Kursplan

Introduksjon til AI in Healthcare

  • Oversikt over AI og maskinlæring i medisin
  • Historisk utvikling av AI innen helsevesenet
  • Nøkkelforutsetninger og utfordringer ved AI-adopsjon

Helsevesendata og AI

  • Typer helsevesendata: strukturert og ustrukturert
  • Personvern og sikkerhetsforskrifter (HIPAA, GDPR)
  • Etiske vurderinger i AI-drevet helsevesen

Machine Learning Grunnleggende om helsevesen

  • Supervisert vs. ikke-supervisert læring
  • Funksjonsutvikling og databehandling for medisinske datasett
  • Evaluering av AI-modeller i helseapplikasjoner

AI-applikasjoner i pasientbehandling

  • AI i medisinsk bildebehandling og diagnostikk
  • Prediktiv analyse for pasientresultater
  • Personlig tilpasset medisin og behandlingsanbefalinger

AI for sykehus- og klinikkdrift

  • Automatisering av administrative oppgaver med AI
  • AI-drevne beslutningsstøttesystemer
  • Optimalisering av sykehusressursforvaltning

Etikk, skjevhet og AI Goovervåking i helsevesenet

  • Forståelse av skjevhet i medisinske AI-modeller
  • Regulatoriske og compliance-hensyn
  • Sikre transparens og ansvarlighet i AI-systemer

Avslutningsprosjekt: AI-drevet pasient Data Analysis

  • Utforsking av et helsevesendatasett
  • Bygging og evaluering av en AI-modell for medisinske prediksjoner
  • Tolkning av modellresultater og forbedring av nøyaktighet

Oppsummering og neste trinn

Krav

  • Grunnleggende forståelse av maskinlæringskonsepter
  • Erfaring med Python programmering
  • Kjennskap til helsedata eller kliniske arbeidsflyter er en fordel

Målgruppe

  • Helsepersonell som er interessert i AI-applikasjoner
  • Dataforskere og AI-ingeniører som jobber innen helsevesenet
  • Teknologiledere og beslutningstakere i medisinsk felt
 21 timer

Antall deltakere


Price per participant

Upcoming Courses

Related Categories