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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