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 Multimodal AI för hälso- och sjukvård
- Översikt över AI-användning i medicinsk diagnostik
- Typer av hälsodata: strukturerad vs. ostrukturerad
- Utmaningar och etiska överväganden inom AI-drivna hälso- och sjukvårdslösningar
Medicinsk bildgivning och AI
- Introduktion till medicinska bildformat (DICOM, PACS)
- Djupinlärning för analys av röntgenbilder, MR-bilder och CT-skanningar
- Fallstudie: AI-assisterad radiologi för sjukdomsupptäckt
Elektroniska patientjournaler (EPJ) och AI
- Bearbetning och analys av strukturerade medicinska journaler
- Naturlig språkbehandling (NLP) för ostrukturerade kliniska anteckningar
- Prediktiv modellering för patientutfall
Multimodal integrering för diagnostik
- Kombinering av medicinsk bildgivning, EPJ och genomdata
- AI-drivna beslutstödssystem
- Fallstudie: Cancerdiagnos med multimodal AI
Tal och NLP-applikationer inom hälso- och sjukvård
- Taligenkänning för medicinsk transkribering
- AI-drivna chatbots för patientinteraktion
- Automatisering av klinisk dokumentation
AI för prediktiv analys inom hälso- och sjukvård
- Tidig sjukdomsupptäckt och riskbedömning
- Personaliserade behandlingsrekommendationer
- Fallstudie: AI-drivna prediktiva modeller för hantering av kroniska sjukdomar
Implementering av AI-modeller i hälso- och sjukvårdssystem
- Förbehandling av data och modellträning
- Implementering av AI i realtid på sjukhus
- Utmaningar med att implementera AI i medicinska miljöer
Reglering och etiska överväganden
- AI-kompatibilitet med hälso- och sjukvårdsregleringar (HIPAA, GDPR)
- Fördomar och rättvisa i medicinska AI-modeller
- Bästa praxis för ansvarsfull AI-implementering inom hälso- och sjukvård
Framtida trender inom AI-drivna hälso- och sjukvård
- Framsteg inom multimodal AI för diagnostik
- Uppkommande AI-tekniker för personlig medicin
- AI:s roll i framtidens hälso- och sjukvård och telemedicin
Sammanfattning och nästa steg
Krav
- Förståelse för grunderna i AI och maskininlärning
- Grundläggande kunskap om medicinska dataformat (DICOM, EHR, HL7)
- Erfarenhet av Python-programmering och djupinlärningsramverk
Målgrupp
- Vårdpersonal
- Medicinska forskare
- AI-utvecklare inom vårdsektorn
21 timmar