Благодарим ви, че изпратихте вашето запитване! Един от членовете на нашия екип ще се свърже с вас скоро.
Благодарим ви, че направихте своята резервация! Един от членовете на нашия екип ще се свърже с вас скоро.
План на курса
Въведение в мултимодално изкуствено интелигентно знание за здравеопазване
- Обзор на приложенията на изкуствен интелект в медицинската диагностика
- Видове данни за здравеопазване: структурирани срещу неструктурирани
- Проблеми и етични разсъждения в здравеопазването, управлявано от изкуствен интелект
Медицинско изображение и изкуствен интелект
- Въведение в формати на медицинско изображение (DICOM, PACS)
- Дълбоко обучение за анализ на рентгенови снимки, МРТ и компютърна томография
- Примерен случай: Радиология, подпомогната от изкуствен интелект, за откриване на заболявания
Електронни медицински записи (EMZ) и изкуствен интелект
- Обработка и анализ на структурирани медицински записи
- Обработка на естествен език (ОЕЕ) за неструктурирани клинични бележки
- Предсказателни модели за резултати от пациенти
Мултимодална интеграция за диагностика
- Съединяване на медицинско изображение, ЕМЗ и генетични данни
- Системи за подпомагане на решения, управлявани от изкуствен интелект
- Примерен случай: Диагностика на рак с мултимодално изкуствено интелигентно знание
Приложения на речта и ОЕЕ в здравеопазването
- Разпознаване на речта за медицинска транскрипция
- Чатботове, управлявани от изкуствен интелект, за взаимодействие с пациенти
- Автоматизация на клинична документация
Изкуствен интелект за предсказателна аналитика в здравеопазването
- Ранно откриване на заболявания и оценка на риск
- Персонализирани препоръки за лечение
- Примерен случай: Предсказателни модели, управлявани от изкуствен интелект, за управление на хронични заболявания
Разработване на модели на изкуствен интелект в системи за здравеопазване
- Предварителна обработка на данни и обучение на модели
- Реално време реализация на изкуствен интелект в болници
- Проблеми при разработване на изкуствен интелект в медицински среди
Регулаторни и етични разсъждения
- Съответствие на изкуствения интелект с регулации за здравеопазване (HIPAA, GDPR)
- Предразсъдък и справедливост в модели на медицински изкуствени интелекти
- Най-добри практики за отговорно разпространение на изкуствен интелект в здравеопазването
Бъдещи тенденции в здравеопазването, управлявано от изкуствен интелект
- Напредъци в мултимодално изкуствено интелигентно знание за диагностика
- Изникващи техники на изкуствен интелект за персонализирана медицина
- Ролята на изкуствения интелект в бъдещето на здравеопазването и телмедицината
Резюме и следващи стъпки
Изисквания
- Разбиране в основите на изкуствен интелигент и машинно обучение
- Основно познание на медицински формати на данни (DICOM, EHR, HL7)
- Опит с програмиране на Python и рамки за дълбоко обучение
Целова публика
- Здравеопазни професионалисти
- Медицински изследователи
- Разработчици на изкуствен интелигент в здравеопазването
21 часа