Struttura del corso

Introduzione all'IA nella Sanità

  • Applicazioni dell'IA nel supporto decisionale clinico e nelle diagnosi
  • Panoramica sulle modalità dei dati sanitari: strutturati, testi, immagini, sensori
  • Sfide uniche per lo sviluppo di IA medica

Preparazione dei Dati Sanitari e Management

  • Lavoro con i record clinici elettronici, i risultati laboratoriali e i dati HL7/FHIR
  • Preelaborazione di immagini mediche (DICOM, CT, MRI, radiografie)
  • Gestione dei dati serie temporali provenienti da wearable o monitor del reparto intensivo

Fine-Tuning Tecniche per Modelli Sanitari

  • Apprendimento trasferibile e adattamento specifico al dominio
  • Impostazione dei modelli per la classificazione e la regressione
  • Afinamento con risorse limitate usando dati etichettati in misura ridotta

Predizione delle Malattie e del Soggiorno Forecasting

  • Valutazione dei rischi e sistemi di allerta precoce
  • Analisi predittiva per il ricovero e la risposta al trattamento
  • Integrazione modale multipla

Etica, Privacy e Considerazioni Regolatorie

  • HIPAA, GDPR, e gestione dei dati del paziente
  • Mitigazione del bias e revisione della giustizia nei modelli
  • Spiegabilità nella decisione clinica

Valutazione e Convalida dei Modelli in Contesti Clinici

  • Metriche di prestazioni (AUC, sensibilità, specificità, F1)
  • Tecniche di convalida per dataset sbilanciati e ad alto rischio
  • Pipeline di test simulato vs. in mondo reale

Distribuzione e Monitoraggio nell'Ambiente Sanitario

  • Integrazione dei modelli nei sistemi IT ospedalieri
  • CI/CD in ambienti medici regolamentati
  • Rilevamento del deriva post-distribuzione e apprendimento continuo

Riepilogo ed Azioni Successive

Requisiti

  • Comprensione dei principi di apprendimento automatico e dell'apprendimento supervisionato
  • Esperienza con insiemi di dati sanitari come EMRs, dati di immagini o note cliniche
  • Conoscenza di Python e framework ML (ad esempio, TensorFlow, PyTorch)

Pubblico target

  • Sviluppatori AI medici
  • Scienziati dei dati sanitari
  • Professionisti che stanno creando modelli diagnostici o predittivi per la salute
 14 ore

Numero di Partecipanti


Prezzo per Partecipante

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