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 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