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

Počet účastníků


Price per participant

Upcoming Courses

Související kategorie