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

Antal deltagare


Price per participant

Upcoming Courses

Relaterade Kategorier