Kursplan

Introduktion till AI i hälso- och sjukvården

  • Översikt över AI-applikationer inom medicinsk diagnostik
  • AI-drivet patientövervakning och beslutsstöd
  • Regulatoriska och etiska överväganden

AI för medicinskaImage Analysis

  • Deep learning-tekniker för medicinsk avbildning
  • Automatisering av radiologi- och patologiarbetsflöden
  • Praktiskt arbete: Implementering av AI för klassificering av medicinska bilder

Predictive Analytics och AI för diagnostik

  • Att använda AI för sjukdomsförebyggande och tidig diagnos
  • AI-modeller för riskbedömning och prognos
  • Praktiskt arbete: Bygga prediktiva modeller med patientdata

AI-integrering med Electronic Health Records (EHR)

  • Standardiserade hälso- och sjukvårdsdataformat (FHIR, HL7)
  • Automatisering av kliniska arbetsflöden med AI
  • Praktiskt arbete: Ansluta AI-modeller till EHR-system

AI för läkemedelsupptäckte och personlig medicin

  • Hur AI påskyndar läkemedelsupptäckte och utveckling
  • AI-drivna precisionsmediciner och behandlingsrekommendationer
  • Fallstudier av AI inom läkemedelsforskning

Efterlevnad, säkerhet och etisk AI inom hälso- och sjukvården

  • Att säkerställa HIPAA och GDPR efterlevnad
  • Bias-mitigation och rättvisa inom AI-driven hälso- och sjukvård
  • Säkerhetsrutiner för AI-applikationer inom hälso- och sjukvården

Implementering av AI-lösningar inom hälso- och sjukvården

  • Utmaningar och bästa metoder för AI-distribution
  • Att skala AI-lösningar på sjukhus och kliniker
  • Praktiskt arbete: Distribuera en AI-driven hälso- och sjukvårdsassistent

Sammanfattning och nästa steg

Krav

  • Grundläggande kunskaper i AI och maskininlärningskoncept
  • Erfarenhet av dataanalys och hälso- och sjukvårdssystem
  • Förtrogenhet med medicinsk terminologi och diagnostik

Målgrupp

  • Vårdpersonal
  • AI-utvecklare
  • Medicinska forskare
 14 timmar

Antal deltagare


Price per participant

Upcoming Courses

Relaterade Kategorier