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:

人數


每位參與者的報價

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