AI for Healthcare using Google Colab

• Podstawowa wiedza na temat koncepcji sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego
• Znałość programowania Python
• Zrozumienie podstawowych zasad branży opieki zdrowotnej

Grupa docelowa

• Naukowcy danych pracujący w opiece zdrowotnej
• Specjaliści medyczni zainteresowani AI
• Badacze eksplorujący rozwiązania opieki zdrowotnej oparte na AI

Służenie AI w opiece zdrowotnej za pomocą Google Colab to innowacyjne podejście do stosowania technik AI w sektorze opieki zdrowotnej do modelowania predykcyjnego i analizy obrazów medycznych.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub stacjonarne) jest przeznaczone dla data scientistów średniozaawansowanych oraz profesjonalistów z branży zdrowotnej, którzy chcą wykorzystać AI do zaawansowanych zastosowań w opiece zdrowotnej za pomocą Google Colab.

Po ukończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Wdrażać modele AI w opiece zdrowotnej za pomocą Google Colab.
• Używać AI do modelowania predykcyjnego w danych zdrowotnych.
• Analizować obrazy medyczne z technikami napędzanymi przez AI.
• Badanie etycznych aspektów rozwiązań opartych na AI w opiece zdrowotnej.

Opcje dostosowania kursu

• Interaktywne wykłady i dyskusje.
• Wiele ćwiczeń i praktyki.
• Ręczne wdrażanie w żywym środowisku laboratoryjnym.

Format kursu

• Aby zlecić dostosowane szkolenie dla tego kursu, prosimy o kontakt w celu uzgodnienia.

Sztuczna inteligencja dla modelowania predykcyjnego w opiece zdrowotnej

• Czyszczenie i przygotowanie danych medycznych
• Techniki inżynierii cech dla zbiiorów danych medycznych
• Radzenie sobie z brakującymi i nieustrukturyzowanymi danymi

Przypadki zastosowania sztucznej inteligencji w opiece zdrowotnej

• Badanie modeli predykcyjnych w opiece zdrowotnej
• Budowanie modeli predykcyjnych za pomocą uczenia maszynowego
• Ocena modeli danych medycznych

Zaawansowane techniki sztucznej inteligencji w opiece zdrowotnej

• Wdrażanie zaawansowanych modeli sztucznej inteligencji
• Badanie przetwarzania języka naturalnego w opiece zdrowotnej
• Systemy wspomagania decyzji oparte na sztucznej inteligencji w opiece zdrowotnej

Przetwarzanie danych i inżynieria cech

• Wprowadzenie do sztucznej inteligencji w medycynie obrazowej
• Wdrażanie modeli uczenia głębokiego do analizy obrazów
• Używanie sztucznej inteligencji do wykrywania wzorców w obrazach medycznych

Etyczne rozważania dotyczące sztucznej inteligencji w opiece zdrowotnej

• Przegląd zastosowań sztucznej inteligencji w opiece zdrowotnej
• Konfiguracja Google Colab dla projektów sztucznej inteligencji w opiece zdrowotnej
• Zrozumienie kluczowych zbiiorów danych medycznych

Medyczna Image Analysis z użyciem sztucznej inteligencji

• Zastosowania sztucznej inteligencji w rzeczywistych warunkach w opiece zdrowotnej
• Przypadki zastosowania analityki predykcyjnej opartej na sztucznej inteligencji
• Analiza obrazów medycznych z użyciem sztucznej inteligencji w warunkach klinicznych

Wprowadzenie do sztucznej inteligencji w opiece zdrowotnej

• Zrozumienie wpływu etycznego sztucznej inteligencji w opiece zdrowotnej
• Zapewnienie prywatności i ochrony danych
• Sprawiedliwość i przejrzystość modeli sztucznej inteligencji

Podsumowanie i następne kroki