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.
Návrh Školení
Úvod do Multimodal AI pro zdravotnictví
- Přehled aplikací AI v lékařské diagnostice
- Typy zdravotnických dat: strukturovaná vs. nestrukturovaná
- Výzvy a etické úvahy ve zdravotnictví řízené umělou inteligencí
Lékařské zobrazování a AI
- Úvod do lékařských zobrazovacích formátů (DICOM, PACS)
- Hluboké učení pro rentgenovou, MRI a CT analýzu
- Případová studie: AI-asistovaná radiologie pro detekci onemocnění
Electronic Health Records (EHR) a AI
- Zpracování a analýza strukturované zdravotnické dokumentace
- Natural Language Processing (NLP) pro nestrukturované klinické poznámky
- Prediktivní modelování výsledků pacientů
Multimodální integrace pro diagnostiku
- Kombinuje lékařské zobrazování, EHR a genomická data
- Systémy podpory rozhodování řízené umělou inteligencí
- Případová studie: Diagnostika rakoviny pomocí multimodální AI
Aplikace řeči a NLP ve zdravotnictví
- Rozpoznávání řeči pro lékařský přepis
- Chatboti s umělou inteligencí pro interakci s pacientem
- Automatizace klinické dokumentace
AI pro Predictive Analytics ve zdravotnictví
- Včasná detekce onemocnění a hodnocení rizik
- Individuální doporučení léčby
- Případová studie: AI-řízené prediktivní modely pro management chronických onemocnění
Nasazení modelů umělé inteligence ve zdravotnických systémech
- Předzpracování dat a trénování modelů
- Implementace umělé inteligence v reálném čase v nemocnicích
- Výzvy při nasazování AI v lékařských prostředích
Regulační a etické aspekty
- Soulad umělé inteligence se zdravotnickými předpisy (HIPAA, GDPR)
- Předpojatost a spravedlnost v lékařských modelech umělé inteligence
- Nejlepší postupy pro zodpovědné nasazení AI ve zdravotnictví
Budoucí trendy ve zdravotnictví řízené umělou inteligencí
- Pokroky v multimodální AI pro diagnostiku
- Nové techniky umělé inteligence pro personalizovanou medicínu
- Role AI v budoucnosti zdravotnictví a telemedicíny
Shrnutí a další kroky
Požadavky
- Pochopení základů umělé inteligence a strojového učení
- Základní znalost formátů medicínských dat (DICOM, EHR, HL7)
- Zkušenosti s Python programováním a rámcem hlubokého učení
Publikum
- Zdravotníci
- Lékařští výzkumníci
- Vývojáři AI ve zdravotnictví
21 hodiny