Deep Learning w ochronie zdrowia – od teorii do praktyki

Opis

Szkolenie przedstawia praktyczne aspekty wdrażania rozwiązań deep learning w sektorze ochrony zdrowia, koncentrując się na rzeczywistych przypadkach użycia i wyzwaniach implementacyjnych. Program łączy teoretyczne podstawy z praktycznymi warsztatami, umożliwiając uczestnikom zrozumienie pełnego cyklu życia projektu AI w środowisku medycznym. Zajęcia prowadzone są z uwzględnieniem specyfiki sektora zdrowia, regulacji prawnych oraz wymogów bezpieczeństwa danych medycznych.

Profil uczestnika

• Inżynierowie ML pracujący w sektorze zdrowia
• Architekci rozwiązań medycznych
• Data Scientists specjalizujący się w healthcare
• Programiści systemów medycznych
• Menedżerowie projektów AI w medycynie
• Specjaliści ds. transformacji cyfrowej w ochronie zdrowia
• Konsultanci technologiczni sektora medycznego
• Badacze zajmujący się AI w medycynie

Agenda

1. Fundamenty AI w ochronie zdrowia
• Specyfika danych medycznych
• Standardy interoperacyjności
• Wymagania regulacyjne
• Infrastruktura IT w ochronie zdrowia
2. Implementacja rozwiązań
• Przygotowanie danych medycznych
• Projektowanie architektury
• Trenowanie modeli
• Walidacja kliniczna
3. Integracja systemowa
• Współpraca z systemami HIS
• Zarządzanie przepływem danych
• Bezpieczeństwo informacji
• Zgodność z HIPAA/GDPR
4. Wdrożenie i utrzymanie
• Proces certyfikacji
• Monitorowanie wydajności
• Zarządzanie ryzykiem
• Aktualizacje systemów

Korzyści

Uczestnik rozwinie głębokie zrozumienie specyfiki wdrażania AI w sektorze ochrony zdrowia z uwzględnieniem wymogów regulacyjnych. Nabędzie praktyczną wiedzę o projektowaniu systemów AI zgodnych ze standardami medycznymi i wymogami bezpieczeństwa. Nauczy się efektywnie zarządzać danymi medycznymi w kontekście uczenia maszynowego. Pozna metody walidacji i certyfikacji systemów AI w środowisku klinicznym. Będzie potrafił projektować rozwiązania spełniające wymogi interoperacyjności systemów medycznych. Zyska umiejętność efektywnej współpracy z ekspertami medycznymi w procesie rozwoju systemów. Rozwinie zdolność zarządzania ryzykiem w projektach AI w ochronie zdrowia. Zdobędzie praktyczne doświadczenie w integracji systemów AI z istniejącą infrastrukturą medyczną.

Wymagane przygotowanie uczestników

• Zaawansowana znajomość technik deep learning
• Doświadczenie w projektach IT w sektorze zdrowia
• Znajomość standardów bezpieczeństwa danych
• Podstawowa wiedza o systemach medycznych

Zagadnienia

• Standardy medyczne
• Interoperacyjność systemów
• Bezpieczeństwo danych medycznych
• Walidacja kliniczna
• Certyfikacja rozwiązań
• Integracja z HIS
• Zarządzanie ryzykiem
• Zgodność regulacyjna
• Monitoring systemów
• Aktualizacje produkcyjne
• Przepływy danych medycznych
• Współpraca interdyscyplinarna

Poznaj naszą firmę