننده است. این مدل‌ها که با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق ساخته می‌شوند، قادرند الگوهای پیچیده در داده‌های پزشکی را شناسایی و تحلیل کرده و به پزشکان در تشخیص و پیش‌بینی بیماری‌ها کمک کنند.

برای مثال، پزشکان می‌توانند با استفاده از مدل‌های پیش‌بینی‌کننده پایتون، شدت بیماری را در بیماران خود پیش‌بینی و روند پیشرفت آن را پیگیری کنند. این امر به آن‌ها کمک می‌کند تا قبل از آنکه بیماری به مرحله خطرناکی برسد، اقدامات درمانی مناسب را آغاز و از بروز عوارض جدی جلوگیری کنند. به عنوان نمونه، در حوزه سرطان، این مدل‌ها می‌توانند احتمال عود کردن بیماری پس از درمان را پیش‌بینی کرده و به پزشکان در اتخاذ تصمیمات درمانی مناسب‌تر یاری رسانند.

علاوه بر این، مدل‌های پیش‌بینی‌کننده پایتون در تشخیص زودهنگام بیماری‌ها نیز نقش بسزایی دارند. با تحلیل داده‌های پزشکی بیماران، این مدل‌ها می‌توانند علائم اولیه را شناسایی و پزشکان را از احتمال وجود بیماری آگاه کنند.

مدیریت با علم داده

حتی بدون وجود بیماری‌های همه‌گیر خطرناک، بیمارستان‌ها در بیشتر مواقع با ازدحام بیماران مواجه هستند. این امر، مدیریت دستی بیماران و ارجاع منظم آن‌‌ها به پزشکان موجود را برای بیمارستان‌ها دشوار می‌سازد.

زبان برنامه‌نویسی پایتون با بهره‌گیری از علم داده، راهکاری مؤثر برای کاهش حجم کاری بیمارستان‌ها ارائه می‌دهد. کاربرد پایتون در پزشکی می‌تواند در مدیریت اطلاعات بیماران، پزشکان و پرستاران نقش بسزایی ایفا کند و به بهبود گردش کار و افزایش کارایی بیمارستان‌ها کمک کند.

علاوه بر این، با ارائه سطح بالایی از امنیت، از داده‌های حساس بیماران و اطلاعات مربوط به پرسنل بیمارستان محافظت می‌کند و از دسترسی‌های غیرمجاز به این اطلاعات جلوگیری می‌کند.

در این راستا، برای کسب دانش و مهارت‌های لازم در این حوزه، پلتفرم‌های آموزشی آنلاین مانند کورسرا می‌توانند بسیار مفید باشند. کورسرا یک پلتفرم آموزشی آنلاین معتبر است که دوره‌های متنوعی در حوزه‌های مختلف از جمله برنامه‌نویسی ارائه می‌دهد. دوره‌های این پلتفرم اغلب توسط دانشگاه‌ها و مؤسسات معتبر تدریس می‌شوند و اعتبار مدرک کورسرا در بسیاری از موارد برای ادامه تحصیل یا یافتن شغل موردتوجه قرار می‌گیرد.

برای استفاده از این پلتفرم، نیاز به ثبت نام و احراز هویت کورسرا دارید. اما نگران هزینه‌ها نباشید؛ چرا که امکان دریافت مدرک رایگان کورسرا در برخی از دوره‌ها وجود دارد. دانشجویان متقاضی ادامه تحصیل در خارج از کشور نیز به اهمیت مدرک کورسرا برای اپلای آگاه هستند. به طور خاص، گذراندن دوره‌های مرتبط با رشته تحصیلی آن‌ها، مانند دوره آموزش مدیریت کورسرا، می‌تواند به تقویت رزومه و افزایش شانس پذیرش آن‌ها کمک بسیاری نماید.

