خبرة متعددة التخصصات: لتزويد الطلاب بالمعرفة اللازمة لفهم تقنيات الذكاء الاصطناعي والعلوم الطبية الصحية وتمكينهم من تطبيق حلول الذكاء الاصطناعي بشكل فعال في سياقات الرعاية الصحية والبحث الطبي.

الابتكار وحل المشكلات: لتشجيع التفكير الابتكاري ومهارات حل المشكلات لتطوير وتنفيذ حلول تعتمد على الذكاء الاصطناعي والتي تعالج تحديات الرعاية الصحية في العالم الحقيقي.

إتقان البيانات: لتزويد الطلاب بالمهارات اللازمة لجمع وتحليل وتفسير مجموعات بيانات الرعاية الصحية الضخمة والمعقدة واستخدام علوم البيانات ومبادئ التحليلات لإرشاد القرارات السريرية والأبحاث الطبية الصحية.

المسؤولية الأخلاقية: غرس معايير أخلاقية قوية توجه الاستخدام المسؤول للذكاء الاصطناعي وعلوم البيانات في التطبيقات الطبية الصحية مع التركيز على خصوصية المريض وأمن البيانات ونتائج الرعاية الصحية.

المشاركة والتعاون مع الآخرين: إعداد الطلاب للعمل بفعالية في مجموعات متعددة التخصصات وتسهيل التعاون بين المتخصصين في الذكاء الاصطناعي وممارسي الرعاية الصحية والباحثين الطبيين لتحسين رعاية المرضى والصحة العامة.

التطوير المهني: لتشجيع التعلم مدى الحياة والنمو المهني وضمان بقاء الخريجين قادرين على التكيف والاستجابة للمجالات سريعة التطور في الذكاء الاصطناعي وعلوم البيانات وتقنيات الرعاية الصحية.

بيانات الرعاية الصحية: تحليل البيانات الصحية المعقدة لاستخدامها في اتخاذ القرارات السريرية وصنع السياسات وابتكارات الرعاية الصحية.

المعلوماتية السريرية: تصميم وتنفيذ أدوات وأنظمة قائمة على الذكاء الاصطناعي لتحسين سير العمل السريري ورعاية المرضى وعمليات الرعاية الصحية.

أبحاث الذكاء الاصطناعي الطبية الصحية: إجراء أبحاث لتطوير خوارزميات ونماذج جديدة للذكاء الاصطناعي تعالج تحديات محددة في التشخيص الطبي والعلاج ومراقبة المرضى.

الذكاء الاصطناعي الطبي الحيوي: تطوير وصيانة التطبيقات المعتمدة على الذكاء الاصطناعي مثل أدوات التشخيص والنماذج التنبؤية وحلول الطب الشخصي التي تعزز تقديم الرعاية الصحية.

التصوير الطبي: استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي لتحسين تحليل وتفسير الصور الطبية مثل التصوير بالرنين المغناطيسي والأشعة المقطعية والأشعة السينية للحصول على تشخيص أكثر دقة.

بيانات الجينوم: تطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي على البيانات الجينومية لفهم العوامل الوراثية في الأمراض والمساهمة في مجال الطب الشخصي.

أخلاقيات الذكاء الاصطناعي والامتثال: التأكد من أن تطبيقات الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية تلتزم بالمعايير الأخلاقية ولوائح الخصوصية وأفضل الممارسات في رعاية المرضى.

محلل للبيانات الصيدلانية: استخدام الذكاء الاصطناعي لتحليل بيانات التجارب السريرية وتحسين عمليات تطوير الأدوية وتخصيص أنظمة العلاج.