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Struttura del corso
Introduzione all'Intelligenza Artificiale nella Sanità
- Panoramica sull'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico in medicina
- Sviluppo storico dell'IA nella sanità
- Principali opportunità e sfide nell'adozione dell'IA
Dati di Sanità e IA
- Tipi di dati sanitari: strutturati ed non strutturati
- Regolamentazioni sulla privacy e sicurezza dei dati (HIPAA, GDPR)
- Considerazioni etiche nell'IA nel settore sanitario
Fondamenti dell'Apprendimento Automatico per la Sanità
- Apprendimento supervisionato vs. non supervisionato
- Ingegneria delle caratteristiche e pre-elaborazione dei dati per dataset medici
- Valutazione di modelli AI in applicazioni sanitarie
Applicazioni dell'IA nella Cura del Paziente
- IA nell'imaging e nei diagnostiche mediche
- Analisi predittive per i risultati dei pazienti
- Medicina personalizzata e raccomandazioni terapeutiche
IA per Operazioni Ospedaliero-Cliniche
- Automazione delle attività amministrative con l'IA
- Sistemi di supporto alle decisioni guidati dall'AI
- Ottimizzazione della gestione dei risorse ospedalieri
Etica, Bias e Governance dell'IA nella Sanità
- Comprendere il bias nei modelli AI medici
- Considerazioni normative e di conformità
- Garantire trasparenza e responsabilità nei sistemi AI
Progetto Finale: Analisi dei Dati del Paziente guidata dall'IA
- Esplorazione di un dataset sanitario
- Costruzione e valutazione di un modello AI per predizioni mediche
- Interpretazione degli output del modello e miglioramento dell'accuratezza
Riepilogo e Passaggi Successivi
Requisiti
- Comprendimento base dei concetti di apprendimento automatico
- Esperienza con la programmazione Python
- Familiarità con i dati sanitari o i flussi di lavoro clinici è un vantaggio
Pubblico
- Professionisti sanitari interessati alle applicazioni dell'IA
- Scienziati dei dati e ingegneri di IA operanti nel settore sanitario
- Leader tecnologici e decisori del campo medico
21 ore