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課程簡介
醫療保健入門Multimodal AI
- 醫學診斷中 AI 應用的概述
- 醫療數據類型:結構化數據 vs. 非結構化數據
- 以 AI 為驅動的醫療保健中的挑戰和道德考量
醫學影像學和人工智能
- 醫學影像格式介紹 (DICOM、PACS)
- X 光、MRI 和 CT 掃描分析的深度學習
- 案例研究:基於 AI 的放射科疾病檢測
Electronic健康記錄(EHR)和人工智能
- 處理和分析結構化醫療記錄
- 對於非結構化臨床筆記Natural Language Processing (NLP)
- 對病人結果進行預測建模
診斷的多模態整合
- 結合醫學影像學、電子健康記錄和基因組數據
- 以 AI 驅動的決策支持系統
- 案例研究:使用多模態 AI 進行癌症診斷
醫療保健中的語音和 NLP 應用
- 醫療轉錄的語音識別
- 用於患者互動的 AI 驅動的聊天機器人
- 臨床文檔自動化
醫療保健領域的Predictive Analytics人工智能
- 早期疾病檢測和風險評估
- 個性化治療建議
- 案例研究:用於慢性病管理的 AI 驅動預測模型
在醫療系統中部署 AI 模型
- 數據預處理和模型訓練
- 醫院實時 AI 實施
- 在醫療環境中部署 AI 的挑戰
法規和倫理考量
- AI 符合醫療保健法規 (HIPAA, GDPR)
- 醫療 AI 模型中的偏見和公平性
- 在醫療保健中負責任的 AI 部署的最佳實踐
以 AI 驅動的醫療保健的未來趨勢
- 診斷用多模態 AI 的進展
- 個性化醫療的新興 AI 技術
- AI 在醫療保健和遠程醫療未來中的作用
總結和結論
最低要求
- 了解人工智能和機器學習的基本原則
- 醫療數據格式的基本知識(DICOM、EHR、HL7)
- 對Python編程和深度學習框架的經驗
受眾
- 醫療保健專業人員
- 醫學研究人員
- 醫療行業的AI開發人員
21 時間: