Liên hệ với chúng tôi

Đề cương khóa học

Giới thiệu về Trí tuệ nhân tạo tạo sinh

  • Hiểu rõ các nguyên lý nền tảng của trí tuệ nhân tạo và học máy
  • Đi sâu tìm hiểu các mô hình tạo sinh
  • Bức tranh tổng thể về trí tuệ nhân tạo tạo sinh trong lĩnh vực y tế

Trí tuệ nhân tạo tạo sinh trong khám phá thuốc

  • Tăng tốc quá trình thiết kế thuốc bằng trí tuệ nhân tạo
  • Các nghiên cứu điển hình: Những câu chuyện thành công và thách thức
  • Sàng lọc ảo và các mô hình dự báo

Y học cá nhân hóa thông qua trí tuệ nhân tạo tạo sinh

  • Điều chỉnh phác đồ điều trị bằng trí tuệ nhân tạo
  • Di truyền học và trí tuệ nhân tạo: Kỷ nguyên mới của y học cá nhân hóa
  • Các cân nhắc về đạo đức trong y học cá nhân hóa được hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo

Các tiến bộ trong chẩn đoán hình ảnh y tế

  • Nâng cao khả năng chẩn đoán bằng trí tuệ nhân tạo tạo sinh
  • Chẩn đoán hình ảnh y tế 3D và các kỹ thuật tái tạo bằng trí tuệ nhân tạo
  • Cải thiện kết quả điều trị cho bệnh nhân thông qua hình ảnh hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo

Các ứng dụng thực tế và định hướng tương lai

  • Tích hợp trí tuệ nhân tạo tạo sinh vào thực hành lâm sàng
  • Tương lai của trí tuệ nhân tạo trong chăm sóc và quản lý bệnh nhân
  • Dự án cuối khóa: Đề xuất giải pháp trí tuệ nhân tạo để giải quyết một thách thức trong lĩnh vực y tế

Hệ quả về đạo đức và xã hội

  • Định hướng trong bối cảnh đạo đức của trí tuệ nhân tạo trong y tế
  • Quyền riêng tư dữ liệu, bảo mật và quản trị
  • Chuẩn bị cho tương lai: Chính sách và quy định

Tóm tắt và các bước tiếp theo

Yêu cầu

  • Nắm vững kiến thức cơ bản về các khái niệm học máy
  • Thành thạo lập trình Python
  • Có kiến thức nhập môn về sinh học và hệ thống chăm sóc sức khỏe

Đối tượng tham dự

  • Các chuyên gia y tế
  • Các nhà phân tích dữ liệu
  • Các nhà hoạch định chính sách
 21 Giờ

Số người tham gia


Giá cho mỗi học viên

Đánh giá (2)

Các khóa học sắp tới

Các danh mục liên quan