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課程簡介

生成式AI簡介

  • 理解AI和機器學習的基礎
  • 深入探索生成模型
  • 生成式AI在醫療保健領域的現狀

藥物研發中的生成式AI

  • 利用AI加速藥物設計
  • 案例研究:成功案例與挑戰
  • 虛擬篩選和預測模型

透過生成式AI實現個人化醫療

  • 運用AI定製治療方案
  • 基因組學與AI:個人化的新時代
  • AI驅動的個人化醫療中的倫理考量

醫學影像的進步

  • 利用生成式AI增強診斷能力
  • 3D醫學影像和AI重建技術
  • 透過AI輔助成像改善患者預後

實際應用與未來方向

  • 將生成式AI整合到臨床實踐中
  • AI在患者護理和管理中的未來
  • 期末項目:為醫療挑戰提出AI解決方案

倫理與社會影響

  • 探索醫療保健領域AI的倫理格局
  • 數據隱私、安全與治理
  • 為未來做準備:政策與法規

總結與後續步驟

最低要求

  • 具備基本的機器學習概念理解
  • 熟悉Python程式設計
  • 擁有生物學和醫療保健系統的入門知識

受眾

  • 醫療從業者
  • 數據分析師
  • 政策制定者
 21 小時

人數


每位參與者的報價

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