AI Agents for Healthcare and Diagnostics

• Podstawowa znajomość koncepcji sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego
• Doświadczenie w analizie danych i systemach opieki zdrowotnej
• Znajomość terminologii medycznej i diagnostyki

Odbiorcy

• Pracownicy służby zdrowia
• Programiści AI
• Badacze medyczni

Agenci AI przekształcają diagnostykę pacjentów, odkrywanie leków i przepływy pracy w opiece zdrowotnej, wykorzystując uczenie maszynowe i automatyzację w celu poprawy podejmowania decyzji i wydajności.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla średnio zaawansowanych i zaawansowanych pracowników służby zdrowia oraz programistów AI, którzy chcą wdrożyć rozwiązania opieki zdrowotnej oparte na sztucznej inteligencji.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Zrozumieć rolę agentów AI w opiece zdrowotnej i diagnostyce.
• Opracować modele AI do analizy obrazów medycznych i diagnostyki predykcyjnej.
• Zintegrować sztuczną inteligencję z elektroniczną dokumentacją medyczną (EHR) i klinicznymi przepływami pracy.
• Zapewnienie zgodności z przepisami dotyczącymi opieki zdrowotnej i etycznymi praktykami AI.

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.

Wprowadzenie do sztucznej inteligencji w opiece zdrowotnej

• Przegląd zastosowań sztucznej inteligencji w diagnostyce medycznej
• Monitorowanie pacjentów i wspomaganie decyzji z wykorzystaniem AI
• Kwestie regulacyjne i etyczne

Sztuczna inteligencja w medycynie Image Analysis

• Techniki głębokiego uczenia dla obrazowania medycznego
• Automatyzacja przepływów pracy w radiologii i patologii
• Praktyczne wskazówki: Wdrażanie sztucznej inteligencji do klasyfikacji obrazów medycznych

Predictive Analytics i sztuczna inteligencja w diagnostyce

• Wykorzystanie sztucznej inteligencji do przewidywania chorób i wczesnej diagnostyki
• Modele AI do oceny ryzyka i prognozowania
• Praktyczne wskazówki: Tworzenie modeli predykcyjnych na podstawie danych pacjenta

Integracja AI z Electron ic Health Records (EHR)

• Standaryzowane formaty danych opieki zdrowotnej (FHIR, HL7)
• Automatyzacja klinicznych przepływów pracy za pomocą sztucznej inteligencji
• Praktyczne wskazówki: Łączenie modeli AI z systemami EHR

Sztuczna inteligencja w odkrywaniu leków i medycynie spersonalizowanej

• Jak sztuczna inteligencja przyspiesza odkrywanie i opracowywanie leków
• Medycyna precyzyjna oparta na sztucznej inteligencji i zalecenia dotyczące leczenia
• Studia przypadków sztucznej inteligencji w badaniach farmaceutycznych

Zgodność, bezpieczeństwo i etyczna sztuczna inteligencja w opiece zdrowotnej

• Zapewnienie zgodności z przepisami HIPAA i GDPR
• Łagodzenie uprzedzeń i sprawiedliwość w opiece zdrowotnej opartej na sztucznej inteligencji
• Najlepsze praktyki bezpieczeństwa dla aplikacji AI w opiece zdrowotnej

Wdrażanie rozwiązań AI w opiece zdrowotnej

• Wyzwania i najlepsze praktyki w zakresie wdrażania sztucznej inteligencji
• Skalowanie rozwiązań AI w szpitalach i klinikach
• Ćwiczenia praktyczne: Wdrażanie asystenta opieki zdrowotnej opartego na sztucznej inteligencji

Podsumowanie i kolejne kroki