Návrh Školení

Úvod do multimodálního umělého inteligence pro zdravotnictví

  • Přehled aplikací umělé inteligence v medicinské diagnostice
  • Typy zdravotnických dat: strukturovaná vs. nestrukturovaná data
  • Výzvy a etické aspekty umělé inteligence v zdravotnictví

Lékařské zobrazování a umělá inteligence

  • Úvod do formátů lékařských obrazů (DICOM, PACS)
  • Profily deep learningu pro analýzu rentgenových snímků, MRT a CT
  • Případová studie: umělá inteligence při radiologii pro detekci nemocí

Elektronické zdravotní záznamy (EHR) a umělá inteligence

  • Zpracování a analýza strukturovaných lékařských záznamů
  • Spracování přirozeného jazyka (NLP) pro nestrukturovaná klinická poznámky
  • Prediktivní modelování pro výsledky pacientů

Multimodální integrace pro diagnostiku

  • Sjednocení lékařských obrazů, EHR a genomických dat
  • Umělá inteligence podporující rozhodovací systémy
  • Případová studie: diagnóza rakoviny pomocí multimodální umělé inteligence

Použití hlasu a spracování přirozeného jazyka v zdravotnictví

  • Rozpoznávání řeči pro lékařskou transkripci
  • AI chatbotty pro interakci s pacienty
  • Automatizace klinického dokumentování

Umělá inteligence pro prediktivní analýzy v zdravotnictví

  • Early detection of diseases and risk assessment
  • Personalizovaná doporučení léčby
  • Případová studie: prediktivní modely umělé inteligence pro správu chronických onemocnění

Nasazování AI modelů v zdravotnických systémech

  • Předzpracování dat a trénování modelu
  • Real-time nasazení umělé inteligence v nemocnicích
  • Výzvy při nasazování AI ve zdravotnických prostředích

Regulační a etické aspekty

  • Soulad umělé inteligence s pravidly pro ochranu zdravotnických dat (HIPAA, GDPR)
  • Soudržnost a spravedlnost v modelování umělé inteligence v lékařství
  • Nejlepší postupy pro odpovědné nasazování AI v zdravotnictví

Budoucí trendy v umělé inteligenci ve zdravotnictví

  • Pokroky multimodální umělé inteligence pro diagnostiku
  • Nové techniky AI pro personalizovanou medicínu
  • Role umělé inteligence v budoucím zdravotnictví a telemedicíně

Závěr a další kroky

Požadavky

  • Požití základů umělé inteligence a strojového učení
  • Základní znalost formátů medicínských dat (DICOM, EHR, HL7)
  • Zkušenosti s programováním v Pythonu a hlubokými učícími ramci

Cílová skupina

  • Zdravotnické profese
  • Medický výzkum
  • Vývojáři umělé inteligence v zdravotnictví
 21 hodiny

Počet účastníků


Price per participant

Upcoming Courses

Související kategorie