Plan Szkolenia

Wprowadzenie do sztucznej inteligencji generatywnej

  • Zrozumienie podstaw sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego
  • Pogląd na modele generatywne
  • Pejzaż sztucznej inteligencji generatywnej w opiece zdrowotnej

Sztuczna inteligencja generatywna w odkrywaniu leków

  • Przyspieszenie projektowania leków za pomocą sztucznej inteligencji
  • Studia przypadku: Opowieści o sukcesie i wyzwania
  • Wirtualne przesiewanie i modele przewidywania

Personalizowana medycyna za pomocą sztucznej inteligencji generatywnej

  • Dostosowywanie leczenia za pomocą sztucznej inteligencji
  • Genomika i sztuczna inteligencja: Nowa era personalizacji
  • Etyczne aspekty personalizowanej medycyny wspieranej sztuczną inteligencją

Postępy w medycznym obrazowaniu

  • Poprawa diagnozy za pomocą sztucznej inteligencji generatywnej
  • Obrazowanie medyczne 3D i techniki rekonstrukcji za pomocą sztucznej inteligencji
  • Poprawa wyników leczenia pacjentów z obrazowaniem wspieranym sztuczną inteligencją

Zastosowania w rzeczywistym świecie i przyszłe kierunki rozwoju

  • Wdrażanie sztucznej inteligencji generatywnej w praktyce klinicznej
  • Przyszłość sztucznej inteligencji w opiece i zarządzaniu pacjentami
  • Projekt końcowy: Wnioskowanie o rozwiązanie sztucznej inteligencji dla wyzwania w dziedzinie opieki zdrowotnej

Etyczne i społeczne konsekwencje

  • Nawigowanie po etycznym krajobrazie sztucznej inteligencji w opiece zdrowotnej
  • Prywatność danych, bezpieczeństwo i zarządzanie
  • Przygotowanie do przyszłości: Polityka i regulacje

Podsumowanie i kolejne kroki

Wymagania

  • Podstawowa znajomość koncepcji uczenia maszynowego
  • Znajomość programowania w Pythonie
  • Wstępna znajomość biologii i systemów opieki zdrowotnej

Grupa docelowa

  • Specjaliści ds. opieki zdrowotnej
  • Analitycy danych
  • Twórcy polityki
 21 godzin

Liczba uczestników


cena netto za uczestnika

Propozycje terminów

Powiązane Kategorie