Schița de curs

Introducere în Inteligența Artificială Multimodală pentru Sănătate

  • Prezentare generală a aplicațiilor IA în diagnosticul medical
  • Tipuri de date din sănătate: structurate vs. nestructurate
  • Provocări și considerente etice în sănătatea bazată pe IA

Imagistica Medicală și IA

  • Introducere în formatele de imagistică medicală (DICOM, PACS)
  • Învățare profundă pentru analiza radiografiilor, RMN și tomografie computerizată
  • Studiu de caz: Radiologie asistată de IA pentru detectarea bolilor

Fișele Electronice de Sănătate (EHR) și IA

  • Procesarea și analizarea fișelor medicale structurate
  • Procesarea Limbajului Natural (NLP) pentru note clinice nestructurate
  • Modele predictive pentru rezultatele pacienților

Integrarea Multimodală pentru Diagnostic

  • Combinarea imaginilor medicale, EHR și datelor genomice
  • Sisteme de suport pentru decizii bazate pe IA
  • Studiu de caz: Diagnosticul cancerului folosind IA multimodală

Aplicații ale Recunoașterii Vocale și NLP în Sănătate

  • Recunoașterea vocală pentru transcrierea medicală
  • Chatbot-uri bazate pe IA pentru interacțiunea cu pacienții
  • Automatizarea documentației clinice

IA pentru Analiza Predictivă în Sănătate

  • Detectarea precoce a bolilor și evaluarea riscurilor
  • Recomandări personalizate de tratament
  • Studiu de caz: Modele predictive bazate pe IA pentru managementul bolilor cronice

Implementarea Modelelor de IA în Sistemele de Sănătate

  • Prelucrarea datelor și antrenarea modelelor
  • Implementarea IA în timp real în spitale
  • Provocări în implementarea IA în mediile medicale

Considerente Regulatorii și Etiche

  • Conformitatea IA cu reglementările din sănătate (HIPAA, GDPR)
  • Părtinirea și corectitudinea în modelele de IA medicală
  • Practici recomandate pentru implementarea responsabilă a IA în sănătate

Tendințe Viitoare în Sănătatea Bazată pe IA

  • Avansuri în IA multimodală pentru diagnostic
  • Tehnici emergente de IA pentru medicina personalizată
  • Rolul IA în viitorul sănătății și telemedicinei

Rezumat și Pași Următori

Cerințe

  • Înțelegere a fundamentelor IA și învățării automate
  • Cunoștințe de bază despre formatele de date medicale (DICOM, EHR, HL7)
  • Experiență în programarea Python și cadre de deep learning

Publicul Țintă

  • Profesioniști din domeniul sănătății
  • Cercetători medicali
  • Dezvoltatori de IA din industria sănătății
 21 Ore

Numărul de participanți


Pret per participant

Cursuri viitoare

Categorii înrudite