בית הספר להנדסת תעשייה וניהול

להקנות ידע על (ניהול) מערכת הבריאות בישראל: מבנה המערכת, שחקנים ראשיים (משרד הבריאות, קופ"ח, בתי חולים, צה"ל) ויחסי הגומלין בניהם, עקרונות הפעלה ורגולציה (חוק ביטוח בריאות ממלכתי, סל הבריאות), מגמות במערכת הבריאות ואתגרים מרכזיים בהפעלת המערכת (אי שוויון, רפואה בפריפריה, רפואה ציבורית ופרטית).  יסקרו דוגמאות  נוספות מהעולם  (ה-NHS בבריטניה, וה-HMO  בארה"ב ( במהלך הקורס יוצעו לסטודנטים בבית חולים ובמוסד רפואי נוסף

הקניית מושגי יסוד ורקע ברפואה לסטודנטים.ות להנדסה. הקורס יסקור את הפעילות הפיזיולוגית והפתו-פיזיולוגית של המערכות השונות בגוף. כמו כן ילמדו המנגנונים העיקריים של  מחלות נפוצות (כגון מחלות קרדיו ווסקולריות, סרטן, מחלות זיהומיות) ואסטרטגיות האבחון והטיפול בהן.

הקורס יתמקד בעקרונות האתיקה הרפואית וחקיקה בתחום הרפואה בדגש על נושאים הקשורים לרפואה דיגיטלית כגון סודיות רפואית, הסכמה מדעת בנוגע לשימוש בנתונים רפואיים, סוגיות הנוגעות לביג דאטה ובינה מלאכותית ולהעברת נתונים בין גופים שונים ושימוש בנתונים למטרות מחקר (למשל במסגרת חוק מידע גנטי). כמו כן ילמדו נושאים מרכזיים הנוגעים לרגולציית המידע הרפואי.

רכישת כלים בסיסיים  להבנה וניתוח נתונים מדעיים בתחום הבריאות:

1. הכרה והבנה של מושגים וכלים בסיסיים באפידמיולוגיה ומחקר רפואי
2. הכרת מקורות המידע למחקרים בתחום הרפואה בדגש על נתונים דיגיטליים ונתוני ענק (Big Data)
3. הכרת סוגי המחקרים ברפואה
4. רכישת יכולת להבנת נתונים וממצאים אפידמיולוגיים ולקריאה ביקורתית של מאמרים מדעיים בתחום הרפואה

הבנת הקשר בין נתונים מדעיים מבוססי עובדות לבין קבלת החלטות וניהול בתחום הבריאות

מטרת הקורס לייצר נקודת מפגש לפיתוח שירותים רפואיים חדשניים הנותנים מענה לאתגרים בעולם הרפואה. יחד, נעבוד בקבוצות רב-תחומיות קטנות עפ״י מתודולוגיות מתחומי החשיבה העיצובית וההנדסית ו- Bio Design הקורס מציג את תהליך היזמות של שירות רפואי. בשלב הראשון הסטודנטים ילמדו את האומנות והמיומנות של זיהוי הזדמנויות באמצעות תצפיות, ראיונות ומחקר. שילוב של הרצאות, פעילויות מעשיות ואינטראקציות עם בעלי עניין שונים, יספקו בסיס לזיהוי וניתוח צרכים לא מסופקים, לא מנוסחים וחסרי מענה. בשלב השני, הסטודנטים יתנסו בתהליך של פיתוח קונספטים יצירתיים עיצוביים-טכנולוגיים, העונים על הצרכים שזוהו ובבניית אבטיפוס לקראת הגשה מסכמת.

