Schița de curs

Introducere în AI în Sănătate

  • Aplicații ale AI în sprijinirea deciziilor clinice și diagnosticare
  • Prezentare generală a modalităților de date din sănătate: structurate, text, imagistică, senzori
  • Provocări specifice dezvoltării AI în medicină

Pregătirea și Managementul Datelor din Sănătate

  • Lucrul cu EMR, rezultate de laborator și date HL7/FHIR
  • Preprocesarea imaginilor medicale (DICOM, CT, RMN, X-ray)
  • Prelucrarea datelor de tip time-series de la dispozitive wearable sau monitoare de terapie intensivă

Tehnici de Fine-Tuning pentru Modele din Sănătate

  • Învățarea prin transfer și adaptarea specifică domeniului
  • Fine-tune specific sarcinilor pentru clasificare și regresie
  • Fine-tune în condiții de resurse limitate cu date anotate reduse

Predicția Bolilor și Prognozarea Rezultatelor

  • Scoruri de risc și sisteme de avertizare timpurie
  • Analiză predictivă pentru rehospitalizare și răspuns la tratament
  • Integrarea modelelor multi-modale

Considerații Etici, de Confidențialitate și Regulatorii

  • HIPAA, GDPR și gestionarea datelor pacienților
  • Mitigarea părtinirii și auditul de corectitudine în modele
  • Explicabilitatea în luarea deciziilor clinice

Evaluarea și Validarea Modelelor în Setări Clinice

  • Metrici de performanță (AUC, sensibilitate, specificitate, F1)
  • Tehnici de validare pentru seturi de date dezechilibrate și de risc ridicat
  • Pipeline-uri de testare simulate vs. din lumea reală

Implementarea și Monitorizarea în Mediile de Sănătate

  • Integrarea modelelor în sistemele IT ale spitalelor
  • CI/CD în medii medicale reglementate
  • Detectarea drift-ului post-implementare și învățarea continuă

Rezumat și Pași Următori

Cerințe

  • Înțelegerea principiilor învățării automate și a învățării supervizate
  • Experiență cu seturi de date din domeniul sănătății, cum ar fi EMR, date de imagistică sau note clinice
  • Cunoștințe de Python și framework-uri de ML (de exemplu, TensorFlow, PyTorch)

Publicul țintă

  • Dezvoltatori AI în domeniul medical
  • Oameni de știință de date din domeniul sănătății
  • Profesioniști care construiesc modele de diagnostic sau predicție în sănătate
 14 Ore

Numărul de participanți


Pret per participant

Cursuri viitoare

Categorii înrudite