Szkolenie AI w Medycynie od podstaw
Poziom
PodstawowyCzas
16h / 2 dniTermin
IndywidualnieCena
IndywidualnieSzkolenie AI w Medycynie od podstaw
Szkolenie AI w Medycynie to intensywny, dwudniowy kurs, w którym teoria przeplata się z praktyką, a nacisk kładziony jest na realne zastosowania sztucznej inteligencji w ochronie zdrowia. Uczestnicy poznają podstawy działania AI, uczenia maszynowego i głębokiego uczenia, zrozumieją, jak wykorzystywać gotowe narzędzia bez konieczności programowania, oraz dowiedzą się, jak analizować dane medyczne, obrazy diagnostyczne i prognozować zdarzenia kliniczne. Szkolenie wprowadza uczestników w świat sztucznej inteligencji w kontekście medycyny. Obejmuje przegląd zastosowań AI w diagnostyce, analizie obrazów medycznych, predykcji chorób i wspomaganiu decyzji klinicznych.
Dla kogo jest to szkolenie?
Lekarzy i personelu medycznego-
Menedżerów ochrony zdrowia
-
Specjalistów IT
Pracowników R&D z firm medtech
Wymagania:
-
Znajomość podstaw programowania w Pythonie
-
Podstawowa wiedza z zakresu uczenia maszynowego
Czego nauczysz się na tym szkoleniu?
- Podstawy sztucznej inteligencji – Zrozumiesz różnice między AI, ML i DL, oraz jak te technologie działają w kontekście medycyny
- Zastosowania AI w medycynie – Poznasz, jak AI wspiera diagnostykę, analizę obrazów medycznych, prognozowanie ryzyka chorób oraz wspomaga decyzje kliniczne
- Wyzwania z danymi medycznymi – Nauczysz się, jak przygotować dane do analizy AI, rozpoznawać błędy oraz jak radzić sobie z danymi wrażliwymi
- Etyczne i prawne aspekty – Dowiesz się, jakie wyzwania stoją przed AI w medycynie, w tym kwestie odpowiedzialności, regulacji prawnych i prywatności
Program szkolenia
1. Podstawowe pojęcia: AI, ML, DL
- Definicje: sztuczna inteligencja, uczenie maszynowe, głębokie uczenie
- Historia rozwoju AI ze szczególnym uwzględnieniem zastosowań medycznych
2. Zastosowanie AI w medycynie
- Diagnostyka obrazowa (radiologia, USG)
- Przetwarzanie języka naturalnego (elektroniczna dokumentacja medyczna)
- Predykcja kliniczna (ryzyko rehospitalizacji, identyfikacja pacjentów wysokiego ryzyka)
3. Dane medyczne jako fundament AI
- Rodzaje danych: obrazowe, tekstowe, numeryczne
- Standardy danych: HL7, FHIR, DICOM, ICD
- Wyzwania: jakość danych, brak danych, dane wrażliwe
- Anonimizacja, pseudonimizacja i zgodność z przepisami prawa
4. Przegląd gotowych rozwiązań AI w ochronie zdrowia
- Komercyjne narzędzia i platformy: Aidoc, PathAI, IBM Watson Health, BioMind
- Open-source i badawcze projekty: MONAI, Google Med-PaLM, BioGPT
- Działanie i ograniczenia modeli AI na danych rzeczywistych
5. Etyczne aspekty wykorzystania AI w medycynie
- Odpowiedzialność zawodowa i prawna
- Przejrzystość algorytmiczna (explainability)
- Bias, sprawiedliwość algorytmiczna, ryzyko dyskryminacji
6. Regulacje i standardy prawne
- AI Act (UE), MDR, FDA, HIPAA
- RODO i ochrona danych pacjenta w kontekście modeli AI
7. Narzędzia no-code i low-code w pracy z AI
- Platformy do budowy modeli bez kodowania
- Tworzenie modeli predykcyjnych na danych medycznych
- Wizualizacja i interpretacja wyników
8. Wdrożenia i praktyczne aspekty stosowania AI
- Architektura systemów wspomagania decyzji klinicznej
- Zarządzanie cyklem życia modelu AI
- Przykłady wdrożeń w Polsce i na świecie
