План на курса

Въведение в Multimodal AI за здравеопазване

  • Преглед на приложенията на ИИ в медицинската диагностика
  • Видове здравни данни: структурирани срещу неструктурирани
  • Предизвикателства и етични съображения в здравеопазването, управлявано от AI

Медицински изображения и AI

  • Въведение във форматите за медицински изображения (DICOM, PACS)
  • Задълбочено обучение за анализ на рентгеново, ядрено-магнитен резонанс и компютърна томография
  • Казус от практиката: AI-асистирана радиология за откриване на заболяване

Electronic Здравни досиета (EHR) и AI

  • Обработка и анализ на структурирани медицински досиета
  • Natural Language Processing (NLP) за неструктурирани клинични бележки
  • Прогностично моделиране за резултатите на пациентите

Мултимодална интеграция за диагностика

  • Комбиниране на медицински изображения, EHR и геномни данни
  • Системи за подпомагане на решения, управлявани от AI
  • Казус от практиката: Диагностика на рак с помощта на мултимодален AI

Реч и приложения на НЛП в здравеопазването

  • Разпознаване на реч за медицинска транскрипция
  • Задвижвани от AI чатботове за взаимодействие с пациенти
  • Автоматизация на клиничната документация

AI за Predictive Analytics в здравеопазването

  • Ранно откриване на заболяването и оценка на риска
  • Персонализирани препоръки за лечение
  • Казус от практиката: управлявани от AI прогнозни модели за управление на хронични заболявания

Внедряване на AI модели в здравни системи

  • Предварителна обработка на данни и обучение на модели
  • Внедряване на AI в реално време в болниците
  • Предизвикателства при внедряването на AI в медицински среди

Регулаторни и етични съображения

  • Съответствие на AI със здравните разпоредби (HIPAA, GDPR)
  • Пристрастност и справедливост в медицинските AI модели
  • Най-добри практики за отговорно внедряване на AI в здравеопазването

Бъдещи тенденции в здравеопазването, управлявано от AI

  • Напредък в мултимодалния AI за диагностика
  • Нововъзникващи AI техники за персонализирана медицина
  • Ролята на AI в бъдещето на здравеопазването и телемедицината

Обобщение и следващи стъпки

Изисквания

  • Разбиране на основите на ИИ и машинното обучение
  • Основни познания за форматите на медицински данни (DICOM, EHR, HL7)
  • Опит с Python програмиране и рамки за дълбоко обучение

Публика

  • Специалисти по здравни грижи
  • Медицински изследователи
  • Разработчици на AI в здравната индустрия
 21 Часа

Брой участници


Цена за участник

Предстоящи Курсове

Свързани Kатегории