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 ve zdravotnictví
- Přehled AI a strojového učení v medicíně
- Historický vývoj umělé inteligence ve zdravotnictví
- Hlavní příležitosti a výzvy spojené s zaváděním AI
Zdravotnická data a umělá inteligence
- Typy zdravotnických dat: strukturovaná a nestrukturovaná
- Předpisy o ochraně soukromí a bezpečnosti dat (HIPAA, GDPR)
- Etické aspekty využití AI ve zdravotnictví
Základy strojového učení pro zdravotnictví
- Supervised a unsupervised learning – přehled metod
- Tvorba vhodných atributů a předzpracování dat určených k analýze
- Hodnocení modelů umělé inteligence v kontextu zdravotnictví
Využití AI v péči o pacienty
- Umělá inteligence v lékařském zobrazování a diagnostice
- Prediktivní analýzy ovlivňující průběh onemocnění pacientů
- Personalizovaná medicína a doporučení léčebných postupů
AI v provozu nemocnic a klinik
- Automatizace administrativních úkonů pomocí umělé inteligence
- Systémy podporující rozhodování lékařů s využitím AI
- Optimalizace využití zdrojů v nemocnicích
Etika, předsudky a správa AI ve zdravotnictví
- Jak rozpoznat a omezit předsudky v modelech určených pro medicínu
- Regulační požadavky a soulad s legislativou
- Zajištění transparentnosti a odpovědnosti v systémech umělé inteligence
Finální projekt: Analýza pacientských dat pomocí AI
- Seznámení s konkrétním souborem zdravotnických dat
- Vytvoření a vyhodnocení modelu určeného k predikci v medicíně
- Interpretace výsledků modelu a zlepšování jeho přesnosti
Shrnutí kurzu a další kroky
Požadavky
- Základní znalost konceptů strojového učení
- Praktické zkušenosti s programováním v jazyce Python
- Znalost zdravotnických dat nebo klinických postupů je výhodou
Cílová skupina
- Zdravotničtí odborníci se zájmem o využití umělé inteligence
- Datoví vědci a inženýři AI působící ve zdravotnictví
- Vedoucí pracovníci a rozhodující osoby v technologické oblasti medicíny
21 Hodiny