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.
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