Plan Szkolenia

Wprowadzenie do AI in Healthcare

  • Przegląd sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego w medycynie
  • Historyczny rozwój sztucznej inteligencji w opiece zdrowotnej
  • Kluczowe możliwości i wyzwania związane z wdrażaniem sztucznej inteligencji

Dane dotyczące opieki zdrowotnej i sztuczna inteligencja

  • Rodzaje danych dotyczących opieki zdrowotnej: ustrukturyzowane i nieustrukturyzowane
  • Przepisy dotyczące prywatności i bezpieczeństwa danych (HIPAA, GDPR)
  • Etyczne aspekty sztucznej inteligencji w opiece zdrowotnej

Machine Learning Podstawy dla opieki zdrowotnej

  • Uczenie nadzorowane a uczenie nienadzorowane
  • Inżynieria cech i wstępne przetwarzanie danych dla zbiorów danych medycznych
  • Ocena modeli sztucznej inteligencji w zastosowaniach w opiece zdrowotnej

Zastosowania sztucznej inteligencji w opiece nad pacjentem

  • Sztuczna inteligencja w obrazowaniu medycznym i diagnostyce
  • Analityka predykcyjna wyników leczenia pacjentów
  • Medycyna spersonalizowana i rekomendacje dotyczące leczenia

Sztuczna inteligencja dla szpitali i operacji klinicznych

  • Automatyzacja zadań administracyjnych za pomocą sztucznej inteligencji
  • Systemy wspomagania decyzji oparte na sztucznej inteligencji
  • Optymalizacja zarządzania zasobami szpitalnymi

Etyka, stronniczość i Go zarządzanie sztuczną inteligencją w opiece zdrowotnej

  • Zrozumienie stronniczości w modelach sztucznej inteligencji medycznej
  • Aspekty regulacyjne i zgodności
  • Zapewnienie przejrzystości i odpowiedzialności w systemach sztucznej inteligencji

Projekt końcowy: Sztuczna inteligencja w opiece nad pacjentem Data Analysis

  • Eksploracja zbioru danych dotyczących opieki zdrowotnej
  • Budowa i ocena modelu sztucznej inteligencji do przewidywań medycznych
  • Interpretacja wyników modelu i poprawa dokładności

Podsumowanie i kolejne kroki

Wymagania

  • Podstawowa wiedza na temat koncepcji uczenia maszynowego
  • Doświadczenie w programowaniu Python
  • Znajomość danych medycznych lub procesów klinicznych będzie dodatkowym atutem

Grupa docelowa

  • Pracownicy służby zdrowia zainteresowani zastosowaniami sztucznej inteligencji
  • Analitycy danych i inżynierowie sztucznej inteligencji pracujący w opiece zdrowotnej
  • Liderzy i osoby podejmujące decyzje w dziedzinie medycyny
 21 godzin

Liczba uczestników


cena netto za uczestnika

Propozycje terminów

Powiązane Kategorie