Благодарим ви, че изпратихте вашето запитване! Един от членовете на нашия екип ще се свърже с вас скоро.
Благодарим ви, че направихте своята резервация! Един от членовете на нашия екип ще се свърже с вас скоро.
План на курса
Въведение в AI in Healthcare
- Преглед на изкуствения интелект и машинното обучение в медицината
- Историческо развитие на изкуствения интелект в здравеопазването
- Основни възможности и предизвикателства при внедряването на изкуствен интелект
Здравни данни и изкуствен интелект
- Видове здравни данни: структурирани и неструктурирани
- Правила за поверителност и сигурност на данните (HIPAA, GDPR)
- Етични съображения при задвижваното от изкуствен интелект здравеопазване
Machine Learning Основи за здравеопазване
- Обучение с учител срещу обучение без учител
- Инженеринг на характеристики и предварителна обработка на данни за медицински набори от данни
- Оценяване на моделите на изкуствен интелект в приложенията за здравеопазване
Приложения на изкуствения интелект в грижите за пациентите
- Изкуствен интелект в медицинските изображения и диагностиката
- Прогностичен анализ за резултатите за пациентите
- Персонализирана медицина и препоръки за лечение
Изкуствен интелект за болнични и клинични операции
- Автоматизиране на административните задачи с изкуствен интелект
- Системи за подпомагане на вземането на решения, задвижвани от изкуствен интелект
- Оптимизиране на управлението на болничните ресурси
Етика, отклонения и Go управление на изкуствения интелект в здравеопазването
- Разбиране на отклоненията в медицинските модели на изкуствен интелект
- Регулаторни и съответстващи съображения
- Осигуряване на прозрачност и отчетност в системите на изкуствен интелект
Заключителен проект: Пациент, задвижван от изкуствен интелект Data Analysis
- Проучване на набор от здравни данни
- Изграждане и оценяване на модел на изкуствен интелект за медицински прогнози
- Интерпретиране на изходите на модела и подобряване на точността
Обобщение и следващи стъпки
Изисквания
- Основни познания по концепциите на машинното обучение
- Опит в програмирането с Python
- Запознатост със здравни данни или клинични работни процеси е предимство
Целева аудитория
- Здравни специалисти, интересуващи се от приложенията на изкуствения интелект
- Data scientists и AI инженери, работещи в сферата на здравеопазването
- Технологични лидери и лица, вземащи решения в медицинската област
21 Часа