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Struttura del corso
Introduzione all'Intelligenza Artificiale nella Sanità
- Panoramica delle applicazioni dell'IA nella diagnosi medica
- Monitoraggio dei pazienti e supporto decisionale basati sull'IA
- Considerazioni normative ed etiche
IA per l'Analisi delle Immagini Mediche
- Tecniche di deep learning per le immagini mediche
- Automazione dei processi di radiologia e patologia
- Pratica: Implementazione dell'IA per la classificazione delle immagini mediche
Analisi Predittiva ed IA per le Diagnosi
- Utilizzo dell'IA per la previsione e la diagnosi precoce delle malattie
- Modelli di IA per l'analisi dei rischi e del prognosi
- Pratica: Costruzione di modelli predittivi con i dati dei pazienti
Integrazione dell'IA nei Sistemi Elettronici di Salute (EHR)
- Format standardizzati per i dati sanitari (FHIR, HL7)
- Automazione dei processi clinici con l'IA
- Pratica: Connessione di modelli di IA ai sistemi EHR
IA per la Scoperta dei Farmaci e la Medicina Personalizzata
- Come l'IA accelera la scoperta e lo sviluppo dei farmaci
- Medicina personalizzata guidata dall'IA e raccomandazioni di trattamento
- Studi di caso dell'IA nella ricerca farmaceutica
Conformità, Sicurezza ed IA Etica nella Sanità
- Garanzia della conformità a HIPAA e GDPR
- Mitigazione del bias e l'equità nell'IA guidata per la sanità
- Migliori pratiche di sicurezza per le applicazioni di IA nella sanità
Implementazione delle Soluzioni AI nella Sanità
- Sfide e migliori pratiche per l'implementazione dell'AI
- Scalabilità delle soluzioni di IA in ospedali e ambulatori
- Pratica: Implementazione di un assistente sanitario potenziato dall'IA
Riepilogo e Passaggi Successivi
Requisiti
- Conoscenza di base dei concetti di IA e apprendimento automatico
- Esperienza con l'analisi dati e i sistemi sanitari
- Familiarità con la terminologia medica e i sistemi diagnostici
Pubblico
- Professionisti sanitari
- Sviluppatori AI
- Ricerca medica
14 ore
Recensioni (1)
Formatore che risponde alle domande in tempo reale.
Adrian
Corso - Agentic AI Unleashed: Crafting LLM Applications with AutoGen
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