Kerangka Materi

Pengenalan Multimodal AI untuk Kesehatan

  • Tinjauan aplikasi AI dalam diagnosa medis
  • Jenis data kesehatan: terstruktur vs. tidak terstruktur
  • Tantangan dan perhatian etis dalam kesehatan yang didukung AI

Penggambaran Medis dan AI

  • Pengenalan format penggambaran medis (DICOM, PACS)
  • Pembelajaran mendalam untuk analisis X-ray, MRI, dan CT scan
  • Studi kasus: radiologi yang didukung AI untuk deteksi penyakit

Rekam Medis Elektronik (EHR) dan AI

  • Pengolahan dan analisis rekam medis terstruktur
  • Pengolahan bahasa alami (NLP) untuk catatan klinis tidak terstruktur
  • Model prediktif untuk hasil pasien

Integrasi Multimodal untuk Diagnostik

  • Menggabungkan penggambaran medis, EHR, dan data genomik
  • Sistem dukungan keputusan yang didukung AI
  • Studi kasus: diagnosis kanker menggunakan multimodal AI

Aplikasi Speech dan NLP di Bidang Kesehatan

  • Pengecaman suara untuk transkrip medis
  • Chatbot yang didukung AI untuk interaksi pasien
  • Otomatisasi dokumentasi klinis

AI untuk Analisis Prediktif di Bidang Kesehatan

  • Deteksi penyakit dini dan penilaian risiko
  • Rekomendasi perawatan yang disesuaikan
  • Studi kasus: model prediktif yang didukung AI untuk manajemen penyakit kronis

Menyebarkan Model AI dalam Sistem Kesehatan

  • Pra-pemrosesan data dan pelatihan model
  • Implementasi AI real-time di rumah sakit
  • Tantangan dalam menyebarkan AI di lingkungan medis

Peraturan dan Perhatian Etis

  • Kepatuhan AI dengan peraturan kesehatan (HIPAA, GDPR)
  • Bias dan keterangan dalam model AI medis
  • Praktik terbaik untuk penyebaran AI bertanggung jawab di bidang kesehatan

Tren Masa Depan dalam Kesehatan yang Didukung AI

  • Kembangkan multimodal AI untuk diagnostik
  • Teknik AI baru untuk medisin yang disesuaikan
  • Peran AI dalam masa depan kesehatan dan telemedisin

Ringkasan dan Langkah Selanjutnya

Persyaratan

  • Pemahaman dasar AI dan pemrograman machine learning
  • Pengetahuan dasar format data medis (DICOM, EHR, HL7)
  • Pengalaman dengan pengembangan Python dan framework deep learning

Peserta

  • Profesi kesehatan
  • Peneliti medis
  • Pengembang AI di industri kesehatan
 21 Jam

Jumlah Peserta


Biaya per Peserta

Kursus Mendatang

Kategori Terkait