Ta kontakt

Kursplan

Introduksjon til AI i helsevesenet

  • Overblikk over AI-applikasjoner innen medisinsk diagnostikk
  • AI-basert overvåking av pasienter og beslutningsstøtte
  • Regulatoriske og etiske vurderinger

AI for analyse av medisinske bilder

  • Deep learning-teknikker for medisinsk bildebehandling
  • Automatisering av radiologiske og patologiske arbeidsprosesser
  • Håndgripelig: Implementering av AI for klassifisering av medisinske bilder

Prediktiv analyse og AI for diagnostikk

  • Bruk av AI for sykdomsprediksjon og tidlig diagnostikk
  • AI-modeller for risikovurdering og prognose
  • Håndgripelig: Bygge prediktive modeller med pasientdata

AI-integrasjon med elektroniske pasientjournaler (EPJ)

  • Standardiserte dataformater innen helsevesenet (FHIR, HL7)
  • Automatisering av kliniske arbeidsprosesser med AI
  • Håndgripelig: Koble AI-modeller til EPJ-systemer

AI for legemiddelopdagelse og personlig medisin

  • Hvordan AI akselererer legemiddelopdagelse og utvikling
  • AI-drevet presisjonsmedisin og behandlingsanbefalinger
  • Case studier av AI innen farmasøytisk forskning

Overholdelse, sikkerhet og etisk AI i helsevesenet

  • Sikre overholdelse av HIPAA og GDPR
  • Motvirke bias og sikre rettferdighet i AI-drevet helsevesen
  • Sikkerhetsbest praksis for AI-applikasjoner innen helsevesenet

Implementering av AI-løsninger i helsevesenet

  • Utviklingsutfordringer og beste praksis for AI-deployering
  • Skalering av AI-løsninger på sykehus og klinikker
  • Håndgripelig: Deployere en AI-drevet helseassistent

Oppsummering og neste steg

Krav

  • Grunnleggende kunnskap om AI og maskinlæringskonsepter
  • Erfaring med dataanalyse og helsevesensystemer
  • Kunnskap om medisinsk terminologi og diagnostikk

Målgruppe

  • Helsepersonell
  • AI-utviklere
  • Medisinske forskere
 14 Timer

Antall deltakere


Pris per deltaker

Kommende kurs

Relaterte kategorier