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

• 了解机器学习原理和监督式学习
• 具备医疗数据集（如电子病历、影像数据或临床笔记）的经验
• 具备Python和ML框架（如TensorFlow、PyTorch）的知识

目标受众

• 医疗AI开发者
• 医疗数据科学家
• 开发诊断或预测医疗模型的专业人士

微调是将预训练的AI模型适应于医疗诊断和预测任务的关键过程。

这项由讲师主导的培训（线上或线下）针对中高级医疗AI开发人员和数据科学家，他们希望使用结构化和非结构化医疗数据来微调模型，用于临床诊断、疾病预测和患者结果预测。

培训结束时，参与者将能够：

• 在包括电子病历（EMRs）、影像和时间序列数据的医疗数据集上微调AI模型。
• 在医疗环境中应用迁移学习、领域适应和模型压缩技术。
• 在模型开发中处理隐私、偏见和法规合规问题。
• 在现实世界的医疗环境中部署和监控微调后的模型。

课程形式

• 互动式讲座和讨论。
• 大量练习和实践。
• 在实时实验室环境中进行实作。

课程定制选项

• 如需为此课程定制培训，请联系我们安排。

AI在医疗领域的介绍

• AI在临床决策支持和诊断中的应用
• 医疗数据模态概述：结构化数据、文本数据、影像数据、感测器数据
• 医疗AI开发中的独特挑战

医疗数据准备和Management

• 处理EMRs、实验室结果和HL7/FHIR数据
• 医学影像预处理（DICOM、CT、MRI、X光）
• 处理来自穿戴式设备或ICU监护仪的时间序列数据

Fine-Tuning 医疗模型技术

• 迁移学习和领域特定适应
• 分类和回归的任务特定模型调优
• 在有限标注数据下的低资源微调

疾病预测和结果Forecasting

• 风险评分和预警系统
• 再入院和治疗反应的预测分析
• 多模态模型整合

伦理、隐私和法规考量

• HIPAA、GDPR和患者数据处理
• 模型中的偏见缓解和公平性审计
• 临床决策中的可解释性

临床环境中的模型评估和验证

• 性能指标（AUC、灵敏度、特异性、F1）
• 不平衡和高风险数据集的验证技术
• 模拟与真实世界的测试流程

医疗环境中的部署和监控

• 模型整合到医院IT系统中
• 受监管的医疗环境中的CI/CD
• 部署后的漂移检测和持续学习

总结与下一步