Đề cương khóa học

Giới thiệu về Multimodal AI cho lĩnh vực Chăm sóc Sức khỏe

  • Tổng quan về các ứng dụng của AI trong chẩn đoán y tế
  • Các loại dữ liệu chăm sóc sức khỏe: dữ liệu có cấu trúc so với dữ liệu phi cấu trúc
  • Thách thức và các cân nhắc về đạo đức trong chăm sóc sức khỏe do AI điều khiển

Hình ảnh Y tế và AI

  • Giới thiệu về các định dạng hình ảnh y tế (DICOM, PACS)
  • Học sâu để phân tích X-quang, MRI và CT scan
  • Nghiên cứu điển hình: Hỗ trợ AI cho lĩnh vực X-quang để phát hiện bệnh

Electron Hồ sơ Sức khỏe Điện tử (EHR) và AI

  • Xử lý và phân tích hồ sơ y tế có cấu trúc
  • Natural Language Processing (NLP) cho các ghi chú lâm sàng phi cấu trúc
  • Mô hình dự đoán cho kết quả của bệnh nhân

Tích hợp Đa phương thức để Chẩn đoán

  • Kết hợp hình ảnh y tế, EHR và dữ liệu bộ gen
  • Hệ thống hỗ trợ quyết định do AI điều khiển
  • Nghiên cứu điển hình: Chẩn đoán ung thư bằng AI đa phương thức

Ứng dụng Giọng nói và NLP trong Chăm sóc Sức khỏe

  • Nhận dạng giọng nói để phiên âm y tế
  • Chatbot do AI cung cấp để tương tác với bệnh nhân
  • Tự động hóa tài liệu lâm sàng

AI cho Predictive Analytics trong Chăm sóc Sức khỏe

  • Phát hiện bệnh sớm và đánh giá rủi ro
  • Đề xuất điều trị cá nhân hóa
  • Nghiên cứu điển hình: Mô hình dự đoán do AI điều khiển để quản lý bệnh mãn tính

Triển khai Mô hình AI trong Hệ thống Chăm sóc Sức khỏe

  • Tiền xử lý dữ liệu và đào tạo mô hình
  • Triển khai AI theo thời gian thực trong bệnh viện
  • Thách thức trong việc triển khai AI trong môi trường y tế

Các Cân nhắc về Quy định và Đạo đức

  • Tuân thủ AI với các quy định chăm sóc sức khỏe (HIPAA, GDPR)
  • Thiên vị và công bằng trong các mô hình AI y tế
  • Các thực hành tốt nhất để triển khai AI có trách nhiệm trong chăm sóc sức khỏe

Xu hướng Tương lai trong Chăm sóc Sức khỏe do AI điều khiển

  • Tiến bộ trong AI đa phương thức để chẩn đoán
  • Các kỹ thuật AI mới nổi để y học cá nhân hóa
  • Vai trò của AI trong tương lai của chăm sóc sức khỏe và y tế từ xa

Tóm tắt và Các Bước Tiếp theo

Requirements

  • Hiểu biết về các nguyên tắc cơ bản của AI và học máy
  • Kiến thức cơ bản về các định dạng dữ liệu y tế (DICOM, EHR, HL7)
  • Kinh nghiệm với Python lập trình và các khuôn khổ học sâu

Đối tượng

  • Chuyên gia y tế
  • Nghiên cứu viên y khoa
  • Nhà phát triển AI trong ngành chăm sóc sức khỏe
 21 Hours

Number of participants


Price per participant

Provisional Upcoming Courses (Require 5+ participants)

Related Categories