Multimodal AI for Healthcare

• 了解人工智能和機器學習的基本原則
• 醫療數據格式的基本知識(DICOM、EHR、HL7)
• 對Python編程和深度學習框架的經驗

受眾

• 醫療保健專業人員
• 醫學研究人員
• 醫療行業的AI開發人員

Multimodal AI 以醫療保健為中心的多模式AI集成了多種數據源——例如醫學成像、電子健康記錄 (EHR)、基因組數據和患者語音輸入——以增強診斷、治療建議和預測分析。

這門由講師主導的現場培訓（在線或現場）旨在讓中級到高級醫療保健專業人員、醫學研究人員和希望在醫學診斷和醫療保健應用中應用多模態AI的AI開發人員參加。

完成本次培訓後，參與者將能夠：

• 了解多模態AI在現代醫療保健中的作用。
• 整合結構化和非結構化醫療數據，進行AI驅動的診斷。
• 應用AI技術分析醫學影像和電子健康紀錄。
• 為疾病診斷和治療建議開發預測模型。
• 實施醫療錄 transcription 和患者互動的語音和自然語言處理(NLP)。

課程格式

• 互動講座和討論。
• 大量的練習和實踐。
• 在現場實驗室環境中進行實際操作。

課程定制選項

• 要請求定制的培訓課程，請聯繫我們安排。

醫療保健入門Multimodal AI

• 醫學診斷中 AI 應用的概述
• 醫療數據類型：結構化數據 vs. 非結構化數據
• 以 AI 為驅動的醫療保健中的挑戰和道德考量

醫學影像學和人工智能

• 醫學影像格式介紹 (DICOM、PACS)
• X 光、MRI 和 CT 掃描分析的深度學習
• 案例研究：基於 AI 的放射科疾病檢測

Electronic健康記錄(EHR)和人工智能

• 處理和分析結構化醫療記錄
• 對於非結構化臨床筆記Natural Language Processing (NLP)
• 對病人結果進行預測建模

診斷的多模態整合

• 結合醫學影像學、電子健康記錄和基因組數據
• 以 AI 驅動的決策支持系統
• 案例研究：使用多模態 AI 進行癌症診斷

醫療保健中的語音和 NLP 應用

• 醫療轉錄的語音識別
• 用於患者互動的 AI 驅動的聊天機器人
• 臨床文檔自動化

醫療保健領域的Predictive Analytics人工智能

• 早期疾病檢測和風險評估
• 個性化治療建議
• 案例研究：用於慢性病管理的 AI 驅動預測模型

在醫療系統中部署 AI 模型

• 數據預處理和模型訓練
• 醫院實時 AI 實施
• 在醫療環境中部署 AI 的挑戰

法規和倫理考量

• AI 符合醫療保健法規 (HIPAA, GDPR)
• 醫療 AI 模型中的偏見和公平性
• 在醫療保健中負責任的 AI 部署的最佳實踐

以 AI 驅動的醫療保健的未來趨勢

• 診斷用多模態 AI 的進展
• 個性化醫療的新興 AI 技術
• AI 在醫療保健和遠程醫療未來中的作用

總結和結論