Schița de curs

Introducere în AI in Healthcare

  • Prezentare generală a inteligenței artificiale și a învățării automate în medicină
  • Dezvoltarea istorică a inteligenței artificiale în domeniul sănătății
  • Oportunități și provocări cheie în adoptarea inteligenței artificiale

Datele din domeniul sănătății și inteligența artificială

  • Tipuri de date din domeniul sănătății: structurate și nestructurate
  • Reglementări privind confidențialitatea și securitatea datelor (HIPAA, GDPR)
  • Considerații etice în domeniul sănătății bazate pe inteligența artificială

Machine Learning Fundamente pentru domeniul sănătății

  • Învățare supervizată vs. învățare nesupervizată
  • Ingineria caracteristicilor și preprocesarea datelor pentru seturi de date medicale
  • Evaluarea modelelor de inteligență artificială în aplicațiile din domeniul sănătății

Aplicații ale inteligenței artificiale în îngrijirea pacienților

  • Inteligența artificială în imagistica medicală și diagnostic
  • Analiza predictivă pentru rezultatele pacienților
  • Medicina personalizată și recomandări de tratament

Inteligența artificială pentru operațiunile spitalicești și clinice

  • Automatizarea sarcinilor administrative cu ajutorul inteligenței artificiale
  • Sisteme de suport decizional bazate pe inteligența artificială
  • Optimizarea gestionării resurselor spitalicești

Etică, prejudecăți și Governanța inteligenței artificiale în domeniul sănătății

  • Înțelegerea prejudecăților în modelele medicale de inteligență artificială
  • Considerații de reglementare și conformitate
  • Asigurarea transparenței și a responsabilității în sistemele de inteligență artificială

Proiect de absolvire: Pacient bazat pe inteligența artificială Data Analysis

  • Explorarea unui set de date din domeniul sănătății
  • Construirea și evaluarea unui model de inteligență artificială pentru predicții medicale
  • Interpretarea rezultatelor modelului și îmbunătățirea acurateței

Rezumat și pași următori

Cerințe

  • Înțelegere de bază a conceptelor de învățare automată
  • Experiență cu programarea Python
  • Familiarizarea cu datele din domeniul sănătății sau cu fluxurile de lucru clinice este benefică

Public țintă

  • Profesioniști din domeniul sănătății interesați de aplicațiile AI
  • Oameni de știință ai datelor și ingineri AI care lucrează în domeniul sănătății
  • Lideri tehnologici și factori de decizie din domeniul medical
 21 ore

Numărul de participanți


Pret per participant

Upcoming Courses

Categorii înrudite