Kursplan

Introduktion till AI inom hälso- och sjukvård

  • Översikt över AI och maskininlärning inom medicin
  • Historisk utveckling av AI inom hälso- och sjukvård
  • Nyckelmöjligheter och utmaningar vid AI-adoption

Hälso- och sjukvårdsdata och AI

  • Typer av hälso- och sjukvårdsdata: strukturerade och ostrukturerade
  • Dataskydd och säkerhetsföreskrifter (HIPAA, GDPR)
  • Etiska överväganden i AI-drivna hälso- och sjukvårdsapplikationer

Grundläggande maskininlärning för hälso- och sjukvård

  • Övervakad vs. oövervakad inlärning
  • Egenskapsingenjörskap och databearbetning för medicinska datamängder
  • Utvärdering av AI-modeller i hälso- och sjukvårdsapplikationer

AI-applikationer inom patientvård

  • AI inom medicinsk bildbehandling och diagnostik
  • Prediktiv analys för patientutfall
  • Personlig medicin och behandlingsrekommendationer

AI för sjukhus- och kliniska operationer

  • Automatisering av administrativa uppgifter med AI
  • AI-drivna beslutsstödsystem
  • Optimering av sjukhusresurshantering

Etik, fördomar och AI-styrelse inom hälso- och sjukvård

  • Förståelse för fördomar i medicinska AI-modeller
  • Regler och överensstämmelse
  • Såkerställa transparens och ansvarighet i AI-system

Examensarbete: AI-drivna analyser av patientdata

  • Utforskning av en hälso- och sjukvårdsdatamängd
  • Byggande och utvärdering av en AI-modell för medicinska förutsägelser
  • Tolkning av modellutdata och förbättring av noggrannhet

Sammanfattning och nästa steg

Krav

  • Grundläggande förståelse för maskininlärningskoncept
  • Erfarenhet av Python-programmering
  • Kännedom om hälsodata eller kliniska arbetsflöden är fördelaktigt

Målgrupp

  • Vårdprofessionella intresserade av AI-applikationer
  • Datavetare och AI-ingenjörer som arbetar inom hälsovård
  • Teknikledare och beslutsfattare inom medicinsk sektor
 21 timmar

Antal deltagare


Price per participant

Upcoming Courses

Relaterade Kategorier