کاربردهای پایتون و ماشین لرنینگ در تشخیص انواع بیماری‌های جسمی

همان‌طور که گفته شد، پایتون، به عنوان زبانی قدرتمند و همه‌کاره، نقشی حیاتی در پیشبرد علم پزشکی ایفا می‌کند. یکی از برجسته‌ترین کاربردهای آن، آموزش مدل‌ها یا الگوریتم‌هایی است که قادر به درک و تحلیل تصاویر پزشکی هستند. این الگوریتم‌ها با استفاده از تکنیک‌های یادگیری ماشین، قادرند الگوهای پیچیده و ناهنجاری‌های موجود در تصاویری مانند MRI و سی‌تی‌اسکن را شناسایی کنند و آن‌ها را به پزشکان و متخصصان گزارش دهند. این امر منجر به تشخیص سریع‌تر و دقیق‌تر بیماری‌ها شده و در نتیجه، آغاز به موقع درمان و افزایش شانس بهبود بیماران را به دنبال دارد.

همچنین، یکی دیگر از کاربردهای رو به افزایش فناوری‌های یادگیری ماشین در حوزه بهداشت و درمان، تشخیص تومورها به کمک سیستم‌های خودکار کامپیوتری (CAD) است. این تکنیک‌ها با بهره‌گیری از شبکه‌های عصبی پیچشی (CNN)، احتمال وجود تومور در تصاویر پزشکی را محاسبه می‌کنند. به عنوان مثال، در ماموگرافی، ابزارهای هوش مصنوعی می‌توانند به عنوان “نظر دوم” برای رادیولوژیست‌ها عمل کنند و دقت غربالگری را بدون افزایش هزینه‌های نیروی انسانی بهبود بخشند. این پیشرفت‌ها، به ویژه در زمینه تحلیل داده‌های حجیم پزشکی و تشخیص زودهنگام بیماری‌ها، نمایانگر کاربرد پایتون در پزشکی و پتانسیل بالای آن در ارتقای کیفیت خدمات درمانی است.

علاوه بر این، تشخیص و طبقه‌بندی تومور گلیوبلاستوما (نوعی تومور مغزی)، همواره چالش‌هایی را برای پزشکان به همراه داشته است. ماهیت تهاجمی و پراکنده این تومور، مکان‌یابی آن را دشوار ساخته و ارزیابی پاسخ آن به درمان را پیچیده می‌کند. با این حال، یادگیری عمیق به کمک خودکارسازی ارزیابی تصاویر MRI گلیوبلاستوما آمده و این مسیر را هموار ساخته است.

به طور خاص، پایتون و یادگیری ماشین در تشخیص و پیش‌بینی طیف وسیعی از بیماری‌ها کاربرد دارند. این بیماری‌ها عبارتند از:

• شناسایی وجود آسیب یا بیماری در تصاویر پزشکی
• تفکیک و دسته‌بندی تومورها
• تشخیص اختلالات قلبی – عروقی
• تشخیص بیماری‌های تنفسی
• غربالگری سرطان
• پیش‌بینی و شناسایی بیماری‌های پیچیده ژنتیکی

 برای یادگیری پایتون، می‌توانید از میان بهترین دوره‌های کورسرا انتخاب کنید. متاسفانه امکان دسترسی به بسیاری از این دوره‌ها با زبان فارسی وجود ندارد؛ اما ما در علم از نو دوره‌های کورسرا با زیرنویس فارسی را آماده کرده و در اختیار شما قرار داده‌ایم. به طور خاص، دوره‌های آموزش پایتون کورسرا فرصت بسیار خوبی برای یادگیری این زبان پرکاربرد در حوزه پزشکی و بسیاری از حوزه‌های دیگر فراهم می‌آورند.

علاوه بر کاربرد پایتون در پزشکی، این زبان قدرتمند و پرکاربرد به عنوان یک زبان برنامه‌نویسی انعطاف‌پذیر، در زمینه‌های گوناگونی مانند کاربرد پایتون در هوش مصنوعی، کاربرد پایتون در حسابداری، کاربرد پایتون در طراحی سایت و حتی کاربرد پایتون در مدیریت نیز به کار گرفته می‌شود. بنابراین، فراگیری این زبان قدرتمند، فرصت‌های شغلی و حرفه‌ای متعددی را پیش روی افراد قرار می‌دهد و به آن‌ها در پیشرفت و توسعه فردی و سازمانی کمک شایانی می‌نماید.

