Fine-Tuning AI for Healthcare: Medical Diagnosis and Predictive Analytics

• Rozumienie zasad uczenia maszynowego i uczenia nadzorowanego
• Doświadczenie w pracowaniu z zestawami danych medycznych, takimi jak EMR, dane obrazowe lub notatki kliniczne
• Znajomość Python i ram frameworków ML (np. TensorFlow, PyTorch)

Grupa docelowa

• Twórcy AI medycznej
• Naukowcy danych medycznych
• Specjaliści budujący diagnostyczne lub prognozujące modele medyczne

Dostrajanie jest kluczowym procesem dostosowywania wstępnie przeszkolonych modeli sztucznej inteligencji do zadań diagnostycznych i prognozujących w zakresie opieki zdrowotnej.

Ten kurs prowadzony przez instruktora (online lub na miejscu) jest skierowany do średnio zaawansowanych i zaawansowanych programistów medycznych i naukowców ds. danych, którzy chcą dostosowywać modele do klinicznej diagnozy, prognozowania chorób i przewidywania wyników dla pacjentów za pomocą strukturowanych i niestrukturowanych danych medycznych.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Dostosowywać modele sztucznej inteligencji na zestawach danych medycznych, w tym EMR, obrazowaniu i danych czasowych.
• Zastosować transfer learning, adaptację dziedziny i kompresję modeli w kontekstach medycznych.
• Rozwiązać problemy związane z prywatnością, uprzedzeniami i zgodnością z przepisami w procesie tworzenia modeli.
• Wdrażać i monitorować dostosowane modele w rzeczywistych środowiskach opieki zdrowotnej.

Format kursu

• Interaktywna wykład i dyskusja.
• Wiele ćwiczeń i praktyki.
• Ręczne wdrażanie w środowisku live-lab.

Opcje dostosowywania kursu

• Aby zapytać o dostosowany kurs tego szkolenia, skontaktuj się z nami w celu umówienia.

Wprowadzenie do AI w Opiece Zdrowotnej

• Zastosowania AI w wsparciu decyzji klinicznych i diagnostyce
• Przegląd modów danych medycznych: strukturalnych, tekstowych, obrazowych, sensornych
• Wyzwania związane z rozwojem medycznego AI

Przygotowanie danych medycznych i Management

• Praca z EMR, wynikami badań laboratoryjnych i danymi HL7/FHIR
• Przetwarzanie wstępne obrazów medycznych (DICOM, CT, MRI, RTG)
• Obsługa danych czasowych z urządzeń noszonych lub monitorów w jednostce intensywnej terapii

Fine-Tuning Techniki dla Modeli Zdrowotnych

• Transfer learning i dostosowanie do domeny specyficznej
• Dopasowanie modeli do zadań klasyfikacji i regresji
• Dopasowanie o ograniczonych zasobach z ograniczonymi zannotowanymi danymi

Prognozowanie choroby i wyników Forecasting

• Ocena ryzyka i systemy ostrzegawcze
• Analiza predykcyjna w przypadku ponownego przyjęcia i odpowiedzi na leczenie
• Integracja multimodalnych modeli

Etyka, Prywatność i Rozważania Regulacyjne

• HIPAA, GDPR, i obsługa danych pacjentów
• Mitygacja uprzedzeń i audyt sprawiedliwości w modelach
• Wykrywalność w podejmowaniu decyzji klinicznych

Ewaluacja i Weryfikacja Modeli w Warunkach Klinicznych

• Metryki wydajności (AUC, czułość, swoistość, F1)
• Techniki weryfikacji dla zbilansowanych i wysokiego ryzyka zbiorów danych
• Symulowane vs. rzeczywiste ścieżki testowania

Wdrażanie i Monitorowanie w Środowiskach Opieki Zdrowotnej

• Integracja modeli z systemami IT szpitali
• CI/CD w regulowanych środowiskach medycznych
• Wykrywanie i ciągłe uczenie się po wdrożeniu

Podsumowanie i Nastepne Kroki