Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
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