AI in Healthcare

• Podstawowa wiedza na temat koncepcji uczenia maszynowego
• Doświadczenie w programowaniu Python
• Znajomość danych medycznych lub procesów klinicznych będzie dodatkowym atutem

Grupa docelowa

• Pracownicy służby zdrowia zainteresowani zastosowaniami sztucznej inteligencji
• Analitycy danych i inżynierowie sztucznej inteligencji pracujący w opiece zdrowotnej
• Liderzy i osoby podejmujące decyzje w dziedzinie medycyny

Artificial Intelligence (AI) przekształca opiekę zdrowotną poprzez poprawę opieki nad pacjentem, udoskonalanie diagnostyki i optymalizację przepływu pracy w szpitalach. AI in Healthcare bada obecne i przyszłe zastosowania sztucznej inteligencji, koncentrując się na jej roli w rozwiązywaniu wyzwań w opiece zdrowotnej, przy jednoczesnym zapewnieniu etycznego i bezpiecznego wdrażania.

To prowadzone przez instruktora, interaktywne szkolenie (online lub stacjonarne) skierowane jest do specjalistów z branży opieki zdrowotnej i analityków danych na poziomie średniozaawansowanym, którzy chcą zrozumieć i stosować technologie sztucznej inteligencji w środowiskach opieki zdrowotnej.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zidentyfikować kluczowe wyzwania w opiece zdrowotnej, które może rozwiązać sztuczna inteligencja.
• Przeanalizować wpływ sztucznej inteligencji na opiekę nad pacjentem, bezpieczeństwo i badania medyczne.
• Zrozumieć związek między sztuczną inteligencją a modelami biznesowymi w opiece zdrowotnej.
• Stosować podstawowe koncepcje sztucznej inteligencji do scenariuszy z zakresu opieki zdrowotnej.
• Opracowywać modele uczenia maszynowego do analizy danych medycznych.

Format Kursu

• Interaktywny wykład i dyskusja.
• Wiele ćwiczeń i praktycznych zajęć.
• Praktyczna implementacja w środowisku laboratorium na żywo.

Opcje Dostosowania Kursu

• Aby poprosić o dostosowanie szkolenia, skontaktuj się z nami w celu ustalenia szczegółów.

Wprowadzenie do AI in Healthcare

• Przegląd sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego w medycynie
• Historyczny rozwój sztucznej inteligencji w opiece zdrowotnej
• Kluczowe możliwości i wyzwania związane z wdrażaniem sztucznej inteligencji

Dane dotyczące opieki zdrowotnej i sztuczna inteligencja

• Rodzaje danych dotyczących opieki zdrowotnej: ustrukturyzowane i nieustrukturyzowane
• Przepisy dotyczące prywatności i bezpieczeństwa danych (HIPAA, GDPR)
• Etyczne aspekty sztucznej inteligencji w opiece zdrowotnej

Machine Learning Podstawy dla opieki zdrowotnej

• Uczenie nadzorowane a uczenie nienadzorowane
• Inżynieria cech i wstępne przetwarzanie danych dla zbiorów danych medycznych
• Ocena modeli sztucznej inteligencji w zastosowaniach w opiece zdrowotnej

Zastosowania sztucznej inteligencji w opiece nad pacjentem

• Sztuczna inteligencja w obrazowaniu medycznym i diagnostyce
• Analityka predykcyjna wyników leczenia pacjentów
• Medycyna spersonalizowana i rekomendacje dotyczące leczenia

Sztuczna inteligencja dla szpitali i operacji klinicznych

• Automatyzacja zadań administracyjnych za pomocą sztucznej inteligencji
• Systemy wspomagania decyzji oparte na sztucznej inteligencji
• Optymalizacja zarządzania zasobami szpitalnymi

Etyka, stronniczość i Go zarządzanie sztuczną inteligencją w opiece zdrowotnej

• Zrozumienie stronniczości w modelach sztucznej inteligencji medycznej
• Aspekty regulacyjne i zgodności
• Zapewnienie przejrzystości i odpowiedzialności w systemach sztucznej inteligencji

Projekt końcowy: Sztuczna inteligencja w opiece nad pacjentem Data Analysis

• Eksploracja zbioru danych dotyczących opieki zdrowotnej
• Budowa i ocena modelu sztucznej inteligencji do przewidywań medycznych
• Interpretacja wyników modelu i poprawa dokładności

Podsumowanie i kolejne kroki