Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
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