Idealny dla zespołów, które…
Praktyczne warsztaty z AI i analityki danych — na realnych przypadkach Twojego zespołu.
Podstawy sztucznej inteligencji – Zrozumiesz różnice między AI, ML i DL, oraz jak te technologie działają w kontekście medycyny
Zastosowania AI w medycynie – Poznasz, jak AI wspiera diagnostykę, analizę obrazów medycznych, prognozowanie ryzyka chorób oraz wspomaga decyzje kliniczne
Wyzwania z danymi medycznymi – Nauczysz się, jak przygotować dane do analizy AI, rozpoznawać błędy oraz jak radzić sobie z danymi wrażliwymi
Etyczne i prawne aspekty – Dowiesz się, jakie wyzwania stoją przed AI w medycynie, w tym kwestie odpowiedzialności, regulacji prawnych i prywatności
Co konkretnie robimy
- · Definicje: sztuczna inteligencja, uczenie maszynowe, głębokie uczenie
- · Historia rozwoju AI ze szczególnym uwzględnieniem zastosowań medycznych
- · Diagnostyka obrazowa (radiologia, USG)
- · Przetwarzanie języka naturalnego (elektroniczna dokumentacja medyczna)
- · Predykcja kliniczna (ryzyko rehospitalizacji, identyfikacja pacjentów wysokiego ryzyka)
- · AI wspierające workflow (low risk)
- · AI jako Clinical Decision Support (CDS)
- · AI jako wyrób medyczny (SaMD)
- · AI wysokiego ryzyka (wg AI Act)
- · Rodzaje danych: obrazowe, tekstowe, numeryczne
- · Standardy danych: HL7, FHIR, DICOM, ICD
- · Wyzwania: jakość danych, brak danych, dane wrażliwe
- · Anonimizacja, pseudonimizacja i zgodność z przepisami prawa
- · Komercyjne narzędzia i platformy: Aidoc, PathAI, IBM Watson Health, BioMind
- · Open-source i badawcze projekty: MONAI, Google Med-PaLM, BioGPT
- · Działanie i ograniczenia modeli AI na danych rzeczywistych
- · Odpowiedzialność zawodowa i prawna
- · Przejrzystość algorytmiczna (explainability)
- · Bias, sprawiedliwość algorytmiczna, ryzyko dyskryminacji
- · AI Act (UE), MDR, FDA, HIPAA
- · RODO i ochrona danych pacjenta w kontekście modeli AI
- · Platformy do budowy modeli bez kodowania
- · Tworzenie modeli predykcyjnych na danych medycznych
- · Wizualizacja i interpretacja wyników
- · Architektura systemów wspomagania decyzji klinicznej
- · Zarządzanie cyklem życia modelu AI
- · Przykłady wdrożeń w Polsce i na świecie
Od briefu do retro w 30 dniach.
Brief i diagnoza
Rozmowa z liderem zespołu + krótka ankieta dla uczestników. Określamy cele, gap, kontekst.
Modyfikacja programu
Dostosowujemy moduły, case studies i przykłady kodu pod Twój stack. Akceptacja w 5 dni.
Warsztat
Sesje z trenerem, hands-on, code review. Mentor dostępny też pomiędzy sesjami.
Retro + raport
Raport z efektami dla zespołu i lidera. 30 dni konsultacji w cenie.
Wyślij brief. Odezwiemy się w 1 dzień.
Po krótkim briefie przygotujemy program i wycenę. Bez zobowiązań — to tylko punkt wyjścia do rozmowy.
Dziękujemy!
Odezwiemy się w ciągu 1 dnia roboczego.
Inne programy dla zespołów
Zobacz wszystkie →AI dla analityków: od danych do decyzji
Praktyczne warsztaty z AI i analityki danych — na realnych przypadkach Twojego zespołu.
AI jako narzędzie wspierające modernizację aplikacji
Praktyczne warsztaty z AI i analityki danych — na realnych przypadkach Twojego zespołu.
AI szkolenie ogólne
Praktyczne warsztaty z AI i analityki danych — na realnych przypadkach Twojego zespołu.