Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
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