Curs de pregatire Fine-Tuning AI pentru Sănătate: Diagnostic Medical și Analiză Predictivă
Fine-tuning este un proces esențial pentru adaptarea modelelor AI pre-antrenate la sarcini specifice de diagnostic și predicție în domeniul sănătății.
Acest training condus de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinat dezvoltatorilor și oamenilor de știință de date din domeniul medical AI de nivel intermediar până la avansat, care doresc să ajusteze modele pentru diagnostic clinic, predicție de boli și prognoză a rezultatelor pacienților folosind date medicale structurate și nestructurate.
La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:
- Să ajusteze modele AI pe seturi de date din domeniul sănătății, inclusiv EMR-uri, imagini și date de serie temporală.
- Să aplice transferul de învățare, adaptarea la domeniu și comprimarea modelelor în contexte medicale.
- Să abordeze aspecte legate de confidențialitate, prejudecăți și conformitate legislativă în dezvoltarea modelelor.
- Să implementeze și să monitorizeze modele ajustate în medii reale de sănătate.
Formatul Cursului
- Prelegere interactivă și discuții.
- Multe exerciții și practică.
- Implementare practică într-un mediu live-lab.
Opțiuni de Personalizare a Cursului
- Pentru a solicita un training personalizat pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.
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
Cursurile publice necesita 5+ participanti
Curs de pregatire Fine-Tuning AI pentru Sănătate: Diagnostic Medical și Analiză Predictivă - Rezervare
Curs de pregatire Fine-Tuning AI pentru Sănătate: Diagnostic Medical și Analiză Predictivă - Solicitare
Fine-Tuning AI pentru Sănătate: Diagnostic Medical și Analiză Predictivă - Cerere de consultanta
Cursuri viitoare
Cursuri înrudite
Fine-Tuning Avansat și Managementul Prompturilor în Vertex AI
14 OreVertex AI oferă instrumente avansate pentru fine-tuningul modelelor mari și gestionarea prompturilor, permițând dezvoltatorilor și echipelor de date să optimizeze acuratețea modelelor, să simplifice fluxurile de lucru de iterație și să asigure rigoarea evaluării prin biblioteci și servicii integrate.
Această instruire condusă de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinată practicienilor de nivel intermediar și avansat care doresc să îmbunătățească performanța și fiabilitatea aplicațiilor de AI generativă folosind fine-tuning supervizat, versionarea prompturilor și serviciile de evaluare în Vertex AI.
La finalul acestei instruiri, participanții vor putea:
- Aplica tehnici de fine-tuning supervizat pentru modelele Gemini în Vertex AI.
- Implementa fluxuri de lucru pentru gestionarea prompturilor, inclusiv versionarea și testarea.
- Folosi biblioteci de evaluare pentru a evalua și optimiza performanța AI.
- Deploya și monitoriza modele îmbunătățite în medii de producție.
Formatul Cursului
- Prelegere interactivă și discuții.
- Lucrări practice cu instrumente de fine-tuning și prompturi în Vertex AI.
- Studii de caz pentru optimizarea modelelor în întreprinderi.
Opțiuni de Personalizare a Cursului
- Pentru a solicita o instruire personalizată pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.
AI Agentic în Sănătate
14 OreAI Agentic este o abordare în care sistemele de inteligență artificială planifică, raționează și acționează utilizând instrumente pentru a atinge obiective în limite definite.
Acest training condus de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinat echipelor din domeniul sănătății și datelor de nivel intermediar care doresc să proiecteze, să evalueze și să guverneze soluții AI agentice pentru cazuri de utilizare clinică și operațională.
La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:
- Să explice conceptele și limitările AI agentic în contexte de sănătate.
- Să proiecteze fluxuri de lucru sigure pentru agenți cu planificare, memorie și utilizare de instrumente.
- Să construiască agenți augmentați prin recuperare pe baza documentelor clinice și a bazelor de cunoștințe.
- Să evalueze, să monitorizeze și să guverneze comportamentul agenților cu bariere de protecție și controale cu implicare umană.
Formatul Cursului
- Prelegere interactivă și discuții facilitate.
