Multimodal AI for Healthcare

• 了解人工智能和机器学习的基本原则
• 医疗数据格式的基本知识(DICOM、EHR、HL7)
• 对Python编程和深度学习框架的经验

受众

• 医疗保健专业人员
• 医学研究人员
• 医疗行业的AI开发人员

Multimodal AI 以医疗保健为中心的多模式AI集成了多种数据源——例如医学成像、电子健康记录 (EHR)、基因组数据和患者语音输入——以增强诊断、治疗建议和预测分析。

这门由讲师主导的现场培训（在线或现场）旨在让中级到高级医疗保健专业人员、医学研究人员和希望在医学诊断和医疗保健应用中应用多模态AI的AI开发人员参加。

完成本次培训后，参与者将能够：

• 了解多模态AI在现代医疗保健中的作用。
• 整合结构化和非结构化医疗数据，进行AI驱动的诊断。
• 应用AI技术分析医学影像和电子健康纪录。
• 为疾病诊断和治疗建议开发预测模型。
• 实施医疗录 transcription 和患者互动的语音和自然语言处理(NLP)。

课程格式

• 互动讲座和讨论。
• 大量的练习和实践。
• 在现场实验室环境中进行实际操作。

课程定制选项

• 要请求定制的培训课程，请联系我们安排。

医疗保健入门Multimodal AI

• 医学诊断中 AI 应用的概述
• 医疗数据类型：结构化数据 vs. 非结构化数据
• 以 AI 为驱动的医疗保健中的挑战和道德考量

医学影像学和人工智能

• 医学影像格式介绍 (DICOM、PACS)
• X 光、MRI 和 CT 扫描分析的深度学习
• 案例研究：基于 AI 的放射科疾病检测

Electronic健康记录(EHR)和人工智能

• 处理和分析结构化医疗记录
• 对于非结构化临床笔记Natural Language Processing (NLP)
• 对病人结果进行预测建模

诊断的多模态整合

• 结合医学影像学、电子健康记录和基因组数据
• 以 AI 驱动的决策支持系统
• 案例研究：使用多模态 AI 进行癌症诊断

医疗保健中的语音和 NLP 应用

• 医疗转录的语音识别
• 用于患者互动的 AI 驱动的聊天机器人
• 临床文档自动化

医疗保健领域的Predictive Analytics人工智能

• 早期疾病检测和风险评估
• 个性化治疗建议
• 案例研究：用于慢性病管理的 AI 驱动预测模型

在医疗系统中部署 AI 模型

• 数据预处理和模型训练
• 医院实时 AI 实施
• 在医疗环境中部署 AI 的挑战

法规和伦理考量

• AI 符合医疗保健法规 (HIPAA, GDPR)
• 医疗 AI 模型中的偏见和公平性
• 在医疗保健中负责任的 AI 部署的最佳实践

以 AI 驱动的医疗保健的未来趋势

• 诊断用多模态 AI 的进展
• 个性化医疗的新兴 AI 技术
• AI 在医疗保健和远程医疗未来中的作用

总结和结论