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

Antal deltagare


Price per participant

Upcoming Courses

Relaterade Kategorier