Multimodal AI for Healthcare

• Zrozumienie podstaw sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego
• Podstawowa znajomość formatów danych medycznych (DICOM, EHR, HL7)
• Doświadczenie w programowaniu Python i strukturach głębokiego uczenia się

Odbiorcy

• Pracownicy służby zdrowia
• Badacze medyczni
• Programiści AI w branży opieki zdrowotnej

Multimodal AI dla opieki zdrowotnej integruje różne źródła danych - takie jak obrazowanie medyczne, elektroniczna dokumentacja medyczna (EHR), dane genomowe i dane głosowe pacjentów - w celu poprawy diagnostyki, zaleceń dotyczących leczenia i analizy predykcyjnej.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla średniozaawansowanych i zaawansowanych pracowników służby zdrowia, badaczy medycznych i programistów AI, którzy chcą zastosować multimodalną sztuczną inteligencję w diagnostyce medycznej i aplikacjach opieki zdrowotnej.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Zrozumieć rolę multimodalnej sztucznej inteligencji we współczesnej opiece zdrowotnej.
• Zintegrować ustrukturyzowane i nieustrukturyzowane dane medyczne do diagnostyki opartej na sztucznej inteligencji.
• Zastosować techniki AI do analizy obrazów medycznych i elektronicznej dokumentacji medycznej.
• Opracowanie modeli predykcyjnych do diagnozowania chorób i zaleceń dotyczących leczenia.
• Wdrożenie przetwarzania mowy i języka naturalnego (NLP) do transkrypcji medycznej i interakcji z pacjentem.

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 Multimodal AI dla opieki zdrowotnej

• Przegląd zastosowań sztucznej inteligencji w diagnostyce medycznej
• Rodzaje danych medycznych: ustrukturyzowane vs. nieustrukturyzowane
• Wyzwania i kwestie etyczne w opiece zdrowotnej opartej na sztucznej inteligencji

Obrazowanie medyczne i sztuczna inteligencja

• Wprowadzenie do formatów obrazowania medycznego (DICOM, PACS)
• Głębokie uczenie na potrzeby analizy zdjęć rentgenowskich, rezonansu magnetycznego i tomografii komputerowej
• Studium przypadku: Radiologia wspomagana sztuczną inteligencją do wykrywania chorób

[Dokumentacja medyczna (EHR) i sztuczna inteligencja

• Przetwarzanie i analiza ustrukturyzowanej dokumentacji medycznej
• Natural Language Processing (NLP) dla nieustrukturyzowanych notatek klinicznych
• Modelowanie predykcyjne dla wyników pacjentów

Multimodalna integracja na potrzeby diagnostyki

• Łączenie obrazowania medycznego, EHR i danych genomowych
• Systemy wspomagania decyzji oparte na sztucznej inteligencji
• Studium przypadku: Diagnoza raka z wykorzystaniem multimodalnej sztucznej inteligencji

Zastosowania mowy i NLP w opiece zdrowotnej

• Rozpoznawanie mowy na potrzeby transkrypcji medycznej
• Chatboty oparte na sztucznej inteligencji do interakcji z pacjentami
• Automatyzacja dokumentacji klinicznej

Sztuczna inteligencja dla Predictive Analytics w opiece zdrowotnej

• Wczesne wykrywanie chorób i ocena ryzyka
• Spersonalizowane zalecenia dotyczące leczenia
• Studium przypadku: Modele predykcyjne oparte na sztucznej inteligencji do zarządzania chorobami przewlekłymi

Wdrażanie modeli AI w systemach opieki zdrowotnej

• Wstępne przetwarzanie danych i szkolenie modeli
• Wdrażanie AI w czasie rzeczywistym w szpitalach
• Wyzwania związane z wdrażaniem sztucznej inteligencji w środowiskach medycznych

Kwestie regulacyjne i etyczne

• Zgodność AI z przepisami dotyczącymi opieki zdrowotnej (HIPAA, GDPR)
• Stronniczość i uczciwość w medycznych modelach AI
• Najlepsze praktyki w zakresie odpowiedzialnego wdrażania sztucznej inteligencji w opiece zdrowotnej

Przyszłe trendy w opiece zdrowotnej opartej na sztucznej inteligencji

• Postępy w multimodalnej sztucznej inteligencji w diagnostyce
• Nowe techniki sztucznej inteligencji w medycynie spersonalizowanej
• Rola sztucznej inteligencji w przyszłości opieki zdrowotnej i telemedycyny

Podsumowanie i kolejne kroki