- Laboratoare ghidate și prezentări de cod într-un mediu de testare.
- Exerciții bazate pe scenarii privind siguranța, evaluarea și guvernanța.
Opțiuni de Personalizare a Cursului
- Pentru a solicita un training personalizat pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.
Agenții AI pentru Sănătate și Diagnosticare
14 OreAcest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinat profesioniștilor din domeniul sănătății și dezvoltatorilor AI de nivel intermediar până la avansat, care doresc să implementeze soluții de sănătate bazate pe AI.
La finalul acestui training, participanții vor fi capabili să:
- Înțeleagă rolul agenților AI în sănătate și diagnosticare.
- Dezvolte modele AI pentru analiza imaginilor medicale și diagnosticarea predictivă.
- Integreze AI cu fișele electronice de sănătate (EHR) și fluxurile de lucru clinice.
- Asigure conformitatea cu reglementările din domeniul sănătății și practicile etice ale AI.
AI și AR/VR în Sănătate
14 OreAceastă formare condusă de un instructor, în direct în Moldova (online sau la fața locului), este destinată profesionalilor din domeniul sănătății de nivel intermediar care doresc să aplice soluții AI și AR/VR pentru formarea medicală, simulări chirurgicale și reabilitare.
La finalul acestei formări, participanții vor putea:
- Înțelege rolul AI în îmbunătățirea experiențelor AR/VR în sănătate.
- Utiliza AR/VR pentru simulări chirurgicale și formare medicală.
- Aplica instrumente AR/VR în reabilitarea și terapia pacienților.
- Explora preocupările etice și de confidențialitate legate de instrumentele medicale îmbunătățite de AI.
Inteligența Artificială în Sănătate folosind Google Colab
14 OreAceastă formare condusă de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinată specialiștilor în știința datelor și profesioniștilor din domeniul sănătății de nivel intermediar care doresc să valorifice inteligența artificială pentru aplicații avansate în sănătate folosind Google Colab.
La finalul acestei formări, participanții vor putea:
- Să implementeze modele de inteligență artificială în sănătate folosind Google Colab.
- Să folosească inteligența artificială pentru modelarea predictivă a datelor din sănătate.
- Să analizeze imagini medicale cu tehnici bazate pe inteligență artificială.
- Să exploreze considerațiile etice în soluțiile de sănătate bazate pe inteligență artificială.
Inteligența Artificială în Sănătate
21 OreAcest curs, condus de un instructor, este destinat profesioniștilor din domeniul sănătății și oamenilor de știință de date de nivel intermediar care doresc să înțeleagă și să aplice tehnologii de IA în mediile medicale.
La finalul acestui curs, participanții vor fi capabili să:
- Identifice principalele provocări din sănătate pe care IA le poate aborda.
- Analizeze impactul IA asupra îngrijirii pacienților, siguranței și cercetării medicale.
- Înțeleagă relația dintre IA și modelele de afaceri din sănătate.
- Aplice concepte fundamentale de IA în scenarii din domeniul sănătății.
- Dezvolte modele de învățare automată pentru analiza datelor medicale.
ChatGPT pentru Sănătate
14 OreAceastă instruire condusă de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinată profesioniștilor și cercetătorilor din domeniul sănătății care doresc să folosească ChatGPT pentru a îmbunătăți îngrijirea pacienților, a optimiza fluxurile de lucru și a îmbunătăți rezultatele în sănătate.
La finalul acestei instruiri, participanții vor putea:
- Înțelege elementele de bază ale ChatGPT și aplicațiile sale în domeniul sănătății.
- Utiliza ChatGPT pentru a automatiza procese și interacțiuni în sănătate.
- Furniza informații medicale precise și sprijin pacienților folosind ChatGPT.
- Aplica ChatGPT pentru cercetare și analiză medicală.
Edge AI pentru Sănătate
14 OreAceastă formare condusă de un instructor, live (online sau la fața locului) în Moldova, este destinată profesioniștilor din domeniul sănătății de nivel intermediar, inginerilor biomedicali și dezvoltatorilor AI care doresc să utilizeze Edge AI pentru soluții inovatoare în sănătate.
