Course Outline

Εισαγωγή στο AI in Healthcare

  • Επισκόπηση της Τεχνητής Νοημοσύνης και της μηχανικής μάθησης στην ιατρική
  • Ιστορική εξέλιξη της Τεχνητής Νοημοσύνης στην υγειονομική περίθαλψη
  • Βασικές ευκαιρίες και προκλήσεις στην υιοθέτηση της Τεχνητής Νοημοσύνης

Δεδομένα Υγειονομικής Περίθαλψης και Τεχνητή Νοημοσύνη

  • Τύποι δεδομένων υγειονομικής περίθαλψης: δομημένα και μη δομημένα
  • Κανονισμοί απορρήτου και ασφάλειας δεδομένων (HIPAA, GDPR)
  • Ηθικά ζητήματα στην υγειονομική περίθαλψη που καθοδηγείται από την Τεχνητή Νοημοσύνη

Machine Learning Βασικές αρχές για την Υγειονομική Περίθαλψη

  • Εποπτευόμενη έναντι μη εποπτευόμενης μάθησης
  • Μηχανική χαρακτηριστικών και προεπεξεργασία δεδομένων για ιατρικά σύνολα δεδομένων
  • Αξιολόγηση μοντέλων Τεχνητής Νοημοσύνης σε εφαρμογές υγειονομικής περίθαλψης

Εφαρμογές Τεχνητής Νοημοσύνης στην Περίθαλψη Ασθενών

  • Τεχνητή Νοημοσύνη στην ιατρική απεικόνιση και τη διάγνωση
  • Προβλεπτική ανάλυση για τα αποτελέσματα των ασθενών
  • Εξατομικευμένη ιατρική και συστάσεις θεραπείας

Τεχνητή Νοημοσύνη για Νοσοκομειακές και Κλινικές Λειτουργίες

  • Αυτοματοποίηση διοικητικών εργασιών με Τεχνητή Νοημοσύνη
  • Συστήματα υποστήριξης αποφάσεων που καθοδηγούνται από την Τεχνητή Νοημοσύνη
  • Βελτιστοποίηση της διαχείρισης νοσοκομειακών πόρων

Ηθική, Προκατάληψη και Διακυβέρνηση της Τεχνητής Νοημοσύνης Go στην Υγειονομική Περίθαλψη

  • Κατανόηση της προκατάληψης στα ιατρικά μοντέλα Τεχνητής Νοημοσύνης
  • Κανονιστικά και συμμορφωτικά ζητήματα
  • Διασφάλιση της διαφάνειας και της λογοδοσίας στα συστήματα Τεχνητής Νοημοσύνης

Capstone Project: AI-Driven Patient Data Analysis

  • Εξερεύνηση ενός συνόλου δεδομένων υγειονομικής περίθαλψης
  • Δημιουργία και αξιολόγηση ενός μοντέλου Τεχνητής Νοημοσύνης για ιατρικές προβλέψεις
  • Ερμηνεία των αποτελεσμάτων του μοντέλου και βελτίωση της ακρίβειας

Σύνοψη και Επόμενα Βήματα

Requirements

  • Βασική κατανόηση των εννοιών της μηχανικής μάθησης
  • Εμπειρία με προγραμματισμό Python
  • Η εξοικείωση με δεδομένα υγειονομικής περίθαλψης ή κλινικές διαδικασίες είναι επωφελής

Κοινό

  • Επαγγελματίες υγείας που ενδιαφέρονται για εφαρμογές τεχνητής νοημοσύνης
  • Επιστήμονες δεδομένων και μηχανικοί τεχνητής νοημοσύνης που εργάζονται στον τομέα της υγειονομικής περίθαλψης
  • Ηγέτες τεχνολογίας και υπεύθυνοι λήψης αποφάσεων στον ιατρικό τομέα
 21 Hours

Number of participants


Price per participant

Upcoming Courses

Related Categories