Kurzusleírás

Bevezetés az AI használatába az egészségügyben

  • Az AI alkalmazásainak áttekintése az orvosi diagnosztikában
  • AI-alapú betegmonitorozás és döntéstámogatás
  • Szabályozási és etikai megfontolások

AI az orvosi képfeldolgozásban

  • Mélytanulási technikák az orvosi képfeldolgozáshoz
  • Radiológiai és patológiai munkafolyamatok automatizálása
  • Gyakorlat: AI implementálása orvosi képbesoroláshoz

Prediktív elemzés és AI a diagnosztikában

  • AI használata betegségek előrejelzéséhez és korai diagnosztikához
  • AI modellek kockázatértékeléshez és prognózishoz
  • Gyakorlat: Prediktív modellek készítése betegadatokkal

AI integrálása elektronikus egészségügyi nyilvántartásokkal (EHR)

  • Szabványosított egészségügyi adatformátumok (FHIR, HL7)
  • Klinikai munkafolyamatok automatizálása AI-val
  • Gyakorlat: AI modellek csatlakoztatása EHR rendszerekhez

AI a gyógyszerfejlesztésben és a személyre szabott orvoslásban

  • Hogyan gyorsítja fel az AI a gyógyszerfejlesztést
  • AI-alapú precíziós orvoslás és kezelési ajánlások
  • Esettanulmányok az AI alkalmazásáról a gyógyszerkutatásban

Megfelelőség, biztonság és etikai AI az egészségügyben

  • HIPAA és GDPR megfelelőség biztosítása
  • Elfogultság csökkentése és tisztességesség az AI-alapú egészségügyben
  • Biztonsági ajánlott eljárások AI-alapú egészségügyi alkalmazásokhoz

AI megoldások implementálása az egészségügyben

  • Kihívások és ajánlott eljárások az AI bevezetéséhez
  • AI megoldások skálázása kórházakban és klinikákon
  • Gyakorlat: AI-alapú egészségügyi asszisztens üzembe helyezése

Összefoglalás és következő lépések

Követelmények

  • Alapvető ismeretek az AI és a gépi tanulás alapjairól
  • Tapasztalat az adatelemzésben és egészségügyi rendszerekben
  • Ismeretek az orvosi terminológiában és diagnosztikában

Közönség

  • Egészségügyi szakemberek
  • AI-fejlesztők
  • Orvosi kutatók
 14 Órák

Résztvevők száma


Ár per résztvevő

Közelgő kurzusok

Rokon kategóriák