Plan Szkolenia

Wprowadzenie do Federated Learning w opiece zdrowotnej

  • Przegląd koncepcji i zastosowań Federated Learning
  • Wyzwania związane z zastosowaniem Federated Learning do danych dotyczących opieki zdrowotnej
  • Kluczowe korzyści i przypadki użycia w sektorze opieki zdrowotnej

Zapewnienie prywatności i bezpieczeństwa danych

  • Obawy dotyczące prywatności danych pacjentów w modelach AI
  • Wdrażanie bezpiecznych protokołów Federated Learning
  • Kwestie etyczne w zarządzaniu danymi opieki zdrowotnej

Szkolenie w zakresie modeli współpracy między instytucjami

  • Architektury Federated Learning dla współpracy między wieloma instytucjami
  • Udostępnianie i szkolenie modeli AI bez udostępniania danych
  • Pokonywanie wyzwań we współpracy międzyinstytucjonalnej

Studia przypadków ze świata rzeczywistego

  • Studium przypadku: Federated Learning w obrazowaniu medycznym
  • Studium przypadku: Federated Learning dla analityki predykcyjnej w opiece zdrowotnej
  • Praktyczne zastosowania i wyciągnięte wnioski

Wdrażanie Federated Learning w placówkach opieki zdrowotnej

  • Narzędzia i ramy dla Federated Learning specyficznych dla opieki zdrowotnej
  • Integracja Federated Learning z istniejącymi systemami opieki zdrowotnej
  • Ocena wydajności i wpływu modeli Federated Learning

Przyszłe trendy w Federated Learning dla opieki zdrowotnej

  • Nowe technologie i ich wpływ na sztuczną inteligencję w opiece zdrowotnej
  • Przyszłe kierunki dla Federated Learning w opiece zdrowotnej
  • Odkrywanie możliwości innowacji i ulepszeń

Podsumowanie i kolejne kroki

Wymagania

  • Doświadczenie z uczeniem maszynowym lub sztuczną inteligencją w opiece zdrowotnej
  • Zrozumienie prywatności danych pacjentów i kwestii etycznych
  • Biegła znajomość programowania Python

Uczestnicy

  • Naukowcy zajmujący się danymi w opiece zdrowotnej
  • Specjaliści ds. informatyki Bio
  • Programiści AI w opiece zdrowotnej
 21 godzin

Liczba uczestników


cena netto za uczestnika

Propozycje terminów

Powiązane Kategorie