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:

人數


每位參與者的報價

Upcoming Courses

課程分類