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課程簡介
AI在醫療保健中的介紹
- AI和機器學習在醫學中的概述
- AI在醫療保健中的歷史發展
- AI採用中的關鍵機遇與挑戰
醫療保健數據與AI
- 醫療保健數據類型:結構化和非結構化
- 數據隱私和安全法規(HIPAA, GDPR)
- AI驅動醫療保健中的倫理考量
醫療保健中的機器學習基礎
- 監督學習與無監督學習
- 醫療數據集的特徵工程與數據預處理
- 醫療應用中AI模型的評估
AI在患者護理中的應用
- AI在醫學影像與診斷中的應用
- 患者結果的預測分析
- 個性化醫療與治療建議
AI在醫院與臨牀操作中的應用
- 使用AI自動化行政任務
- AI驅動的決策支持系統
- 優化醫院資源管理
醫療保健中的倫理、偏見與AI治理
- 理解醫療AI模型中的偏見
- 法規與合規考量
- 確保AI系統的透明度與問責制
畢業項目:AI驅動的患者數據分析
- 探索醫療保健數據集
- 構建並評估用於醫療預測的AI模型
- 解釋模型輸出並提高準確性
總結與下一步
最低要求
- 對機器學習概念有基本瞭解
- 有Python編程經驗
- 熟悉醫療數據或臨牀工作流程者優先
受衆
- 對AI應用感興趣的醫療專業人士
- 在醫療領域工作的數據科學家和AI工程師
- 醫療領域的技術領導者和決策者
21 時間: