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

• 了解機器學習原理和監督式學習
• 具備醫療數據集（如電子病歷、影像數據或臨床筆記）的經驗
• 具備Python和ML框架（如TensorFlow、PyTorch）的知識

目標受眾

• 醫療AI開發者
• 醫療數據科學家
• 開發診斷或預測醫療模型的專業人士

微調是將預訓練的AI模型適應於醫療診斷和預測任務的關鍵過程。

這項由講師主導的培訓（線上或線下）針對中高級醫療AI開發人員和數據科學家，他們希望使用結構化和非結構化醫療數據來微調模型，用於臨床診斷、疾病預測和患者結果預測。

培訓結束時，參與者將能夠：

• 在包括電子病歷（EMRs）、影像和時間序列數據的醫療數據集上微調AI模型。
• 在醫療環境中應用遷移學習、領域適應和模型壓縮技術。
• 在模型開發中處理隱私、偏見和法規合規問題。
• 在現實世界的醫療環境中部署和監控微調後的模型。

課程形式

• 互動式講座和討論。
• 大量練習和實踐。
• 在實時實驗室環境中進行實作。

課程定制選項

• 如需為此課程定制培訓，請聯繫我們安排。

AI在醫療領域的介紹

• AI在臨床決策支持和診斷中的應用
• 醫療數據模態概述：結構化數據、文本數據、影像數據、感測器數據
• 醫療AI開發中的獨特挑戰

醫療數據準備和Management

• 處理EMRs、實驗室結果和HL7/FHIR數據
• 醫學影像預處理（DICOM、CT、MRI、X光）
• 處理來自穿戴式設備或ICU監護儀的時間序列數據

Fine-Tuning 醫療模型技術

• 遷移學習和領域特定適應
• 分類和回歸的任務特定模型調優
• 在有限標註數據下的低資源微調

疾病預測和結果Forecasting

• 風險評分和預警系統
• 再入院和治療反應的預測分析
• 多模態模型整合

倫理、隱私和法規考量

• HIPAA、GDPR和患者數據處理
• 模型中的偏見緩解和公平性審計
• 臨床決策中的可解釋性

臨床環境中的模型評估和驗證

• 性能指標（AUC、靈敏度、特異性、F1）
• 不平衡和高風險數據集的驗證技術
• 模擬與真實世界的測試流程

醫療環境中的部署和監控

• 模型整合到醫院IT系統中
• 受監管的醫療環境中的CI/CD
• 部署後的漂移檢測和持續學習

總結與下一步