کاربردهای پایتون و پردازش زبان طبیعی (NLP) در پزشکی

یکی از شاخه‌های فرعی هوش مصنوعی، پردازش زبان طبیعی (NLP) محسوب می‌شود. متخصصان این حوزه در پی آن هستند که به رایانه‌ها آموزش دهند تا توانایی درک زبان بشر، فهم محتوای کلام یا نوشتار و پاسخگویی به آن‌ها با تقلید از زبان انسان را کسب کنند. در واقع، NLP به ماشین‌ها این امکان را می‌دهد تا با افراد، به شیوه‌ای که برای انسان طبیعی است، ارتباط برقرار کنند.

برای توسعه و ساخت ابزارها و برنامه‌هایی که از پردازش زبان طبیعی بهره می‌برند، الزاماً نیاز به تخصص در یادگیری ماشین نیست. افرادی که با زبان برنامه‌نویسی پایتون آشنایی دارند، با استفاده از NLTK (مجموعه ابزار زبان طبیعی) که یک کتابخانه پایتون مخصوص این کار است، قادر خواهند بود متون مورد نظر خود را مطابق نیازشان تحلیل کنند و حتی نتایج را به صورت نمودار یا چارت، به شکل بصری، به نمایش درآورند.

از این رو، دانشمندان داده و متخصصان حوزه بهداشت و درمان، از ابزارهای پردازش زبان طبیعی (NLP) برای تجزیه و تحلیل بسیاری از داده‌های پزشکی، از جمله اطلاعات مربوط به بیماران، علائم حیاتی و سوابق پزشکی استفاده می‌کنند. NLP با استخراج داده‌های قابل‌فهم از متون و تصاویر، امکان اسکن سریع‌تر و ارزان‌تر اسناد پزشکی و تجمیع اطلاعات حاصله در یک پایگاه داده را فراهم می‌کند. این امر از طریق شناسایی کلمات کلیدی و اصطلاحات تخصصی صورت می‌گیرد.

NLP ظرفیت بالقوه بالایی برای تحول در عرصه مراقبت‌های بهداشتی دارد و می‌تواند به طور خاص در بهبود تحقیقات پزشکی و توسعه داروها مؤثر باشد. به این ترتیب، کاربرد پایتون در پزشکی و به طور خاص NLP، به بهبود دقت و سرعت تشخیص و درمان بیماری‌ها کمک می‌کند.

در ادامه این بخش، به برخی از کاربردهای برجسته NLP در حوزه سلامت خواهیم پرداخت. شایان ذکر است که لیست ارائه شده جامع نبوده و صرفاً به برخی از موارد مهم و رایج اشاره می‌شود.

سیستم‌های پشتیبانی تصمیم بالینی (CDS) مبتنی بر NLP

استفاده از پردازش زبان طبیعی (NLP) در ایجاد سیستم‌های پشتیبانی تصمیم بالینی (CDS) رو به افزایش است. این سیستم‌ها با بهره‌گیری از سوابق پزشکی بیماران، از جمله یادداشت‌های پزشکان (اعم از دست‌نویس یا تایپ‌شده)، نتایج آزمایش‌ها و اطلاعات صوتی رونویسی شده، به پزشکان در اتخاذ تصمیمات بالینی دقیق‌تر و سریع‌تر کمک می‌کنند.

نحوه عملکرد این سیستم‌ها به این صورت است که ابتدا اطلاعات بیمار از سوابق پزشکی استخراج شده و سپس با استفاده از دانش موجود در پایگاه داده و موارد مشابه قبلی، وضعیت‌های احتمالی بیماری مرتبط با آن اطلاعات شناسایی می‌شوند. این امر موجب افزایش دقت در تشخیص و انتخاب بهترین روش درمانی برای بیمار می‌گردد. این تحقیق، نمونه‌ای از کاربرد پایتون در پزشکی است که می‌تواند در تحلیل داده‌های پزشکی و پیش‌بینی بیماری‌ها نقشی کلیدی ایفا کند.

