Kurzusleírás

Az AI in Healthcare bemutatása

  • Az AI és a gépi tanulás áttekintése az orvostudományban
  • Az AI történelmi fejlődése az egészségügyben
  • Kulcsfontosságú lehetőségek és kihívások az AI bevezetése során

Egészségügyi adatok és AI

  • Egészségügyi adatok típusai: strukturált és strukturálatlan
  • Adatvédelmi és biztonsági előírások (HIPAA, GDPR)
  • Etikai szempontok az AI-vezérelt egészségügyben

Machine Learning Alapelvek az egészségügy számára

  • Felügyelt vs. felügyelet nélküli tanulás
  • Jellemzőmérnöki munka és adat-előfeldolgozás orvosi adathalmazokhoz
  • AI-modellek értékelése az egészségügyi alkalmazásokban

AI alkalmazások a betegellátásban

  • AI az orvosi képalkotásban és a diagnosztikában
  • Prediktív analitika a beteg eredményeihez
  • Személyre szabott orvoslás és kezelési ajánlások

AI a kórházi és klinikai működéshez

  • Az adminisztratív feladatok automatizálása AI-val
  • AI-vezérelt döntéstámogató rendszerek
  • A kórházi erőforrások kezelésének optimalizálása

Etika, elfogultság és AI Go irányítása az egészségügyben

  • Az orvosi AI-modellekben rejlő elfogultság megértése
  • Szabályozási és megfelelőségi szempontok
  • Az AI-rendszerek átláthatóságának és elszámoltathatóságának biztosítása

Záró projekt: AI-vezérelt beteg Data Analysis

  • Egy egészségügyi adathalmaz feltárása
  • Egy AI-modell létrehozása és értékelése orvosi előrejelzésekhez
  • A modell eredményeinek értelmezése és a pontosság javítása

Összefoglaló és következő lépések

Követelmények

  • A gépi tanulás alapfogalmainak ismerete
  • Tapasztalat a Python programozásban
  • Az egészségügyi adatok vagy a klinikai munkafolyamatok ismerete előnyös

Célközönség

  • Az AI alkalmazások iránt érdeklődő egészségügyi szakemberek
  • Az egészségügyben dolgozó adattudósok és AI mérnökök
  • A technológiai vezetők és döntéshozók az orvosi területen
 21 Órák

Résztvevők száma


Ár résztvevőnként

Közelgő kurzusok

Rokon kategóriák