Struttura del corso

Introduzione a Multimodal AI per l'assistenza sanitaria

  • Panoramica delle applicazioni dell'intelligenza artificiale nella diagnostica medica
  • Tipi di dati sanitari: strutturati vs. non strutturati
  • Sfide e considerazioni etiche nell'assistenza sanitaria basata sull'intelligenza artificiale

Imaging medico e intelligenza artificiale

  • Introduzione ai formati di imaging medico (DICOM, PACS)
  • Apprendimento profondo per l'analisi di raggi X, risonanza magnetica e TC
  • Caso di studio: radiologia assistita dall'intelligenza artificiale per la rilevazione delle malattie

ElectronCartelle cliniche elettroniche (EHR) e intelligenza artificiale

  • Elaborazione e analisi di cartelle cliniche strutturate
  • Natural Language Processing (NLP) per note cliniche non strutturate
  • Modellazione predittiva per i risultati dei pazienti

Integrazione multimodale per la diagnostica

  • Combinazione di immagini mediche, EHR e dati genomici
  • Sistemi di supporto alle decisioni basati sull'intelligenza artificiale
  • Caso di studio: diagnosi del cancro mediante intelligenza artificiale multimodale

Applicazioni di linguaggio e PNL in ambito sanitario

  • Riconoscimento vocale per la trascrizione medica
  • Chatbot basati sull'intelligenza artificiale per l'interazione con i pazienti
  • Automazione della documentazione clinica

AI per Predictive Analytics in sanità

  • Rilevazione precoce delle malattie e valutazione del rischio
  • Raccomandazioni di trattamento personalizzate
  • Caso di studio: modelli predittivi basati sull'intelligenza artificiale per la gestione delle malattie croniche

Distribuzione di modelli di intelligenza artificiale nei sistemi sanitari

  • Pre-elaborazione dei dati e addestramento del modello
  • Implementazione dell'intelligenza artificiale in tempo reale negli ospedali
  • Sfide nell'implementazione dell'intelligenza artificiale negli ambienti medici

Considerazioni normative ed etiche

  • Conformità dell'IA alle normative sanitarie (HIPAA, GDPR)
  • Bias ed equità nei modelli di intelligenza artificiale medica
  • Le migliori pratiche per un'implementazione responsabile dell'intelligenza artificiale nell'assistenza sanitaria

Tendenze future nell'assistenza sanitaria basata sull'intelligenza artificiale

  • Progressi nell'intelligenza artificiale multimodale per la diagnostica
  • Tecniche di intelligenza artificiale emergenti per la medicina personalizzata
  • Il ruolo dell'intelligenza artificiale nel futuro dell'assistenza sanitaria e della telemedicina

Riepilogo e passaggi successivi

Requisiti

  • Comprensione dei fondamenti dell'intelligenza artificiale e dell'apprendimento automatico
  • Conoscenza di base dei formati di dati medici (DICOM, EHR, HL7)
  • Esperienza con Python framework di programmazione e deep learning

Pubblico

  • Professionisti sanitari
  • Ricercatori medici
  • Sviluppatori di intelligenza artificiale nel settore sanitario
 21 ore

Numero di Partecipanti


Prezzo per Partecipante

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