Federated Learning for Healthcare

• 在医疗保健领域使用机器学习或 AI 的经验
• 了解患者数据隐私和道德考虑
• 精通 Python 程式设计

观众

• 医疗保健数据科学家
• Bio信息学专家
• 医疗保健领域的 AI 开发人员

Federated Learning 通过实现跨机构的协作模型训练，同时保护患者数据隐私，正在迅速改变医疗保健行业。本课程探讨了 Federated Learning 在医疗保健中的独特挑战和应用，侧重于在临床环境中部署去中心化 AI 模型的道德和实践方面。

这种由讲师指导的现场培训（在线或现场）面向希望将 Federated Learning 应用于医疗保健场景的中级专业人员，确保数据隐私和跨机构的有效协作。

在本次培训结束时，参与者将能够：

• 了解 Federated Learning 在医疗保健中的作用。
• 实施 Federated Learning 模型，同时确保患者数据隐私。
• 跨多个医疗保健机构协作进行 AI 模型训练。
• 将 Federated Learning 应用于现实世界的医疗保健案例研究。

课程形式

• 互动讲座和讨论。
• 大量的练习和练习。
• 在即时实验室环境中动手实施。

课程自定义选项

• 要申请本课程的定制培训，请联系我们进行安排。

医疗保健领域的 Federated Learning 简介

• Federated Learning 概念和应用概述
• 将 Federated Learning 应用于医疗保健数据的挑战
• 医疗保健领域的主要优势和用例

确保数据隐私和安全

• AI 模型中的患者数据隐私问题
• 实施安全 Federated Learning 协定
• 医疗保健数据管理中的道德注意事项

跨机构的协作模型训练

• Federated Learning 多机构协作架构
• 共用和训练 AI 模型，无需数据共用
• 克服跨院校合作的挑战

真实案例研究

• 案例研究：Federated Learning 医学成像领域
• 案例研究：Federated Learning 用于医疗保健领域的预测分析
• 实际应用和经验教训

在医疗保健环境中实施 Federated Learning

• 医疗保健专用工具和框架 Federated Learning
• 将 Federated Learning 与现有医疗保健系统集成
• 评估 Federated Learning 模型的性能和影响

医疗保健行业 Federated Learning 的未来趋势

• 新兴技术及其对医疗保健 AI 的影响
• Federated Learning 在医疗保健领域的未来发展方向
• 探索创新和改进的机会

总结和后续步骤