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

Брой участници


Цена за участник

Предстоящи Курсове

Свързани Kатегории