La finalul acestei formări, participanții vor putea:
- Înțelege rolul și beneficiile Edge AI în sănătate.
- Dezvolta și implementa modele AI pe dispozitive edge pentru aplicații în sănătate.
- Implementa soluții Edge AI în dispozitive purtabile și instrumente de diagnostic.
- Proiecta și implementa sisteme de monitorizare a pacienților folosind Edge AI.
- Aborda considerațiile etice și de reglementare în aplicațiile AI din sănătate.
Inteligența Artificială Generativă și Ingineria Prompturilor în Sănătate
8 OreInteligența artificială generativă este o tehnologie care creează conținut nou, cum ar fi text, imagini și recomandări, bazându-se pe prompturi și date.
Această formare condusă de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinată profesioniștilor din domeniul sănătății de la nivel începător până la intermediar, care doresc să utilizeze inteligența artificială generativă și ingineria prompturilor pentru a îmbunătăți eficiența, acuratețea și comunicarea în contexte medicale.
La finalul acestei formări, participanții vor putea:
- Să înțeleagă elementele de bază ale inteligenței artificiale generative și ingineriei prompturilor.
- Să aplice instrumente de AI pentru a simplifica sarcinile clinice, administrative și de cercetare.
- Să asigure utilizarea etică, sigură și conformă a AI în domeniul sănătății.
- Să optimizeze prompturile pentru a obține rezultate consistente și precise.
Formatul Cursului
- Prelegere interactivă și discuții.
- Exerciții practice și studii de caz.
- Experimentare practică cu instrumente de AI.
Opțiuni de Personalizare a Cursului
- Pentru a solicita o formare personalizată pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.
Inteligența Artificială Generativă în Sănătate: Transformarea Medicinei și Îngrijirii Pacienților
21 OreAcest training condus de un instructor, în format live în Moldova (online sau la fața locului), este destinat profesioniștilor din domeniul sănătății, analiștilor de date și factorilor de decizie de la nivel începător până la intermediar, care doresc să înțeleagă și să aplice inteligența artificială generativă în contextul sănătății.
La finalul acestui training, participanții vor fi capabili să:
- Explice principiile și aplicațiile inteligenței artificiale generative în sănătate.
- Identifice oportunitățile de utilizare a inteligenței artificiale generative pentru a îmbunătăți descoperirea de medicamente și medicina personalizată.
- Utilizeze tehnici de inteligență artificială generativă pentru imagistică medicală și diagnosticare.
- Evalueze implicațiile etice ale inteligenței artificiale în mediul medical.
- Dezvolte strategii pentru integrarea tehnologiilor de inteligență artificială în sistemele de sănătate.
LangGraph în Sănătate: Orchestrarea Fluxurilor de Lucru pentru Mediile Reglementate
35 OreLangGraph permite fluxuri de lucru cu stare, multi-actor, alimentate de LLM-uri, cu un control precis asupra căilor de execuție și al păstrării stării. În domeniul sănătății, aceste capabilități sunt cruciale pentru conformitate, interoperabilitate și construirea sistemelor de sprijin în luarea deciziilor care se aliniază cu fluxurile de lucru medicale.
Acest training condus de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinat profesioniștilor de nivel intermediar până la avansat care doresc să proiecteze, să implementeze și să gestioneze soluții bazate pe LangGraph în domeniul sănătății, abordând în același timp provocările reglementare, etice și operaționale.
La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:
- Proiecta fluxuri de lucru specifice sănătății folosind LangGraph, având în vedere conformitatea și auditabilitatea.
- Integra aplicații LangGraph cu ontologii și standarde medicale (FHIR, SNOMED CT, ICD).
- Aplica cele mai bune practici pentru fiabilitate, urmărire și explicabilitate în medii sensibile.
- Implementa, monitoriza și valida aplicații LangGraph în setări de producție din domeniul sănătății.
Formatul Cursului
- Prelegere interactivă și discuții.
- Exerciții practice bazate pe studii de caz din viața reală.
- Practică de implementare într-un mediu live-lab.
Opțiuni de Personalizare a Cursului
- Pentru a solicita un training personalizat pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.
