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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