Deep Learning w medycynie – zastosowania i wyzwania

Opis

Szkolenie zagłębia się w specyfikę zastosowań deep learning w kontekście medycznym, ze szczególnym uwzględnieniem diagnostyki obrazowej i analizy danych medycznych. Program obejmuje zarówno teoretyczne podstawy, jak i praktyczne aspekty wdrażania rozwiązań AI w środowisku medycznym. Warsztaty łączą wykłady z intensywnymi sesjami praktycznymi, umożliwiając uczestnikom zrozumienie unikalnych wyzwań i wymogów branży medycznej w kontekście sztucznej inteligencji.

Profil uczestnika

• Programiści systemów medycznych
• Data Scientists specjalizujący się w medycynie
• Inżynierowie oprogramowania medycznego
• Specjaliści ds. obrazowania medycznego
• Architekci systemów medycznych
• Badacze w dziedzinie AI w medycynie
• Konsultanci technologiczni dla sektora zdrowia
• Menedżerowie projektów medtech

Agenda

1. Wprowadzenie do AI w medycynie
• Specyfika danych medycznych
• Wymogi prawne i etyczne
• Standardy medyczne
• Zasady walidacji rozwiązań
2. Przetwarzanie obrazów medycznych
• Analiza radiologiczna
• Segmentacja obrazów
• Detekcja anomalii
• Klasyfikacja patologii
3. Analiza danych klinicznych
• Predykcja wyników leczenia
• Analiza szeregów czasowych
• Personalizacja terapii
• Wspomaganie diagnostyki
4. Wdrożenia w środowisku klinicznym
• Integracja z systemami szpitalnymi
• Bezpieczeństwo danych
• Zgodność regulacyjna
• Walidacja kliniczna

Korzyści

Uczestnik zdobędzie dogłębne zrozumienie specyfiki zastosowań deep learning w kontekście medycznym. Rozwinie umiejętność pracy z danymi medycznymi z uwzględnieniem wymogów prawnych i etycznych. Nauczy się projektować rozwiązania AI zgodne ze standardami medycznymi i regulacjami branżowymi. Pozna metody walidacji i testowania systemów AI w kontekście klinicznym. Będzie potrafił implementować zaawansowane techniki przetwarzania obrazów medycznych. Zyska wiedzę o integracji systemów AI z istniejącą infrastrukturą medyczną. Rozwinie umiejętność współpracy z ekspertami dziedzinowymi w sektorze zdrowia. Zdobędzie praktyczne doświadczenie w projektowaniu systemów wspomagania decyzji medycznych.

Wymagane przygotowanie uczestników

• Znajomość podstaw deep learning
• Doświadczenie w przetwarzaniu obrazów
• Podstawowa wiedza o systemach medycznych
• Zrozumienie wymogów prawnych w medycynie

Zagadnienia

• Specyfika danych medycznych
• Standardy branżowe
• Przetwarzanie obrazów
• Analiza danych klinicznych
• Predykcja medyczna
• Bezpieczeństwo danych
• Zgodność regulacyjna
• Walidacja kliniczna
• Integracja systemowa
• Etyka w AI medycznym
• Personalizacja leczenia
• Wspomaganie diagnostyki

Poznaj naszą firmę