Kurzusleírás

AI az Egészségügyben

  • AI és gép tanulás áttekintése az orvostudományban
  • AI történeti fejlődése az egészségügyben
  • A legfontosabb lehetőségek és kihívások az AI bevettetésében

Egészségügyi adatok és AI

  • Egészségügyi adatok típusai: szerkezeti és szerkezetlen
  • Adatvédelmi és biztonsági szabályozások (HIPAA, GDPR)
  • Etikai szempontok az AI-hajtott egészségügyben

Géptanulás alapjai az egészségügyben

  • Felügyelet alatt álló és felügyelet nélküli tanulás
  • Jellemzők kidolgozása és adatok előfeldolgozása orvosi adatbázisokhoz
  • AI-modellek értékelése egészségügyi alkalmazásokban

AI alkalmazásai a betegellátásban

  • AI a medicinai képalkotásban és diagnosztikában
  • Előrejelző elemzés betegkimenetelre
  • Személyre szabott orvostudomány és kezelési ajánlások

AI az egészségügyi intézmények és klinikai műveletekben

  • Adminisztratív feladatok automatikusítása AI-val
  • AI-hajtott döntéssegítő rendszerek
  • Kórházi erőforrás-menedzsment optimalizálása

Etika, előítélet és AI-vezérlés az egészségügyben

  • Előítélet megértése orvosi AI-modellekben
  • Szabályozási és engedélyezési szempontok
  • Átlátszósság és felelősségre vonás biztosítása az AI-rendszerekben

Záróprojekt: AI-hajtott betegadat-elemzés

  • Egészségügyi adatbázis felfedezése
  • AI-modell építése és értékelése orvosi előrejelzésekhez
  • Modellkimenetek értelmezése és pontosításának javítása

Összegzés és következő lépések

Követelmények

  • Alapvető ismeretek a gépi tanulás fogalmairól
  • Python programozási tapasztalat
  • Hasznos lehet az egészségügyi adatok vagy klinikai munkafolyamatok ismerete

Célközönség

  • Az AI alkalmazásai érdeklődő egészségügyi szakemberek
  • Az egészségügyben dolgozó adattudósok és AI mérnökök
  • Az orvosi területen tevékenykedő technológiai vezetők és döntéshozók
 21 Órák

Résztvevők száma


Ár résztvevőnként

Közelgő kurzusok

Rokon kategóriák