Lépjen kapcsolatba velünk

Kurzusleírás

Bevezetés az MI-be az egészségügyben

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

MI az orvosi képalkotás elemzéséhez

  • Mélytanulási technikák az orvosi képalkotásban
  • A radiológiai és patológiai munkafolyamatok automatizálása
  • Gyakorlat: MI implementálása orvosi képalkotás osztályozására

Prediktív elemzés és MI a diagnosztikában

  • MI felhasználása betegség előrejelzésére és korai diagnózisra
  • MI-modellek kockázatértékelésre és prognózisra
  • Gyakorlat: Prediktív modellek készítése betegadatokkal

MI integrálása az elektronikus egészségügyi nyilvántartásokkal (EHR)

  • Standardizált egészségügyi adatformátumok (FHIR, HL7)
  • Klinikai munkafolyamatok automatizálása MI-vel
  • Gyakorlat: MI-modellek összekapcsolása EHR rendszerekkel

MI a gyógyszerfejlesztésben és a személyre szabott orvoslásban

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

Megfelelőség, biztonság és etikus MI az egészségügyben

  • A HIPAA és GDPR megfelelőség biztosítása
  • Előítélet csökkentés és igazságosság az MI-alapú egészségügyben
  • Biztonsági ajánlott eljárások MI-alapú egészségügyi alkalmazásokhoz

MI megoldások implementálása az egészségügyben

  • Kihívások és ajánlott eljárások az MI üzembe helyezéséhez
  • MI megoldások skálázása kórházakban és klinikákon
  • Gyakorlat: Egy MI-alapú egészségügyi asszisztens üzembe helyezése

Összefoglalás és következő lépések

Követelmények

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

Célközönség

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

Résztvevők száma


Ár per résztvevő

Közelgő kurzusok

Rokon kategóriák