Inteligența Artificială Multimodală pentru Sănătate
21 OreAceastă formare condusă de un instructor, în format live în Moldova (online sau la fața locului), este destinată profesioniștilor din domeniul sănătății, cercetătorilor medicali și dezvoltatorilor de AI de nivel intermediar și avansat, care doresc să aplice inteligența artificială multimodală în diagnosticarea medicală și aplicații din domeniul sănătății.
La finalul acestei formări, participanții vor fi capabili să:
- Înțeleagă rolul inteligenței artificiale multimodale în sănătatea modernă.
- Integreze date medicale structurate și nestructurate pentru diagnosticarea bazată pe AI.
- Aplice tehnici de AI pentru a analiza imagini medicale și fișe medicale electronice.
- Dezvolte modele predictive pentru diagnosticarea bolilor și recomandări de tratament.
- Implementeze recunoașterea vocală și procesarea limbajului natural (NLP) pentru transcrierea medicală și interacțiunea cu pacienții.
Aplicații ale Ollama în Sănătate
14 OreOllama este o platformă ușoară pentru rularea locală a modelelor lingvistice de mare dimensiune.
Acest training condus de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinat practicienilor din domeniul sănătății și echipelor IT de nivel intermediar care doresc să implementeze, să personalizeze și să operationalizeze soluții AI bazate pe Ollama în medii clinice și administrative.
La finalizarea acestui training, participanții vor putea:
- Instala și configura Ollama pentru utilizare sigură în setări medicale.
- Integra modele lingvistice locale în fluxurile de lucru clinice și procesele administrative.
- Personaliza modele pentru terminologia și sarcinile specifice sănătății.
- Aplica cele mai bune practici pentru confidențialitate, securitate și conformitate reglementară.
Formatul cursului
- Prelegere interactivă și discuții.
- Demonstrații practice și exerciții ghidate.
- Implementare practică într-un mediu de simulare medicală izolat.
Opțiuni de personalizare a cursului
- Pentru a solicita un training personalizat pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.
Inginerie de Prompt pentru Sănătate
14 OreAceastă formare condusă de un instructor, în format live (online sau la fața locului), este destinată profesioniștilor din domeniul sănătății și dezvoltatorilor de AI de nivel intermediar care doresc să utilizeze tehnicile de inginerie de prompturi pentru a îmbunătăți fluxurile de lucru medicale, eficiența cercetării și rezultatele pacienților.
La finalul acestei formări, participanții vor putea:
- Să înțeleagă elementele fundamentale ale ingineriei de prompturi în sănătate.
- Să utilizeze prompturi AI pentru documentația clinică și interacțiunile cu pacienții.
- Să exploateze AI pentru cercetarea medicală și recenzia literaturii.
- Să îmbunătățească descoperirea de medicamente și luarea deciziilor clinice cu ajutorul prompturilor AI.
- Să asigure conformitatea cu standardele de reglementare și etică în AI pentru sănătate.
TinyML în Sănătate: IA pe Dispozitive Wearable
21 OreTinyML reprezintă integrarea învățării automate în dispozitive wearable și medicale cu resurse limitate și consum redus de energie.
Acest training condus de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinat practicienilor de nivel intermediar care doresc să implementeze soluții TinyML pentru aplicații de monitorizare și diagnostic în domeniul sănătății.
După parcurgerea acestui training, participanții vor putea:
- Proiecta și implementa modele TinyML pentru procesarea în timp real a datelor de sănătate.
- Colecta, preprocesa și interpreta date din biosenzori pentru informații bazate pe IA.
- Optimiza modele pentru dispozitive wearable cu resurse limitate de energie și memorie.
- Evalua relevanța clinică, fiabilitatea și siguranța rezultatelor bazate pe TinyML.
Formatul Cursului
- Prelegeri susținute de demonstrații live și discuții interactive.
- Exerciții practice cu date de pe dispozitive wearable și framework-uri TinyML.
- Exerciții de implementare într-un mediu de laborator ghidat.
Opțiuni de Personalizare a Cursului
- Pentru un training adaptat la dispozitive medicale specifice sau fluxuri de lucru reglementare, vă rugăm să ne contactați pentru a personaliza programul.