بهبود فنوتیپ‌بندی با استفاده از پردازش زبان طبیعی (NLP)

فنوتیپ به بیان قابل مشاهده یک ویژگی خاص، اعم از فیزیکی یا بیوشیمیایی، در یک موجود زنده اطلاق می‌شود. پزشکان با استفاده از فنوتیپ‌بندی، بیماران را دسته‌بندی کرده و از این طریق، بینش عمیق‌تری نسبت به داده‌های آن‌ها به دست می‌آورند و امکان مقایسه آن‌ها با گروه‌های مشابه را فراهم می‌کنند.

پردازش زبان طبیعی (NLP) به عنوان ابزاری قدرتمند در استخراج و تحلیل داده‌های بدون ساختار که حدود ۸۰ درصد از کل داده‌های موجود بیماران را تشکیل می‌دهند، شناخته می‌شود. این امر به ویژه در حوزه فنوتیپ‌بندی حائز اهمیت است؛ چرا که گزارش‌های آسیب‌شناسی حاوی اطلاعات فراوانی در مورد بیماران هستند که با استفاده از NLP می‌توان آن‌ها را استخراج و تحلیل کرد.

NLP به تحلیلگران این امکان را می‌دهد تا با استخراج این داده‌ها، به سؤالات پیچیده و خاصی مانند ارتباط بین جهش‌های ژنتیکی و انواع بافت سرطانی پاسخ دهند. به این ترتیب، نقش مهمی در بهبود قابلیت‌های فنوتیپ‌بندی و در نتیجه، درک بهتر و دقیق‌تر بیماری‌ها ایفا می‌کند.

پیش‌بینی آغاز روان‌پریشی با استفاده از پردازش زبان طبیعی (NLP)

پژوهشگران با انتشار گزارشی از کاربرد NLP و تکنیکی به نام “تحلیل معنایی پنهان” (Latent Semantic Analysis)، از موفقیت این روش در پیش‌بینی آغاز روان‌پریشی در جوانان در معرض خطر خبر داده‌اند. در این پژوهش، فایل‌های صوتی رونویسی شده این جوانان مورد تحلیل قرار گرفت. مدل توسعه یافته با استفاده از این تکنیک، در مرحله آموزش دقت ۹۳ درصدی و در مجموعه‌داده‌های آزمایشی دقت ۹۰ درصدی را به ثبت رساند. این مدل، علی‌رغم حجم نمونه نسبتاً کوچک (شامل ۴۰ شرکت‌کننده)، در پیش‌بینی احتمال ابتلای بیماران به روان‌پریشی عملکرد قابل‌قبولی از خود نشان داد که گواهی بر کاربرد پایتون در پزشکی و نقش آن در توسعه ابزارهای تشخیصی نوین است.

شناسایی و طبقه‌بندی بیماران مبتلا به سیروز با استفاده از NLP

یکی از کاربردهای مهم و رو به گسترش NLP در حوزه سلامت، شناسایی و طبقه‌بندی بیماران مبتلا به سیروز بر اساس میزان خطر است. در یک مطالعه تحقیقاتی، از NLP برای شناسایی این بیماران و تعیین سطح خطر آن‌ها استفاده شد. نتایج این مطالعه نشان داد که می‌توان با دقت 95.71% بیماران مبتلا به سیروز را از طریق بررسی سوابق الکترونیکی سلامت، ترکیب کد ICD-9 و اسکن‌های رادیولوژیکی شناسایی کرد. این یافته‌ها حاکی از آن است که چنین سیستمی قادر است با استفاده از داده‌های پزشکی موجود در اغلب بیمارستان‌ها، بیماران مبتلا به سیروز را به درستی تشخیص دهد.

