Mulțumim pentru trimiterea solicitării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Mulțumim pentru trimiterea rezervării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Durata 14 ore (2 zile)
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 unice în dezvoltarea AI medical
Pregătirea și Managementul Datelor din Sănătate
- Lucrul cu EMR-uri, rezultate de laborator și date HL7/FHIR
- Prelucrarea prealabilă a imaginilor medicale (DICOM, CT, RMN, raze X)
- Manipularea datelor de serie temporală de la dispozitive wearable sau monitoare de terapie intensivă
Tehnici de Fine-Tuning pentru Modele din Sănătate
- Transferul de învățare și adaptarea specifică domeniului
- Ajustarea modelelor pentru clasificare și regresie specifică sarcinilor
- Fine-tuning în condiții de resurse limitate cu date anotate reduse
Predicția Bolilor și Prognoza Rezultatelor
- Sistem de scor de risc și avertizare timpurie
- Analiză predictivă pentru re-spitalizare și răspuns la tratament
- Integrarea modelelor multi-modale
Considerații Etici, de Confidențialitate și Regulamentare
- HIPAA, GDPR și gestionarea datelor pacienților
- Mitigarea prejudecăților și auditul corectitudinii 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
- Testare în medii simulate vs. reale
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 Următorii Pași
Cerințe
- Înțelegerea principiilor învățării automate și a învățării supervizate
- Experiență cu seturi de date din domeniul sănătății, cum ar fi EMR-uri, date de imagistică sau note clinice
- Cunoștințe de Python și cadre de lucru pentru ML (de ex., TensorFlow, PyTorch)
Publicul țintă
- Dezvoltatori AI în domeniul medical
- Oameni de știință de date din sănătate
- Profesioniști care construiesc modele de diagnostic sau predicție în sănătate