《AI賦能醫(yī)療行業(yè)的通識認知》
《AI賦能醫(yī)療行業(yè)的通識認知》詳細內(nèi)容
《AI賦能醫(yī)療行業(yè)的通識認知》
《AI賦能醫(yī)療行業(yè)的通識認知》
主講:何林凱
【課程背景】
在當下的人工智能(AI)時代,醫(yī)療行業(yè)的諸多業(yè)務也急需,基于AI為日常業(yè)務添加新引擎,例如孕期產(chǎn)檢醫(yī)學診斷預測、基于血液成分的健康狀況預測等等,實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)的升級,從而為企業(yè)實現(xiàn),以更低的成本,創(chuàng)造更大的經(jīng)濟價值。對于醫(yī)療行業(yè)相關業(yè)務的醫(yī)生們,也迫切想學習AI相關技術應用,為公司創(chuàng)造更大的價值,但是,在AI賦能業(yè)務中,通常面臨以下痛點:
工作思維通常還停留在以往的人工經(jīng)驗上,沒有意識到AI對醫(yī)療相關業(yè)務的潛在改變;
不了解,對于他們而言,學習AI的維度、對應維度上應該學習的深度、與自己業(yè)務場景結(jié)合的AI應用與工具有哪些;
不了解自己日常的業(yè)務中哪些可以基于AI來賦能增效;
不知AI與自己行業(yè)未來的潛在結(jié)合,從而很難緊跟時代步伐,為公司創(chuàng)造更大價值;
針對醫(yī)療行業(yè)相關業(yè)務中,這樣的AI需求與困境。本課程針對企業(yè)的以上痛點,進行深入挖掘,幫助醫(yī)療行業(yè)相關業(yè)務的醫(yī)生在AI時代,思維意識上覺醒,以通俗易懂的方式帶領醫(yī)療相關業(yè)務醫(yī)生們較為完整的認知他們該認知的AI,并了解到他們學習AI的正確方式、應該學習的AI維度與深度,進而盡快習慣以AI的思維視野重新審視自己日常的工作業(yè)務,實現(xiàn)緊跟AI時代的步伐,為成為AI時代的新型醫(yī)療行業(yè)相關業(yè)務的醫(yī)生奠定基礎。最終為企業(yè)以更低的成本,創(chuàng)造更大的價值!
【課程收益】
在思維意識上覺醒,重新審視業(yè)務與AI的結(jié)合,為實現(xiàn)基于AI的增效、降本、減負奠定基礎
掌握,對于醫(yī)療相關業(yè)務醫(yī)生,應該掌握的AI學習知識維度、深度
從理論與業(yè)務場景實戰(zhàn)演示兩個維度深入了解醫(yī)療行業(yè)相關業(yè)務的醫(yī)生所需的AI應用工具
掌握一些AI應用工具在業(yè)務場景的基礎使用
從理論和業(yè)務場景實戰(zhàn)演示兩個維度掌握機器學習的核心原理、核心概念、迭代流程、精選算法的原理與適用場景
【課程對象】檢驗科醫(yī)師、普通門診科醫(yī)生、婦產(chǎn)科產(chǎn)檢醫(yī)生、B超檢驗醫(yī)生
【課程時間】1-2天(6小時/天)【課程大綱】
醫(yī)療行業(yè)相關業(yè)務為什么要通識人工智能?
1、當下大幅快速提升日常業(yè)務的工作效率
2、基于AI,探索工作能力新維度
3、大幅提升未知知識的學習效率
4、緊跟AI時代的步伐,養(yǎng)成使用AI的習慣,著眼于未來
二、在醫(yī)療行業(yè)相關業(yè)務中,通識人工智能,要從哪些方面著手?
1、基于函數(shù)認知人工智能的核心原理
2、了解人工智能的分支
3、機器學習迭代流程
4、機器學習核心算法介紹
5、人工智能應用領域介紹與分析
三、人工智能可以給醫(yī)療行業(yè)相關業(yè)務帶來些什么?
1、audio-to-text在B超檢查業(yè)務中的應用
2、孕期產(chǎn)檢醫(yī)學診斷預測(作為醫(yī)生的決策輔助,提升診斷效率)
3、醫(yī)院就診患者數(shù)量的峰谷預測
4、基于血液成分的健康狀況預測
5、醫(yī)療器械的故障診斷預測分析
6、私人助手(大模型本地私有化部署)
7、快捷數(shù)據(jù)分析(大模型)
8、圖案設計(文生圖)
9、學習行業(yè)前沿知識的指導老師(大模型)
10、基于”大白話“的數(shù)據(jù)查詢
四、基于醫(yī)療行業(yè)相關業(yè)務場景的人工智能賦能場景化實戰(zhàn)演示
1、audio-to-text在B超檢查業(yè)務中的應用
2、私人助手(開源大模型)
3、ChatGPT數(shù)據(jù)分析
4、圖案設計
5、學習行業(yè)前沿知識的指導老師
五、結(jié)合醫(yī)療行業(yè)相關業(yè)務場景的人工智能精選算法解析與實戰(zhàn)演示
1、邏輯回歸
2、決策樹系列
3、CNN
六、人工智能在醫(yī)療行業(yè)相關業(yè)務場景賦能時的潛在風險分析
1、數(shù)據(jù)安全
2、預測風險管控
七、課程回顧與總結(jié)
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