מטרת הקורס להציג באופן מקיף את המאפיינים העיקריים של טכנולוגיית המידע (אינפורמטיקה) בשירותי הבריאות ואת ההתפתחויות הטכנולוגיות המובילות אותנו מעידן המידע לעידן הבינה. הדגש יושם על מורכבות המערכת ותהליכי העבודה, כלי המידע הבסיסיים לשימוש הצוות המטפל (התיק הרפואי, הוראות ממוחשבות, מערכות תומכות החלטה). נחקור את תפקיד הבינה המלאכותית בייעול תהליכי העבודה ושיפור בטיחות המטופל, נבין את ההשלכות של המעבר מרפואה פטרנליסטית לרפואה ממוקדת מטופל, הסכנות בגין אבטחת מידע וצנעת הפרט ומנגד ההתפתחות העצומה של הרפואה הדיגיטלית והאינטרנט של חפצים והשפעתם על יחסי מטפל מטופל ועל שירותי הבריאות בכללותם. כמו כן נסקור  מערכות המשלבות טכנולוגיה פיזית עם יכולות ניהול וממשק למערכות המידע, וטכנולוגיות חדשניות כגון הדפסת תלת מימד רפואית ומציאות רבודה ברפואה.

הקורס יספק ידע והבנה להערכה וניהול של טכנולוגיות רפואיות במערכת הבריאות.

הנושאים שילמדו בקורס יכללו: תהליכי קבלת החלטות הנוגעות לטכנולוגיות רפואיות, תהליך הכנסה לסל של טכנולוגיות חדשות, השוואה בין טכנולוגיות חלופיות, הערכת תועלת ואומדן סיכונים, היבטים כלכליים ורגולטורים בהערכת טכנולוגיות רפואיות, סוגיות אתיות וחברתיות הקשורות לניהול טכנולוגיות רפואיות. בקורס יידונו דוגמאות: פיתוח והטמעת חיסון הקורונה, רפואה מותאמת אישית ומחלות נדירות, פיתוח טכנולוגיות לרפואה מרחוק, שימוש באפליקציות למטרות רפואיות ובינה מלאכותית.

בינה מלאכותית  (Artificial Intelligence) היא תחום מרכזי במדעי המחשב העוסק בפיתוח אלגוריתמים ומערכות היכולות ללמוד מנתונים, לחזות תוצאות ולבצע החלטות אוטונומיות. בקורס זה, נסקור את שיטות הלמידה המונחות (Supervised) והלא-מונחות (Unsupervised)  תוך התעמקות בתהליך ניתוח והבנה של תוצאות האלגוריתמים וכן עיבוד שפה טבעית וחיזוי אנומליות. בנוסף, נעמיק בשיטות מתקדמות כמו חוקים אסוציאטיביים (Association Rules) ונבחן כיצד ניתן להתמודד עם אתגרים כמו איזון נתונים והפחתת טעויות סיווג קריטיות. הקורס ישלב בין הרצאות תאורטיות להבנה עמוקה של העקרונות לבין תרגולים מעשיים בשפת Python ליישום האלגוריתמים על מערכי נתונים רלוונטיים.

היבטים שונים של הנדסת נתונים עבור בסיסי נתונים לא-רלציונים NoSQL מתודולוגיות שונות להנדסת נתונים כגון MapReduce ,IDF-TF ועוד. בנוסף, הקורס ידון בשיטות לאיסוף וניקוי נתונים מרשתות חברתיות תוך שמירה על כללי אתיקה.

שיטות הלמידה המונחות ‫מול הלא-מונחות, תהליך Exploratory Analysis Data,  שיטות למידה מתקדמות כגון ‫association ‫rules. הקורס מכיל הן הרצאות תאורטיות על אופן פעולתן של השיטות הנ״ל והן תרגולים מעשיים של מימוש ושימושים שונים בשפת ‫Python.

הקורס מציע מבוא עיוני ומעשי ללמידה עמוקה, תוך התמקדות ברשתות נוירונים ויישומן בתחומים כמו עיבוד תמונה, ניתוח סדרות זמן וגילוי אנומליות. הדגש בקורס זה הוא על יישומים רלוונטיים להנדסת תעשייה וניהול, כולל מעבדות, פרויקט מסכם וכלים מתקדמים ב-Python.

היבטים שונים על מערכות המלצה, כולל: מבוא, רקע, מאפיינים, יכולות, מגבלות ואופן השימוש בהן.

מעבדה בקידוד, יישום, ניתוח והרצה של נתוני עתק. יישום ועבודה בפלטפורמת Hadoop. תרגול, יישום וקידוד בפלטפורמת PySpark.

