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Struttura del corso

Intelligenza Artificiale per la modellazione predittiva in ambito sanitario

  • Pulizia e preparazione dei dati sanitari
  • Tecniche di feature engineering per i dataset medici
  • Gestione di dati mancanti o non strutturati

Studi di caso sull’applicazione dell’intelligenza artificiale in medicina

  • Analisi dei modelli predittivi nel settore sanitario
  • Sviluppo di modelli predittivi mediante tecniche di machine learning
  • Valutazione dei modelli elaborati con i dati sanitari

Tecniche avanzate di intelligenza artificiale in ambito medico

  • Implementazione di modelli di IA all’avanguardia
  • Applicazioni del processo di elaborazione del linguaggio naturale in contesti sanitari
  • Sistemi di supporto alle decisioni cliniche basati sull’intelligenza artificiale

Preprocessing dei dati e tecniche di feature engineering

  • Introduzione all’utilizzo dell’IA per l’analisi delle immagini mediche
  • Implementazione di modelli deep learning finalizzati all’interpretazione delle immagini
  • Rilevamento automatico di pattern significativi nelle immagini mediche mediante l’IA

Aspetti etici nell’applicazione dell’intelligenza artificiale in sanità

  • Panoramica sulle principali applicazioni dell’IA nel settore sanitario
  • Configurazione di Google Colab per lo sviluppo di progetti basati sull’intelligenza artificiale in medicina
  • Conoscenza dei principali dataset sanitari utilizzati nell’ambito della ricerca medica

Analisi delle immagini mediche mediante l’intelligenza artificiale

  • Esempi concreti di applicazioni dell’IA in ambito sanitario
  • Analisi di casi studio relativi all’uso predittivo dell’intelligenza artificiale
  • Utilizzo dell’IA per l’analisi delle immagini mediche in contesti clinici

Introduzione all’intelligenza artificiale nel settore sanitario

  • Valutazione delle implicazioni etiche derivanti dall’uso dell’IA in ambito medico
  • Tutela della privacy e protezione dei dati sensibili
  • Importanza dell’equità e della trasparenza nei modelli di intelligenza artificiale

Conclusioni e prospettive future

Requisiti

  • Conoscenze di base sui concetti fondamentali dell’intelligenza artificiale e del machine learning
  • Familiarità con la programmazione in Python
  • Comprensione dei principi di base del settore sanitario

Destinatari

  • Data scientist operanti nel campo della sanità
  • Professionisti sanitari interessati all’intelligenza artificiale
  • Ricercatori impegnati nello studio di soluzioni mediche basate sull’IA
 14 ore

Numero di Partecipanti


Prezzo per partecipante

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