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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