הצגה והכרה של מחזור החיים של פיתוח מערכת אינטגרציה, המתודולוגיות והמודלים השונים. פתרונות ע"י ויזאוליזציה של ארכיטקטורת המערכת, הכרה, הבנה, שילוב ושקלול (חישוב) שיקולים ופרמטרים שונים בבואם לבצע אינטגרציה וחשיפה לעולמות ה IoT.

רקע לרשתות תקשורת, מודל השכבות, יישום של פרוטוקולי תקשורת, שילוב עם יישומים מתקדמים. ניתוח תרחישי משתמשים ברשת.

הקורס מעניק הבנה מעמיקה על תפקיד מנהל המוצר. החל משלב זיהוי הבעיות של המשתמשים, גיבוש הרעיון המרכזי ואסטרטגיית המוצר, דרך עבודה עם צוותי הפיתוח על אפיון הפתרון, שיטות לתעדוף הפיצ’רים והשקת המוצר

הקורס מספק כלים להבנת צרכי המשתמשים ואפיון חוויית המשתמש. נלמד כיצד לבצע מחקרי UX, להגדיר פרסונות ולמפות User Journeys. נעמיק באפיון ויזואלי של מוצר, כולל יצירת Wireframes ו-Prototypes, בדיקות שימושיות ושילוב עקרונות עיצוב ממשקים בפיתוח המוצר.

בעידן הביג דאטה, ארגונים צוברים כמויות עצומות של נתונים המהווים יתרון תחרותי משמעותי. ניהול מוצר מבוסס דאטה מאפשר למנהלים להבין לעומק את התנהגות המשתמשים, למדוד הצלחה ולהניע החלטות אסטרטגיות מבוססות נתונים. בקורס נלמד כיצד לאסוף, לנתח ולהפיק תובנות מנתונים באמצעות כלים מתקדמים כמו Google Analytics ו-Amplitude, לצד עבודה מעשית עם Power BI Microsoft ונעמיק בהבנת מדדי הצלחה מרכזיים בעולם ניהול המוצר.

בקורס נשלב בין כלים מרכזים בהנדסת תעשיה וניהול ואסטרטגיות עיצוב על מנת לגבש, לעצב ולבנות מוצר מאפס. הקורס כולל התנסות מעשית בבניית מוצר בפועל

הקורס מתמקד בגיבוש אסטרטגיה למוצר משלב ה-Product-Market Fit ועד פיתוח מנועי צמיחה. נלמד כיצד לזהות הזדמנויות בשוק, איך לקשור בין המודל העסקי למהות המוצר וכיצד למנף טקטיקות כמו Growth Hacking ויצירת-Network Effects כדי לשפר אימוץ (Adoption), שימור לקוחות (Retention) והגדלת כמות המשתמשים בצורה אורגנית (Referral)

הקורס מציג גישות לשיווק מוצר מהשלב הרעיון ועד להשקה וצמיחה. נלמד כיצד לבנות אסטרטגיית Go-to-Market, ליצור ביקוש (Demand Generation), לעבוד מול צוותי מרקטינג ומכירות ולתכנן קמפיינים מבוססי דאטה כדי להגדיל את אימוץ המוצר ולמקסם את השפעתו בשוק.

הקורס מציג את השפעת הבינה המלאכותית על עולם ניהול המוצר. נלמד כיצד להשתמש בכלי AI ו-GenAI לאפיון מוצרים, לבצע ולידציה של תוצרים מבוססי AI ולשלב יכולות AI כמו עיבוד שפה טבעית ואלגוריתמים לחיזוי התנהגות משתמשים בתוך חוויית המוצר. הקורס יכלול עבודת כיתה בקבוצות על הכלים ויתקיים בכיתת מחשבים.

הקורס מתעמק בזיהוי בעיות וצרכים סמויים של משתמשים. נלמד כיצד להגדיר היפותזות מוצריות, כיצד להשתמש במתודולוגיות נפוצות כגון – Double Diamond ו Opportunity Solution Trees, לבנות פרוטוטייפים מהירים ולבצע תהליכי ולידציה מבוססי דאטה, תוך שימוש בתובנות מראיונות משתמשים כדי להבטיח שהמוצר עונה על צורך אמיתי.