Plan Szkolenia

Wprowadzenie do sztucznej inteligencji w opiece zdrowotnej

  • Przegląd zastosowań sztucznej inteligencji w diagnostyce medycznej
  • Monitorowanie pacjentów i wspomaganie decyzji z wykorzystaniem AI
  • Kwestie regulacyjne i etyczne

Sztuczna inteligencja w medycynie Image Analysis

  • Techniki głębokiego uczenia dla obrazowania medycznego
  • Automatyzacja przepływów pracy w radiologii i patologii
  • Praktyczne wskazówki: Wdrażanie sztucznej inteligencji do klasyfikacji obrazów medycznych

Predictive Analytics i sztuczna inteligencja w diagnostyce

  • Wykorzystanie sztucznej inteligencji do przewidywania chorób i wczesnej diagnostyki
  • Modele AI do oceny ryzyka i prognozowania
  • Praktyczne wskazówki: Tworzenie modeli predykcyjnych na podstawie danych pacjenta

Integracja AI z Electron ic Health Records (EHR)

  • Standaryzowane formaty danych opieki zdrowotnej (FHIR, HL7)
  • Automatyzacja klinicznych przepływów pracy za pomocą sztucznej inteligencji
  • Praktyczne wskazówki: Łączenie modeli AI z systemami EHR

Sztuczna inteligencja w odkrywaniu leków i medycynie spersonalizowanej

  • Jak sztuczna inteligencja przyspiesza odkrywanie i opracowywanie leków
  • Medycyna precyzyjna oparta na sztucznej inteligencji i zalecenia dotyczące leczenia
  • Studia przypadków sztucznej inteligencji w badaniach farmaceutycznych

Zgodność, bezpieczeństwo i etyczna sztuczna inteligencja w opiece zdrowotnej

  • Zapewnienie zgodności z przepisami HIPAA i GDPR
  • Łagodzenie uprzedzeń i sprawiedliwość w opiece zdrowotnej opartej na sztucznej inteligencji
  • Najlepsze praktyki bezpieczeństwa dla aplikacji AI w opiece zdrowotnej

Wdrażanie rozwiązań AI w opiece zdrowotnej

  • Wyzwania i najlepsze praktyki w zakresie wdrażania sztucznej inteligencji
  • Skalowanie rozwiązań AI w szpitalach i klinikach
  • Ćwiczenia praktyczne: Wdrażanie asystenta opieki zdrowotnej opartego na sztucznej inteligencji

Podsumowanie i kolejne kroki

Wymagania

  • Podstawowa znajomość koncepcji sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego
  • Doświadczenie w analizie danych i systemach opieki zdrowotnej
  • Znajomość terminologii medycznej i diagnostyki

Odbiorcy

  • Pracownicy służby zdrowia
  • Programiści AI
  • Badacze medyczni
 14 godzin

Liczba uczestników


cena netto za uczestnika

Propozycje terminów

Powiązane Kategorie