Cursusaanbod

Inleiding tot Multimodal AI voor Gezondheidszorg

  • Overzicht van AI-toepassingen in medische diagnostiek
  • Typen gezondheidszorggegevens: gestructureerd vs. ongestructureerd
  • Uitdagingen en ethische overwegingen in AI-gedreven gezondheidszorg

Medische Beeldvorming en AI

  • Inleiding tot medische beeldvormingsformaten (DICOM, PACS)
  • Diepgaande leer voor röntgenfoto-, MRI- en CT-scan analyse
  • Case study: AI-gestuurde radiologie voor ziekte detectie

Elektronische Gezondheidsdossiers (EHR) en AI

  • Verwerken en analyseren van gestructureerde medische dossiers
  • Natural Language Processing (NLP) voor ongestructureerde klinische notities
  • Predictieve modellen voor patiëntuitkomsten

Multimodal Integratie voor Diagnostiek

  • Combineren van medische beeldvorming, EHR en genomische gegevens
  • AI-gedreven beslissingsondersteuningsystemen
  • Case study: Kankerdiagnose met behulp van multimodal AI

Spraak- en NLP-Toepassingen in de Gezondheidszorg

  • Spraakherkenning voor medische transcriptie
  • AI-gestuurde chatbots voor patiëntinteractie
  • Automatisering van klinische documentatie

AI voor Predictieve Analyse in de Gezondheidszorg

  • Vroegtijdige ziektedetectie en risicobeoordeling
  • Gepersonaliseerde behandelingsaanbevelingen
  • Case study: AI-gestuurde predictieve modellen voor chronische ziektebeheersing

Implementeren van AI-Modellen in Gezondheidszorgsystemen

  • Voorbereiding van gegevens en modeltraining
  • Echtijds AI-implementatie in ziekenhuizen
  • Uitdagingen bij het implementeren van AI in medische omgevingen

Regulerende en Ethische Overwegingen

  • AI-naleving van gezondheidszorgregelgeving (HIPAA, GDPR)
  • Bias en gerechtigheid in medische AI-modellen
  • Beste praktijken voor verantwoordelijke AI-implementatie in de gezondheidszorg

Toekomstige Trends in AI-Gedreven Gezondheidszorg

  • Voortgang in multimodal AI voor diagnostiek
  • Opkomende AI-technieken voor gepersonaliseerde geneeskunde
  • De rol van AI in de toekomst van gezondheidszorg en telemedicine

Samenvatting en Volgende Stappen

Vereisten

  • Begrip van de basisprincipes van AI en machine learning
  • Basis kennis van medische gegevensformaten (DICOM, EHR, HL7)
  • Ervaring met Python programmeren en diepe leervramwerken

Doelgroep

  • Gezondheidszorgprofessionals
  • Medische onderzoekers
  • AI-ontwikkelaars in de gezondheidszorgsector
 21 Uren

Aantal deelnemers


Prijs Per Deelnemer

Voorlopige Aankomende Cursussen

Gerelateerde categorieën