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.
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