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

Počet účastníků


Price per participant

Upcoming Courses

Související kategorie