Federated Learning for Healthcare

• 在醫療保健領域使用機器學習或 AI 的經驗
• 瞭解患者數據隱私和道德考慮
• 精通 Python 程式設計

觀眾

• 醫療保健數據科學家
• Bio信息學專家
• 醫療保健領域的 AI 開發人員

Federated Learning 通過實現跨機構的協作模型訓練，同時保護患者數據隱私，正在迅速改變醫療保健行業。本課程探討了 Federated Learning 在醫療保健中的獨特挑戰和應用，側重於在臨床環境中部署去中心化 AI 模型的道德和實踐方面。

這種由講師指導的現場培訓（在線或現場）面向希望將 Federated Learning 應用於醫療保健場景的中級專業人員，確保數據隱私和跨機構的有效協作。

在本次培訓結束時，參與者將能夠：

• 瞭解 Federated Learning 在醫療保健中的作用。
• 實施 Federated Learning 模型，同時確保患者數據隱私。
• 跨多個醫療保健機構協作進行 AI 模型訓練。
• 將 Federated Learning 應用於現實世界的醫療保健案例研究。

課程形式

• 互動講座和討論。
• 大量的練習和練習。
• 在即時實驗室環境中動手實施。

課程自定義選項

• 要申請本課程的定製培訓，請聯繫我們進行安排。

醫療保健領域的 Federated Learning 簡介

• Federated Learning 概念和應用概述
• 將 Federated Learning 應用於醫療保健數據的挑戰
• 醫療保健領域的主要優勢和用例

確保數據隱私和安全

• AI 模型中的患者數據隱私問題
• 實施安全 Federated Learning 協定
• 醫療保健數據管理中的道德注意事項

跨機構的協作模型訓練

• Federated Learning 多機構協作架構
• 共用和訓練 AI 模型，無需數據共用
• 克服跨院校合作的挑戰

真實案例研究

• 案例研究：Federated Learning 醫學成像領域
• 案例研究：Federated Learning 用於醫療保健領域的預測分析
• 實際應用和經驗教訓

在醫療保健環境中實施 Federated Learning

• 醫療保健專用工具和框架 Federated Learning
• 將 Federated Learning 與現有醫療保健系統集成
• 評估 Federated Learning 模型的性能和影響

醫療保健行業 Federated Learning 的未來趨勢

• 新興技術及其對醫療保健 AI 的影響
• Federated Learning 在醫療保健領域的未來發展方向
• 探索創新和改進的機會

總結和後續步驟