خودکارسازی گزارش موارد سرطان با استفاده از NLP

در مطالعه‌ای دیگر، از پردازش زبان طبیعی (NLP) برای شناسایی موارد سرطان قابل‌گزارش به ثبت‌های ملی سرطان استفاده شده است. در این مطالعه، NLP برای تحلیل گزارش‌های آسیب‌شناسی و تشخیص‌های پزشکی به کار گرفته شد و با استفاده از یادگیری ماشین نظارت شده، بیماران سرطانی با دقت 87.2 درصد شناسایی شدند. این دستاورد نشان می‌دهد که NLP می‌تواند نقش مؤثری در تسریع و تسهیل گزارش‌دهی موارد سرطان و در نتیجه، بهبود جمع‌آوری و تحلیل داده‌های مربوط به این بیماری ایفا کند.

کاربرد NLP در تحلیل پیش‌بینی‌کننده

یکی از مزایای چشمگیر NLP، توانایی آن در توسعة تحلیل‌های پیش‌بینی‌کننده به منظور بهبود پیامدهای سلامت در سطح جامعه است. برای نمونه، تحلیل پست‌های رسانه‌های اجتماعی جهت شناسایی موارد احتمالی خودکشی و مداخله به موقع، از جمله کاربردهای NLP در این زمینه است.

خودکشی به عنوان یکی از علل اصلی مرگ و میر در ایالات متحده شناخته می‌شود. بر اساس یک بررسی اخیر توسط مؤسسه ملی بهداشت روان (NIMH)، حدود 12 میلیون بزرگسال در آمریکا افکار جدی خودکشی داشته‌اند و حدود 10 درصد از این گروه، اقدام به خودکشی کرده‌اند. با استفاده از NLP و تحلیل داده‌های رسانه‌های اجتماعی، می‌توان به شناسایی این افراد در معرض خطر و ارائه کمک‌های لازم به آن‌ها پرداخت. اینجاست که کاربرد پایتون در پزشکی و به ویژه در تحلیل داده‌های سلامت روان، به خوبی نمایان می‌شود و می‌تواند به نجات جان انسان‌ها کمک کند.

کاربرد پایتون در داروسازی

دهه‌ها پیش، تصور اینکه زبان‌های برنامه‌نویسی بتوانند در محافظت از بیماران در برابر بیماری‌ها نقش داشته باشند، دور از ذهن بود؛ اما امروزه با پیشرفت علم و تکنولوژی، این امر به واقعیت پیوسته است.

داروها، به عنوان اصلی‌ترین ابزار برای درمان و پیشگیری از بیماری‌ها، نقش حیاتی در حفظ سلامت انسان ایفا می‌کنند. با این حال، فرایند توسعه یک داروی جدید، فرایندی پیچیده، زمان‌بر و پرهزینه است. روش‌های سنتی تولید دارو، اغلب شامل آزمون و خطای مکرر در ترکیب مواد شیمیایی مختلف برای یافتن مؤثرترین و ایمن‌ترین دارو برای یک بیماری خاص بود. این روش‌ها، علاوه بر زمان‌بر بودن، احتمال خطا و عدم موفقیت بالایی داشتند.

امروزه زبان‌های برنامه‌نویسی مانند پایتون، با ارائه ابزارها و تکنیک‌های پیشرفته، تحولی عظیم در فرایند تولید دارو ایجاد کرده‌اند. این زبان‌ها، قادرند فرایند سنتی و زمان‌بر تولید دارو را به یک فرایند دیجیتال و کارآمد تبدیل کنند.

با بهره‌گیری از این رویکرد دیجیتال، پایتون قادر است محاسبات و شبیه‌سازی‌های متعددی را بر روی ترکیبات شیمیایی گوناگون انجام دهد و به دانشمندان در کشف و تولید سریع‌تر داروهای مؤثر کمک کند. این تحول، نویدبخش تسریع چشمگیر در روند کشف و توسعه داروهای جدید و در نهایت، محافظت سریع‌تر از جوامع در برابر بیماری‌ها است. به همین دلیل، کاربرد پایتون در پزشکی، به ویژه در بخش‌های تحقیقاتی و دارویی، بسیار قابل‌توجه بوده است.

