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 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
Opinie uczestników (1)
Trener reagujący na pytania na bieżąco.
Adrian
Szkolenie - Agentic AI Unleashed: Crafting LLM Applications with AutoGen
Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję