План на курса

Въведение в Генеративното Искусствено Интелигентност

  • Разбиране на основните принципи на Искусствена Интелигентност и машинно обучение
  • Дълбоко погружаване в генеративните модели
  • Обзор на генеративното Искусствено Интелигентност в здравеопазването

Генеративното Искусствено Интелигентност в Откриването на Лекарства

  • Ускорение на разработката на лекарства с Искусствена Интелигентност
  • Примерни изследвания: Успешни истории и предизвикателства
  • Виртуално просеване и предсказателни модели

Персонализирана Медицина чрез Генеративното Искусствено Интелигентност

  • Подгоняне на лечението с Искусствена Интелигентност
  • Геномика и Искусствена Интелигентност: Нова ера на персонализация
  • Етични разглеждания в персонализираната медицина, управлявана от Искусствена Интелигентност

Развитие на Медицинските Изображения

  • Улучшаване на диагностиката с генеративното Искусствено Интелигентност
  • 3D медицински изображения и техники за възстановяване с Искусствена Интелигентност
  • Улучшаване на резултатите за пациента с помощта на Искусствена Интелигентност за обработка на изображения

Практически Приложения и Бъдещи Насоки

  • Вграждане на генеративното Искусствено Интелигентност в клиничната практика
  • Бъдещето на Искусствената Интелигентност в грижата и управлението на пациентите
  • Конечен проект: Предлагане на решение с Искусствена Интелигентност за предизвикателство в здравеопазването

Етични и Обществени Последствия

  • Навигация в етичния ландшафт на Искусствената Интелигентност в здравеопазването
  • Конфиденциалност на данните, сигурност и управление
  • Подготовка за бъдещето: Политика и регулация

Резюме и Следващи Стъпки

Изисквания

  • Основни знания за концепциите на машинно обучение
  • Знание за программирането с Python
  • Въведение в биологията и здравеопазването

Целева аудитория

  • Професионалисти в здравеопазването
  • Аналитици на данни
  • Политици
 21 часа

Брой участници


Цена за участник

Предстоящи Курсове

Свързани Kатегории