Szkolenie AI w Medycynie – od modelu predykcyjnego do wdrożenia klinicznego
Poziom
ŚredniozaawansowanyCzas
16h / 2 dniTermin
IndywidualnieCena
IndywidualnieSzkolenie AI w Medycynie – od modelu predykcyjnego do wdrożenia klinicznego
Szkolenie średnio zaawansowane przeznaczone jest dla uczestników, którzy znają już podstawy sztucznej inteligencji i chcą rozwinąć swoje umiejętności w kontekście zastosowań AI w ochronie zdrowia. Uczestnicy nauczą się przygotowywać dane medyczne do analizy, budować i trenować modele ML/DL, interpretować wyniki oraz zrozumieją, jak wdrażać rozwiązania AI w środowisku klinicznym – zgodnie z regulacjami prawnymi i etycznymi. Kurs łączy teorię z praktyką: kodowanie w Pythonie, praca z rzeczywistymi danymi, modelowanie, walidacja i analiza przypadków wdrożeniowych.
Dla kogo jest to szkolenie?
Programistów i analityków danych w branży medycznej-
Inżynierów danych i ML Ops w sektorze healthcare
-
Lekarzy i naukowców prowadzących projekty z obszaru AI
Pracowników R&D w firmach medtech i biotech-
Osób, które przeszły szkolenie podstawowe lub posiadają bazową wiedzę AI
Wymagania:
-
Znajomość Pythona (NumPy, Pandas, scikit-learn)
-
Podstawowa wiedza z zakresu ML i sieci neuronowych
-
Podstawy analizy danych medycznych (mile widziane: EHR, DICOM)
Czego nauczysz się na tym szkoleniu?
- Przetwarzania danych medycznych – Nauczysz się ładować, transformować i przygotowywać dane zgodnie z wymaganiami modeli AI
- Budowania i trenowania modeli AI – Stworzysz własne modele predykcyjne w Pythonie i ocenisz ich skuteczność
- Walidacji i interpretacji modeli – Poznasz metody walidacji modeli oraz sposoby ich interpretacji w kontekście klinicznym
- Wdrażania AI w praktyce – Zrozumiesz, jak wdrażać modele w placówkach medycznych, dbając o zgodność z regulacjami i etyką
Program szkolenia
1. Wprowadzenie i przegląd pipeline’u AI w medycynie
- Projekt AI end-to-end: od danych po wdrożenie
- Rola danych, modelu, interpretacji i integracji
- Zaawansowana praca z danymi medycznymi
- Preprocessing danych: EHR, CSV, DICOM
- Wykrywanie i obsługa błędów, braków i anomalii
- Standaryzacja danych zgodnie z HL7/FHIR
2. Tworzenie modeli predykcyjnych w Pythonie (hands-on)
- Regresja logistyczna, drzewa decyzyjne, random forest
- Głębokie uczenie w obrazowaniu medycznym
- Praca z obrazami DICOM – segmentacja, klasyfikacja
- CNN – podstawy i zastosowania w diagnostyce
3. Explainable AI (XAI)
- SHAP, LIME, Grad-CAM – jak zrozumieć decyzje modelu
- Przykłady interpretacji modeli na danych klinicznych
4. Etyka i odpowiedzialność w AI
- Explainability, bias, fairness
- Przypadki błędów modeli i ich skutki kliniczne
5. Prawo i regulacje dla AI w medycynie
- AI Act (UE), MDR, FDA
- Dokumentacja techniczna, walidacja i rejestracja systemów
6. MLOps i cykl życia modelu
- Walidacja, retraining, monitorowanie modeli
7. Case studies i warsztat wdrożeniowy
- Studium przypadku: wdrożenie modelu AI do triage’u pacjentów
- Mini-projekt: wdrożenie AI w szpitalu
