Struttura del corso

Intelligenza Artificiale per la Modellazione Predittiva nella Sanità

  • Pulizia e preparazione dei dati sanitari
  • Tecniche di ingegneria delle caratteristiche per insiemi di dati sanitari
  • Gestione dei dati mancanti e non strutturati

Studi di Caso sulla Sanità Potenziata dall'IA

  • Esplorazione dei modelli predittivi sanitari
  • Costruzione di modelli predittivi utilizzando l'apprendimento automatico
  • Valutazione dei modelli di dati sanitari

Tecniche Avanzate di IA nella Sanità

  • Implementazione di modelli AI avanzati
  • Esplorazione del processing del linguaggio naturale nella sanità
  • Sistemi di supporto alle decisioni guidati dall'IA nella sanità

Preelaborazione dei Dati e Ingegneria delle Caratteristiche

  • Introduzione all'AI per l'immagistologia medica
  • Implementazione di modelli deep learning per l'analisi di immagini
  • Utilizzo dell'IA per rilevare pattern in immagini mediche

Considerazioni Etiche nell'AI per la Sanità

  • Panoramica sulle applicazioni AI nella sanità
  • Configurazione di Google Colab per progetti AI sanitari
  • Comprendere i principali set di dati sanitari

Medicina Image Analysis con l'IA

  • Applicazioni reali dell'AI nella sanità
  • Studi di caso sull'analisi predittiva guidata dall'IA
  • Analisi delle immagini mediche con l'AI in ambito clinico

Introduzione all'Intelligenza Artificiale nella Sanità

  • Comprendere l'impatto etico dell'IA nella sanità
  • Garantire privacy e protezione dei dati
  • Equità e trasparenza nei modelli AI

Riepilogo ed Istruzioni per il Prossimo Passo

Requisiti

  • Conoscenza base dei concetti di IA e machine learning
  • Familiarità con Python programming
  • Comprensione delle basi dell'industria sanitaria

Target

  • Data scientists operanti nel settore sanitario
  • Professionisti sanitari interessati all'IA
  • Ricercatori che esplorano soluzioni di cura guidate dall'IA
 14 ore

Numero di Partecipanti


Prezzo per Partecipante

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