Kursplan

Introduktion till AI in Healthcare

  • Översikt över AI och maskininlärning inom medicin
  • Historisk utveckling av AI inom hälso- och sjukvård
  • Nyckel möjligheter och utmaningar vid implementering av AI

Hälso- och sjukvårdsdata och AI

  • Typer av hälso- och sjukvårdsdata: strukturerad och ostrukturerad
  • Datasekretess och säkerhetsregler (HIPAA, GDPR)
  • Etiska överväganden inom AI-driven hälso- och sjukvård

Machine Learning Grundläggande principer för hälso- och sjukvård

  • Övervakad kontra oövervakad inlärning
  • Feature engineering och datapreprocessering för medicinska dataset
  • Utvärdering av AI-modeller inom hälso- och sjukvård

AI-tillämpningar inom patientvård

  • AI inom medicinsk bildbehandling och diagnostik
  • Prediktiv analys för patientutfall
  • Personanpassad medicin och behandlingsrekommendationer

AI för sjukhus- och klinisk verksamhet

  • Automatisering av administrativa uppgifter med AI
  • AI-drivna beslutsstödssystem
  • Optimering av sjukhusets resurshantering

Etik, bias och AI Gostyrning inom hälso- och sjukvård

  • Förstå bias i medicinska AI-modeller
  • Regulatoriska och efterlevnadsöverväganden
  • Säkerställa transparens och ansvar i AI-system

Examensarbete: AI-driven patient Data Analysis

  • Utforska ett hälso- och sjukvårdsdataset
  • Bygga och utvärdera en AI-modell för medicinska förutsägelser
  • Tolka modellutdata och förbättra noggrannheten

Sammanfattning och nästa steg

Krav

  • Grundläggande förståelse för maskininlärningskoncept
  • Erfarenhet av Python-programmering
  • Förtrogenhet med sjukvårdsdata eller kliniska arbetsflöden är fördelaktigt

Målgrupp

  • Sjukvårdspersonal intresserad av AI-tillämpningar
  • Data scientists och AI-ingenjörer som arbetar inom sjukvården
  • Teknikledare och beslutsfattare inom det medicinska området
 21 timmar

Antal deltagare


Price per participant

Upcoming Courses

Relaterade Kategorier