Kurzusleírás

Bevezetés a generatív AI-ba

  • Az AI és a gépi tanulás alapjainak megértése
  • Mélymerülés a generatív modellekbe
  • A generatív AI helyzete az egészségügyben

Generatív AI a gyógyszerfejlesztésben

  • A gyógyszertervezés gyorsítása AI-val
  • Esettanulmányok: Sikertörténetek és kihívások
  • Virtuális szűrés és prediktív modellek

Személyre szabott orvoslás generatív AI segítségével

  • Kezelések személyre szabása AI-val
  • Genomika és AI: A személyre szabás új korszaka
  • Etikai megfontolások az AI által támogatott személyre szabott orvoslásban

Fejlesztések az orvosi képalkotásban

  • A diagnosztika fejlesztése generatív AI segítségével
  • 3D orvosi képalkotás és AI rekonstrukciós technikák
  • A betegellátás javítása AI által támogatott képalkotással

Valós alkalmazások és jövőbeli irányok

  • Generatív AI integrálása a klinikai gyakorlatba
  • Az AI jövője a betegellátásban és -kezelésben
  • Záró projekt: AI-alapú megoldás javaslata egy egészségügyi kihíváshoz

Etikai és társadalmi implikációk

  • Az AI etikai környezetének navigálása az egészségügyben
  • Adatvédelem, biztonság és irányítás
  • Felkészülés a jövőre: Szabályozás és politika

Összefoglalás és következő lépések

Követelmények

  • Alapvető ismeretek a gépi tanulás fogalmairól
  • Ismeretek a Python programozásban
  • Bevezető tudás a biológiáról és az egészségügyi rendszerekről

Közönség

  • Egészségügyi szakemberek
  • Adatelemzők
  • Döntéshozók
 21 Órák

Résztvevők száma


Ár per résztvevő

Vélemények (3)

Közelgő kurzusok

Rokon kategóriák