Kurzusleírás

Bevezetés a Generative AI-ba

  • Az AI és a gépi tanulás alapjainak megértése
  • Merüljön el a generatív modellekben
  • A generatív mesterséges intelligencia tájképe az egészségügyben

Generative AI a Drug Discoveryben

  • A gyógyszertervezés felgyorsítása mesterséges intelligencia segítségével
  • Esettanulmányok: Sikertörténetek és kihívások
  • Virtuális szűrés és prediktív modellek

Személyre szabott orvoslás a Generative AI-on keresztül

  • Személyre szabott kezelések AI-val
  • Genomika és mesterséges intelligencia: a személyre szabás új korszaka
  • Etikai megfontolások a mesterséges intelligencia által vezérelt személyre szabott orvoslásban

Az orvosi képalkotás fejlődése

  • A diagnosztika javítása generatív mesterséges intelligencia segítségével
  • 3D orvosi képalkotás és AI rekonstrukciós technikák
  • A betegek kimenetelének javítása mesterséges intelligencia által támogatott képalkotással

Valós alkalmazások és jövőbeli irányok

  • A generatív mesterséges intelligencia integrálása a klinikai gyakorlatba
  • A mesterséges intelligencia jövője a betegellátásban és -kezelésben
  • Végső projekt: AI-megoldás javaslata egészségügyi kihívásra

Etikai és társadalmi vonatkozások

  • Eligazodás a mesterséges intelligencia etikai környezetében az egészségügyben
  • Adatvédelem, biztonság és irányítás
  • Felkészülés a jövőre: politika és szabályozás

Összegzés és a következő lépések

Követelmények

  • A gépi tanulási koncepciók alapvető ismerete
  • Ismerkedés a Python programozással
  • Bevezető biológia és egészségügyi rendszerek ismerete

Közönség

  • Egészségügyi szakemberek
  • Adatelemzők
  • Döntéshozók
 21 Órák

Résztvevők száma


Ár résztvevőnként

Közelgő kurzusok

Rokon kategóriák