Terima kasih telah mengirimkan pertanyaan Anda! Salah satu anggota tim kami akan segera menghubungi Anda.
Terima kasih telah mengirimkan pemesanan Anda! Salah satu anggota tim kami akan segera menghubungi Anda.
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