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 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