Course Outline

의료 분야의 AI in Healthcare 소개

  • 의료 분야의 AI 및 머신 러닝 개요
  • 의료 분야의 AI 역사적 발전
  • AI 도입의 주요 기회 및 과제

의료 데이터 및 AI

  • 의료 데이터 유형: 구조적 및 비구조적 데이터
  • 데이터 개인 정보 보호 및 보안 규정 (HIPAA, GDPR)
  • AI 기반 의료의 윤리적 고려 사항

Machine Learning 의료 기초

  • 지도 학습 대 비지도 학습
  • 의료 데이터 세트에 대한 특징 엔지니어링 및 데이터 전처리
  • 의료 애플리케이션에서 AI 모델 평가

환자 치료의 AI 애플리케이션

  • 의료 영상 및 진단 분야의 AI
  • 환자 결과 예측을 위한 예측 분석
  • 개인 맞춤형 의학 및 치료 권장 사항

병원 및 임상 운영을 위한 AI

  • AI를 사용한 관리 업무 자동화
  • AI 기반 의사 결정 지원 시스템
  • 병원 자원 관리 최적화

의료 분야의 윤리, 편향 및 AI Go 거버넌스

  • 의료 AI 모델의 편향 이해
  • 규제 및 규정 준수 고려 사항
  • AI 시스템의 투명성과 책임성 확보

캡스톤 프로젝트: AI 기반 환자 Data Analysis

  • 의료 데이터 세트 탐색
  • 의료 예측을 위한 AI 모델 구축 및 평가
  • 모델 출력 해석 및 정확도 향상

요약 및 다음 단계

Requirements

  • 머신 러닝 개념에 대한 기본적인 이해
  • Python 프로그래밍 경험
  • 헬스케어 데이터 또는 임상 워크플로우에 대한 친숙함은 도움이 됩니다

대상

  • AI 애플리케이션에 관심 있는 의료 전문가
  • 헬스케어 분야에서 근무하는 데이터 과학자 및 AI 엔지니어
  • 의료 분야의 기술 리더 및 의사 결정권자
 21 Hours

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Price per participant

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