Struttura del corso

Introduzione all'AI Multimodale per la Salute

  • Panoramica delle applicazioni AI nella diagnosi medica
  • Tipi di dati sanitari: strutturati vs. non strutturati
  • sfide ed aspetti etici nell'AI guidata in salute

Imaging Medico e AI

  • Introduzione ai formati di imaging medico (DICOM, PACS)
  • Apprendimento profondo per l'analisi delle radiografie, RMN e TC
  • Studio di caso: radiologia assistita dall'AI per la rilevazione della malattia

Record Sanitari Elettronici (EHR) e AI

  • Elaborazione ed analisi dei record medici strutturati
  • Processamento del Linguaggio Naturale (NLP) per le note cliniche non strutturate
  • Modellazione predittiva per i risultati del paziente

Integrazione Multimodale per la Diagnostica

  • Combinare imaging medico, EHR e dati genomici
  • Sistemi di supporto decisionale guidati dall'AI
  • Studio di caso: diagnosi del cancro utilizzando l'AI multimodale

Applicazioni Vocali e NLP nella Sanità

  • Riconoscimento vocale per la trascrizione medica
  • Chatbot alimentati da AI per l'interazione con i pazienti
  • Automazione della documentazione clinica

AI per Analisi Predittive nella Sanità

  • Rilevamento precoce delle malattie e valutazione del rischio
  • Raccomandazioni personalizzate di trattamento
  • Studio di caso: modelli predittivi guidati dall'AI per la gestione delle malattie croniche

Deploying AI Models in Healthcare Systems

  • Preprocessing dei dati e addestramento del modello
  • Implementazione in tempo reale dell'AI negli ospedali
  • sfide nel deploy dell'AI nell'ambiente medico

Considerazioni Regolative ed Etiche

  • Conformità AI con le normative sanitarie (HIPAA, GDPR)
  • Bias e equità nei modelli di IA medica
  • Buone pratiche per un deploy responsabile dell'IA nella sanità

Tendenze Future nell'Igienista AI-Guidata

  • Avanzamenti nell'AI multimodale per la diagnosi
  • Nuove tecniche di AI per la medicina personalizzata
  • Il ruolo dell'IA nel futuro della sanità e della telemedicina

Riepilogo e Passi Successivi

Requisiti

  • Comprensione dei fondamenti di intelligenza artificiale e machine learning
  • Conoscenza base dei formati di dati medici (DICOM, EHR, HL7)
  • Esperienza con la programmazione Python e i framework di deep learning

Destinatari

  • Professionisti sanitari
  • Ricerche mediche
  • Sviluppatori AI nell'industria sanitaria
 21 ore

Numero di Partecipanti


Prezzo per Partecipante

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