Kursplan

AI för Prediktiv Modellering inom Hälso- och Sjukvård

  • Rensning och beredande av hälso- och sjukvårdsdata
  • Tekniker för attributkonstruktion för hälso- och sjukvårdsdatasett
  • Hantering av saknade och ostrukturerade data

AI-drevna Fallstudier inom Hälso- och Sjukvård

  • Utforskning av prediktiva modeller inom hälso- och sjukvård
  • Bygga prediktiva modeller med maskininlärning
  • Utvärdering av hälso- och sjukvårdsdatamodeller

Avancerade AI-tekniker inom Hälso- och Sjukvård

  • Implementering av avancerade AI-modeller
  • Utforskning av naturligt språkbehandling inom hälso- och sjukvård
  • AI-drivna beslutsstödsystem inom hälso- och sjukvård

Förberedande av Data och Attributkonstruktion

  • Introduktion till AI för medicinska bilder
  • Implementering av djupinlärningsmodeller för bildanalys
  • Användning av AI för att upptäcka mönster i medicinska bilder

Etiska Överväganden i AI inom Hälso- och Sjukvård

  • Överblick över AI-användning inom hälso- och sjukvård
  • Konfigurera Google Colab för AI-projekt inom hälso- och sjukvård
  • Förståelse av viktiga hälso- och sjukvårdsdatasett

Bildanalys med AI inom Hälso- och Sjukvård

  • Reala AI-användningsfall inom hälso- och sjukvård
  • Fallstudier om AI-drivna prediktiva analyser
  • Bildanalys med AI i kliniska miljöer

Introduktion till AI inom Hälso- och Sjukvård

  • Förståelse av etiska effekter av AI inom hälso- och sjukvård
  • Säkerställa integritet och dataskydd
  • Rättvisa och öppenhet i AI-modeller

Sammanfattning och Nästa Steg

Krav

  • Grundläggande kunskap om AI och maskininlärningskoncept
  • Bekantskap med Python-programmering
  • Förståelse för hälso- och sjukvårdsindustrins grundläggande principer

Målgrupp

  • Dataanalytiker som arbetar inom hälso- och sjukvård
  • Hälso- och sjukvårdsprofessorer intresserade av AI
  • Forskare som utforskar AI-drivna hälso- och sjukvårdslösningar
 14 Timmar

Antal deltagare


Pris per deltagare

Kommande Kurser

Relaterade Kategorier