Kursplan

Innføring i AI i helsevesenet

  • Oversikt over AI og maskinlæring i medisin
  • Historisk utvikling av AI i helsevesenet
  • Nøkkelmuligheter og utfordringer ved implementering av AI

Helsevesendata og AI

  • Typer av helsevesendata: strukturert og ustrukturert
  • Dataprivacy- og sikkerhetsforskrifter (HIPAA, GDPR)
  • Etiske overveielser i AI-drevet helsevesen

Grunnleggende maskinlæring for helsevesenet

  • Overvåket vs. uovervåket læring
  • Feature engineering og datapreprosessering for medisinske datamengder
  • Vurdering av AI-modeller i helsevesenapplikasjoner

AI-applikasjoner i pasientomsorg

  • AI i medisinsk bildebehandling og diagnostikk
  • Prediktiv analyse for pasientresultater
  • Personlig medisin og behandlingsanbefalinger

AI for sykehus- og kliniske operasjoner

  • Automatisering av administrative oppgaver med AI
  • AI-drevne beslutningsstøttesystemer
  • Optimalisering av sykehusressurshåndtering

Etikk, fordommer og AI-styresett i helsevesenet

  • Forståelse av fordommer i medisinske AI-modeller
  • Regulatoriske og etterlevelsesoverveielser
  • Sikring av transparens og ansvarsfullhet i AI-systemer

Kapittelprosjekt: AI-drevet pasientdataanalyse

  • Utdyping av en helsevesendatamengde
  • Bygging og vurdering av en AI-modell for medisinske prognoser
  • Fortolkning av modellutdata og forbedring av nøyaktighet

Oppsummering og neste steg

Krav

  • Grunnleggende forståelse av maskinlæringskonsepter
  • Erfaring med Python-programmering
  • Kjennskap til helsedata eller kliniske arbeidsflyter er fordelsmessig

Målgruppe

  • Helsetjenestearbeidere interessert i AI-applikasjoner
  • Datavitenskapsmenn og AI-ingeniører som arbeider innen helsevesen
  • Teknologiledere og beslutningstakere innen medisinsk felt
 21 timer

Antall deltakere


Price per participant

Upcoming Courses

Related Categories