پایتون برای تشخیص تصویری (Image Diagnostics)

اسکن‌های پزشکی از جمله MRI، اشعه ایکس و ECG، ابزاری حیاتی در تشخیص و تحلیل بیماری‌ها هستند و اطلاعاتی را در اختیار پزشکان قرار می‌دهند که با چشم غیرمسلح قابل مشاهده نیست. این تصاویر نقش مهمی در تشخیص دقیق و به موقع بیماری‌ها ایفا می‌کنند.

امروزه، با پیشرفت تکنولوژی، استفاده از زبان برنامه‌نویسی پایتون در کنار هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، انقلابی در تحلیل تصاویر پزشکی ایجاد کرده است. این ترکیب قدرتمند به پزشکان امکان می‌دهد تا با دقت و سرعت بیشتری به بررسی و تحلیل این تصاویر بپردازند.

چگونگی عملکرد پایتون در سیستم بهداشت و درمان

پایتون با تکیه بر الگوریتم‌های یادگیری ماشین (ML) و پردازش زبان طبیعی (NLP)، نقشی محوری در توسعه کاربردهای نوین در عرصه بهداشت و درمان ایفا می‌کند. این کاربردها دامنه وسیعی را در بر می‌گیرند؛ از تشخیص دقیق تصاویر پزشکی گرفته تا پردازش خودکار اسناد پزشکی و پیش‌بینی بیماری‌ها بر اساس داده‌های ژنتیکی. به عبارت دیگر، کاربرد پایتون در پزشکی به قدری گسترده است که امروزه شاهد تحولاتی شگرف در این حوزه هستیم.

به طور کلی، اهمیت این فناوری‌ها در بخش مراقبت‌های بهداشتی بر کسی پوشیده نیست. آن‌ها با پردازش و تحلیل داده‌های پیچیده، اطلاعاتی قابل‌فهم، معنادار و قابل اعتماد را برای بیماران و کادر درمان فراهم می‌کنند. این اطلاعات می‌توانند در تصمیم‌گیری‌های بالینی، بهبود تشخیص و درمان بیماری‌ها و در نهایت، ارتقای سطح سلامت جامعه مؤثر باشند.

سخن آخر

پایتون به عنوان یکی از ایمن‌ترین و در عین حال جذاب‌ترین زبان‌های برنامه‌نویسی شناخته می‌شود که کاربردهای فراوانی در بخش پزشکی و مراقبت‌های بهداشتی دارد و در واقع، کاربرد پایتون در پزشکی روز به روز در حال گسترش است. این زبان با ارائه امکانات جامع و کتابخانه‌های تخصصی، به متخصصان این حوزه کمک می‌کند تا با چالش‌های موجود در تشخیص، درمان و پیشگیری از بیماری‌ها به طور مؤثرتری مقابله کنند.

یادگیری پایتون و کسب مهارت در آن، می‌تواند فرصت‌های شغلی متعددی را در اختیار علاقه‌مندان به این حوزه قرار دهد. دوره‌های آموزشی پایتون کورسرا، می‌توانند مسیر را برای ورود به این عرصه هموار سازند. این دوره‌ها با آموزش اصول اولیه پایتون و تلفیق آن با مهارت‌های پیشرفته‌ای مانند علم داده و یادگیری ماشین، شرکت‌کنندگان را برای ورود به بازار کار و ایفای نقش مؤثر در حوزه سلامت آماده می‌کنند.

سایت علم از نو با ارائه دوره‌های مختلف کورسرا با زیرنویس فارسی و مدرک معتبر به نام خود شخص، امکان دسترسی آسان به این منابع آموزشی را برای فارسی‌زبانان فراهم کرده است. این دوره‌ها می‌توانند به شرکت‌کنندگان در یادگیری عمیق‌تر پایتون و کسب مهارت‌های موردنیاز برای موفقیت در حوزه سلامت کمک کنند.