Plan Szkolenia

Wprowadzenie do Sztucznej Inteligencji w Ochronie Zdrowia

  • Przegląd AI i uczenia maszynowego w medycynie
  • Historyczny rozwój AI w ochronie zdrowia
  • Kluczowe szanse i wyzwania w adopcji AI

Dane medyczne i AI

  • Rodzaje danych medycznych: strukturalne i niestrukturalne
  • Regulacje dotyczące prywatności i bezpieczeństwa danych (HIPAA, GDPR)
  • Zagadnienia etyczne w AI w ochronie zdrowia

Podstawy uczenia maszynowego dla ochrony zdrowia

  • Uczenie nadzorowane vs. nienadzorowane
  • Inżynieria cech i przetwarzanie wstępne danych medycznych
  • Ocena modeli AI w zastosowaniach medycznych

Zastosowania AI w opiece nad pacjentami

  • AI w obrazowaniu medycznym i diagnostyce
  • Analityka predykcyjna dla wyników leczenia
  • Medycyna spersonalizowana i rekomendacje terapeutyczne

AI dla operacji szpitalnych i klinicznych

  • Automatyzacja zadań administracyjnych z wykorzystaniem AI
  • Systemy wspomagania decyzji oparte na AI
  • Optymalizacja zarządzania zasobami szpitalnymi

Etyka, uprzedzenia i zarządzanie AI w ochronie zdrowia

  • Zrozumienie uprzedzeń w modelach AI w medycynie
  • Zagadnienia regulacyjne i zgodności
  • Zapewnienie przejrzystości i odpowiedzialności w systemach AI

Projekt końcowy: Analiza danych pacjentów z wykorzystaniem AI

  • Eksploracja zbioru danych medycznych
  • Tworzenie i ocena modelu AI do prognoz medycznych
  • Interpretacja wyników modelu i poprawa dokładności

Podsumowanie i kolejne kroki

Wymagania

  • Podstawowa znajomość koncepcji uczenia maszynowego
  • Doświadczenie w programowaniu w Pythonie
  • Znajomość danych medycznych lub procesów klinicznych jest pomocna

Grupa docelowa

  • Specjaliści z dziedziny ochrony zdrowia zainteresowani zastosowaniami AI
  • Analitycy danych i inżynierowie AI pracujący w ochronie zdrowia
  • Liderzy technologiczni i decydenci w dziedzinie medycyny
 21 godzin

Liczba uczestników


Cena za uczestnika (netto)

Propozycje terminów

Powiązane Kategorie