Köszönjük, hogy elküldte érdeklődését! Csapatunk egyik tagja hamarosan felveszi Önnel a kapcsolatot.
Köszönjük, hogy elküldte foglalását! Csapatunk egyik tagja hamarosan felveszi Önnel a kapcsolatot.
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