Mulțumim pentru trimiterea solicitării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Mulțumim pentru trimiterea rezervării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Schița de curs
Introducere în Învățarea Federată în Sănătate
- Prezentare generală a conceptelor și aplicațiilor Învățării Federate
- Provocări în aplicarea Învățării Federate la datele din sănătate
- Beneficii cheie și cazuri de utilizare în sectorul sănătății
Asigurarea Confidențialității și Securității Datelor
- Preocupări legate de confidențialitatea datelor pacienților în modelele de AI
- Implementarea protocolelor sigure de Învățare Federată
- Considerații etice în gestionarea datelor din sănătate
Instruirea Colaborativă a Modelelor între Instituții
- Arhitecturi de Învățare Federată pentru colaborarea între mai multe instituții
- Partajarea și instruirea modelelor de AI fără partajarea datelor
- Depășirea provocărilor în colaborările interinstituționale
Studii de Caz din Lumea Reală
- Studiu de caz: Învățarea Federată în imagistica medicală
- Studiu de caz: Învățarea Federată pentru analiza predictivă în sănătate
- Aplicații practice și lecții învățate
Implementarea Învățării Federate în Setări din Sănătate
- Instrumente și cadre de lucru pentru Învățarea Federată specifică sănătății
- Integrarea Învățării Federate cu sistemele existente de sănătate
- Evaluarea performanței și impactului modelelor de Învățare Federată
Tendințe Viitoare în Învățarea Federată pentru Sănătate
- Tehnologii emergente și impactul lor asupra AI în sănătate
- Direcții viitoare pentru Învățarea Federată în sănătate
- Explorarea oportunităților de inovație și îmbunătățire
Rezumat și Pași Următori
Cerințe
- Experiență în învățarea automată sau AI în sănătate
- Înțelegerea confidențialității datelor pacienților și a considerațiilor etice
- Competență în programarea Python
Publicul țintă
- Specialiști în date din domeniul sănătății
- Specialiști în bioinformatică
- Dezvoltatori AI în sănătate
21 Ore
