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 vården
- Översikt över AI-applikationer inom medicinsk diagnostik
- Typer av hälso- och sjukvårdsdata: strukturerad vs. ostrukturerad
- Utmaningar och etiska överväganden inom AI-driven vård
Medicinsk bildbehandling och AI
- Introduktion till medicinska bildformat (DICOM, PACS)
- Deep learning för röntgen, MRT och CT-skanninganalys
- Fallstudie: AI-assisterad radiologi för sjukdomsdetektion
Electronic Health Records (EHR) och AI
- Bearbetning och analys av strukturerade medicinska journaler
- Natural Language Processing (NLP) för ostrukturerade kliniska anteckningar
- Prediktiv modellering för patientresultat
Multimodal integration för diagnostik
- Att kombinera medicinsk avbildning, EHR och genomisk data
- AI-drivna beslutsstödsystem
- Fallstudie: Cancerdiagnos med multimodal AI
Tal och NLP-applikationer inom hälsovården
- Taligenkänning för medicinsk transkription
- AI-drivna chattbotar för patientinteraktion
- Automation av klinisk dokumentation
AI för Predictive Analytics inom hälso- och sjukvården
- Tidig sjukdomsdetektion och riskbedömning
- Personligt anpassade behandlingsrekommendationer
- Fallstudie: AI-drivna prediktiva modeller för hantering av kroniska sjukdomar
Att distribuera AI-modeller i sjukvårdssystem
- Datapreprocessning och modellträning
- Implementering av AI i realtid på sjukhus
- Utmaningar vid införande av AI i medicinska miljöer
Regulatoriska och etiska överväganden
- AI-efterlevnad av hälso- och sjukvårdsregler (HIPAA, GDPR)
- Bias och rättvisa i medicinska AI-modeller
- Bästa praxis för ansvarsfull AI-implementering inom hälso- och sjukvård
Framtida trender inom AI-drivna sjukvården
- Framsteg inom multimodal AI för diagnostik
- Framväxande AI-tekniker för personlig medicin
- AI:s roll i framtiden för sjukvård och distansmedicin
Sammanfattning och nästa steg
Krav
- Förståelse av AI och grunderna i maskininlärning
- Grundläggande kunskaper om medicinska dataformat (DICOM, EHR, HL7)
- Erfarenhet av programmering och ramverk för djupinlärning
Målgrupp
- Vårdpersonal
- Medicinska forskare
- AI-utvecklare inom vårdsektorn
21 timmar