Kurzusleírás

AI az Egészségügyben Bevezetése

  • AI alkalmazások áttekintése orvosi diagnosztikában
  • AI-alapú betegek monitorozása és döntéssegítő rendszer
  • Szabályozási és etikai szempontok

AI orvosi képanalízishez

  • Mély tanulási technikák orvosi képalkotáshoz
  • Radiológiai és patológiai folyamatok automatizálása
  • Pratikus: AI implementálása orvosi képkategóriázáshoz

Előrejelző analitika és AI diagnosztikához

  • AI használata betegségelőrejelzésre és korai diagnózisra
  • AI-modellek kockázatelemzésre és prognózisra
  • Pratikus: Előrejelző modellek építése betegek adataival

AI integráció elektronikus egészségügyi rekordokkal (EHR)

  • Standardizált egészségügyi adatformátumok (FHIR, HL7)
  • Klinikai folyamatok automatizálása AI-val
  • Pratikus: AI-modellek kapcsolása EHR-rendszerekhez

AI gyógyszerfejlesztéshez és személyre szabott orvosi ellátáshoz

  • Hogyan gyorsítja AI a gyógyszerfejlesztést és fejlesztést
  • AI-vezérelt precíziós orvosi ellátás és kezelési ajánlások
  • Esetstudiók AI farmakológiai kutatásban

Megfelelőség, Biztonság és Etikai AI az Egészségügyben

  • HIPAA és GDPR megfelelőség biztosítása
  • Elhajláscsökkentés és igazságosság AI-vezérelt egészségügyben
  • Biztonsági legjobb gyakorlatok AI egészségügyi alkalmazásokhoz

AI megoldások implementálása az Egészségügyben

  • Kihívások és legjobb gyakorlatok AI telepítéséhez
  • AI megoldások skálázása kórházakban és klinikákban
  • Pratikus: AI-vezérelt egészségügyi asszisztens telepítése

Összefoglalás és Következő Lépések

Követelmények

  • Alapvető ismeretek az AI és a gépi tanulás fogalmairól
  • Tapasztalat adatelemzéssel és egészségügyi rendszerekkel
  • Ismeret az orvosi terminológiáról és diagnosztikáról

Célközönség

  • Egészségügyi szakemberek
  • AI fejlesztők
  • Orvosi kutatók
 14 Órák

Résztvevők száma


Ár résztvevőnként

Vélemények (1)

Közelgő kurzusok

Rokon kategóriák