Plan Szkolenia

Wprowadzenie do AI w Opiece Zdrowotnej

  • Zastosowania AI w wsparciu decyzji klinicznych i diagnostyce
  • Przegląd modów danych medycznych: strukturalnych, tekstowych, obrazowych, sensornych
  • Wyzwania związane z rozwojem medycznego AI

Przygotowanie danych medycznych i Management

  • Praca z EMR, wynikami badań laboratoryjnych i danymi HL7/FHIR
  • Przetwarzanie wstępne obrazów medycznych (DICOM, CT, MRI, RTG)
  • Obsługa danych czasowych z urządzeń noszonych lub monitorów w jednostce intensywnej terapii

Fine-Tuning Techniki dla Modeli Zdrowotnych

  • Transfer learning i dostosowanie do domeny specyficznej
  • Dopasowanie modeli do zadań klasyfikacji i regresji
  • Dopasowanie o ograniczonych zasobach z ograniczonymi zannotowanymi danymi

Prognozowanie choroby i wyników Forecasting

  • Ocena ryzyka i systemy ostrzegawcze
  • Analiza predykcyjna w przypadku ponownego przyjęcia i odpowiedzi na leczenie
  • Integracja multimodalnych modeli

Etyka, Prywatność i Rozważania Regulacyjne

  • HIPAA, GDPR, i obsługa danych pacjentów
  • Mitygacja uprzedzeń i audyt sprawiedliwości w modelach
  • Wykrywalność w podejmowaniu decyzji klinicznych

Ewaluacja i Weryfikacja Modeli w Warunkach Klinicznych

  • Metryki wydajności (AUC, czułość, swoistość, F1)
  • Techniki weryfikacji dla zbilansowanych i wysokiego ryzyka zbiorów danych
  • Symulowane vs. rzeczywiste ścieżki testowania

Wdrażanie i Monitorowanie w Środowiskach Opieki Zdrowotnej

  • Integracja modeli z systemami IT szpitali
  • CI/CD w regulowanych środowiskach medycznych
  • Wykrywanie i ciągłe uczenie się po wdrożeniu

Podsumowanie i Nastepne Kroki

Wymagania

  • Rozumienie zasad uczenia maszynowego i uczenia nadzorowanego
  • Doświadczenie w pracowaniu z zestawami danych medycznych, takimi jak EMR, dane obrazowe lub notatki kliniczne
  • Znajomość Python i ram frameworków ML (np. TensorFlow, PyTorch)

Grupa docelowa

  • Twórcy AI medycznej
  • Naukowcy danych medycznych
  • Specjaliści budujący diagnostyczne lub prognozujące modele medyczne
 14 godzin

Liczba uczestników


cena netto za uczestnika

Propozycje terminów

Powiązane Kategorie