در عصری که داده و الگوریتم نقش تعیینکنندهای در کیفیت زندگی و سلامت جامعه دارند، کلاسهای هوش مصنوعی دکتر مجتبی قلیزاده بهعنوان پلی میان دانش نظری و کاربردی عمل کردهاند. تمرکز این دورهها بر کاربردهای عملی در حوزهٔ پزشکی — از تشخیص تصویر تا تحلیل دادهٔ بالینی و سیستمهای پشتیبان تصمیمگیر — باعث شدهاند مراکز درمانی در استانهایی مثل تهران، اصفهان، فارس، آذربایجان شرقی و خراسان رضوی سریعتر به ظرفیتهای فناوری دست یابند.
۱. آموزش عملی و موردمحور:
دکتر قلیزاده دورههایی طراحی کرده که دانشجویان را با دادههای واقعی بالینی، کار با تصاویر رادیولوژی، پردازش سیگنالهای زیستی و آموزش مدلهای تشخیصی آشنا میکند. این رویکرد «یادگیری با انجام» باعث شده فارغالتحصیلان بتوانند بلافاصله در پروژههای بیمارستانی و کلینیکی مشارکت کنند.
۲. ایجاد تیمهای میانرشتهای:
یکی از نقاط قوت دورهها، تشویق به تعامل میان پزشکان، آمارگران و مهندسان است. در استانهایی مانند اصفهان و مشهد (خراسان رضوی)، این رویکرد منجر به شکلگیری تیمهایی شده که سامانههای تفسیر تصویر را برای تشخیص زودهنگام بیماریها توسعه دادهاند.
۳. افزایش دسترسی و کاهش هزینهها:
پیادهسازی راهحلهای اتوماتیک تشخیصی و ابزارهای سنجش از راه دور، به مراکز درمانی استانهای کمتر مجهز کمک کرده تا خدمات تشخیصی با دقت مناسب و هزینه کمتر ارائه کنند.
نتیجهگیری
کلاسهای دکتر قلیزاده نه تنها دانش فنی منتقل کردهاند، بلکه فرهنگ حل مسئلهٔ مبتنی بر داده را در مراکز درمانی پنج استان برجسته تقویت کردهاند. این آموزشها به بهبود کیفیت مراقبت، تسریع تشخیص و مدیریت بهتر منابع درمانی کمک کردهاند — تحولی که بیماران و جامعه از آن بهرهمند شدهاند.
