Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
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