Federated Learning for Healthcare

• Doświadczenie z uczeniem maszynowym lub sztuczną inteligencją w opiece zdrowotnej
• Zrozumienie prywatności danych pacjentów i kwestii etycznych
• Biegła znajomość programowania Python

Publiczność

• Naukowcy zajmujący się danymi w opiece zdrowotnej
• Specjaliści ds. informatyki Bio
• Programiści AI w opiece zdrowotnej

Federated Learning szybko przekształca branżę opieki zdrowotnej, umożliwiając wspólne szkolenie modeli w różnych instytucjach przy jednoczesnym zachowaniu prywatności danych pacjentów. Kurs ten bada unikalne wyzwania i zastosowania Federated Learning w opiece zdrowotnej, koncentrując się na etycznych i praktycznych aspektach wdrażania zdecentralizowanych modeli sztucznej inteligencji w warunkach klinicznych.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo (online lub na miejscu) jest skierowane do średnio zaawansowanych profesjonalistów, którzy chcą zastosować Federated Learning w scenariuszach opieki zdrowotnej, zapewniając prywatność danych i skuteczną współpracę między instytucjami.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Zrozumieć rolę Federated Learning w opiece zdrowotnej.
• Wdrażać modele Federated Learning przy jednoczesnym zapewnieniu prywatności danych pacjentów.
• Współpracować w zakresie szkolenia modeli AI w wielu instytucjach opieki zdrowotnej.
• Zastosować Federated Learning do rzeczywistych studiów przypadków opieki zdrowotnej.

Format kursu

• Interaktywny wykład i dyskusja.
• Wiele ćwiczeń i praktyki.
• Praktyczne wdrożenie w środowisku laboratoryjnym na żywo.

Opcje dostosowywania kursu

• Aby poprosić o spersonalizowane szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami w celu ustalenia szczegółów.

Wprowadzenie do Federated Learning w opiece zdrowotnej

• Przegląd koncepcji i zastosowań Federated Learning
• Wyzwania związane z zastosowaniem Federated Learning do danych dotyczących opieki zdrowotnej
• Kluczowe korzyści i przypadki użycia w sektorze opieki zdrowotnej

Zapewnienie prywatności i bezpieczeństwa danych

• Obawy dotyczące prywatności danych pacjentów w modelach AI
• Wdrażanie bezpiecznych protokołów Federated Learning
• Kwestie etyczne w zarządzaniu danymi opieki zdrowotnej

Szkolenie w zakresie modeli współpracy między instytucjami

• Architektury Federated Learning dla współpracy między wieloma instytucjami
• Udostępnianie i szkolenie modeli AI bez udostępniania danych
• Pokonywanie wyzwań we współpracy międzyinstytucjonalnej

Studia przypadków ze świata rzeczywistego

• Studium przypadku: Federated Learning w obrazowaniu medycznym
• Studium przypadku: Federated Learning dla analityki predykcyjnej w opiece zdrowotnej
• Praktyczne zastosowania i wyciągnięte wnioski

Wdrażanie Federated Learning w placówkach opieki zdrowotnej

• Narzędzia i ramy dla Federated Learning specyficznych dla opieki zdrowotnej
• Integracja Federated Learning z istniejącymi systemami opieki zdrowotnej
• Ocena wydajności i wpływu modeli Federated Learning

Przyszłe trendy w Federated Learning dla opieki zdrowotnej

• Nowe technologie i ich wpływ na sztuczną inteligencję w opiece zdrowotnej
• Przyszłe kierunki dla Federated Learning w opiece zdrowotnej
• Odkrywanie możliwości innowacji i ulepszeń

Podsumowanie i kolejne kroki