Děkujeme za vaši dotaz! Jeden z našich pracovníků vás brzy kontaktuje.
Děkujeme za rezervaci! Jeden z našich pracovníků vás brzy kontaktuje.
Návrh Školení
Úvod do umělé inteligence v zdravotnictví
- Přehled AI a strojového učení v medicíně
- Historický rozvoj AI v zdravotnictví
- Klíčové příležitosti a výzvy při nasazování AI
Zdravotnická data a AI
- Typy zdravotnických dat: strukturovaná a nestrukturovaná
- Předpisy o ochraně soukromí a bezpečnosti dat (HIPAA, GDPR)
- Etnické aspekty AI-odvozené péče o zdraví
Základy strojového učení pro zdravotnictví
- Školení pod vedením vs. neškoleným učením
- Inženýrství funkcí a předzpracování dat pro medicínská data
- Hodnocení AI modelů v aplikacích zdravotnictví
Aplikace AI v péči o pacienty
- AI ve zdravotnické imagingu a diagnostice
- Prediktivní analýzy pro výsledky pacientů
- Individualizovaná lékařství a doporučení léčebných postupů
AI pro nemocniční a klinické operace
- Automatizace administrativních úkolů pomocí AI
- AI-odvozené systémy podpory rozhodování
- Optimalizace řízení zdrojů nemocnice
Etika, bias a správa AI v zdravotnictví
- Pochopení biasu ve zdravotnických modely AI
- Právní a souladové aspekty
- Zajištění transparentnosti a odpovědnosti v systémech AI
Konečný projekt: Analýza dat pacientů řízených AI
- Práce s datasetem zdravotnických dat
- Vytváření a hodnocení modelu AI pro medicínské predikce
- Interpretace výstupů modelů a zlepšování přesnosti
Shrnutí a další kroky
Požadavky
- Základní pochopení konceptů strojového učení
- Zkušenosti s programováním v Pythonu
- znalost zdravotnických dat nebo klinických pracovních postupů je prospěšná
Cílová skupina
- Zdravotnické profesionály zainteresovaní aplikacemi umělé inteligence
- Datoví vědci a inženýři AI působící ve zdravotnictví
- Technologické vůdčí osobnosti a rozhodovači v lékařském sektoru
21 hodiny