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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