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 AI în Sănătate
- Aplicații ale AI în sprijinirea deciziilor clinice și diagnosticare
- Prezentare generală a modalităților de date din sănătate: structurate, text, imagistică, senzori
- Provocări specifice dezvoltării AI în medicină
Pregătirea și Managementul Datelor din Sănătate
- Lucrul cu EMR, rezultate de laborator și date HL7/FHIR
- Preprocesarea imaginilor medicale (DICOM, CT, RMN, X-ray)
- Prelucrarea datelor de tip time-series de la dispozitive wearable sau monitoare de terapie intensivă
Tehnici de Fine-Tuning pentru Modele din Sănătate
- Învățarea prin transfer și adaptarea specifică domeniului
- Fine-tune specific sarcinilor pentru clasificare și regresie
- Fine-tune în condiții de resurse limitate cu date anotate reduse
Predicția Bolilor și Prognozarea Rezultatelor
- Scoruri de risc și sisteme de avertizare timpurie
- Analiză predictivă pentru rehospitalizare și răspuns la tratament
- Integrarea modelelor multi-modale
Considerații Etici, de Confidențialitate și Regulatorii
- HIPAA, GDPR și gestionarea datelor pacienților
- Mitigarea părtinirii și auditul de corectitudine în modele
- Explicabilitatea în luarea deciziilor clinice
Evaluarea și Validarea Modelelor în Setări Clinice
- Metrici de performanță (AUC, sensibilitate, specificitate, F1)
- Tehnici de validare pentru seturi de date dezechilibrate și de risc ridicat
- Pipeline-uri de testare simulate vs. din lumea reală
Implementarea și Monitorizarea în Mediile de Sănătate
- Integrarea modelelor în sistemele IT ale spitalelor
- CI/CD în medii medicale reglementate
- Detectarea drift-ului post-implementare și învățarea continuă
Rezumat și Pași Următori
Cerințe
- Înțelegerea principiilor învățării automate și a învățării supervizate
- Experiență cu seturi de date din domeniul sănătății, cum ar fi EMR, date de imagistică sau note clinice
- Cunoștințe de Python și framework-uri de ML (de exemplu, TensorFlow, PyTorch)
Publicul țintă
- Dezvoltatori AI în domeniul medical
- Oameni de știință de date din domeniul sănătății
- Profesioniști care construiesc modele de diagnostic sau predicție în sănătate
14 Ore