Dedika je platforma pro učení praxí: například sestavit obchodní nabídku, stát se manikérkou nebo naučit se používat nový nástroj. Ať už je váš cíl jakýkoli, nejlepší obsah k danému tématu už existuje. Jenže často je v jiném jazyce, je drahý, roztroušený na různých místech, chybí mu praktická cvičení nebo je součástí příliš dlouhého kurzu, což není ideální pro ty, kdo mají nabitý program. Proto má Dedika vlastní metodu: vyhledáme materiály, ať jsou kdekoli, vybereme to, co dává smysl pro váš cíl, zkontrolujeme je s pomocí expertů, kteří jsou k dispozici pro vaše dotazy, a připravíme praktická cvičení, abyste se učili přímo v praxi. Vy jste tím nejdůležitějším na své cestě a nikdo ji nezná lépe než vy sami: vyberte si obsah i délku kurzu, rozhodněte se, jestli se budete učit s internetem nebo bez něj a v jakém formátu. Může to být video, text, audio nebo shrnutí. Po svém, jen s tím, co vám dává smysl. Tady má každý okamžik věnovaný učení větší hodnotu a rychleji se dostanete k tomu podstatnému.

Ano, všechny naše kurzy mají bezplatnou verzi. Bezplatné kurzy mají stejný kvalitní obsah jako Pro verze, ale neobsahují tutora ani AI hodnocení (bylo by příliš nákladné nabízet zdarma), nemají offline přístup ani možnost tisknout souhrny, mají limit jednu hodinu studia denně a přístup na 90 dní (což je dostatek času na dokončení kurzu). Pokud se soustředíte na učení, náš bezplatný kurz vám postačí k získání všech potřebných znalostí. Pokud však hledáte další výhody, je lepší zvolit Pro. Peníze získané z Pro kurzů jsou pro nás zásadní, abychom mohli nadále nabízet bezplatné kurzy. Tímto způsobem se snažíme vyvážit naši misi s udržitelností projektu.

Kurzy se skládají z nejlepšího obsahu na dané téma z celého světa: videa, audia, články a knihy. Veškerý tento obsah je doplněn souhrny, podcasty (pro knihy a články) a přepisy (pro videa a audia). Vy si vybíráte, jaký způsob konzumace obsahu vám vyhovuje. Každý materiál obsahuje specifické otázky na upevnění znalostí. Navíc je kurz složen z kapitol, které si sami vyberete, takže studujete jen to, co je pro vás důležité. Na konci každé kapitoly je praktický projekt související s vaší profesí, abyste si mohli vyzkoušet, co jste se naučili.

Kurzy se skládají z kapitol, které jste si vybrali, v pořadí, které vám vyhovuje. Každá kapitola má 2 až 5 lekcí a každá lekce obsahuje 2 až 15 témat, kde najdete nejlepší obsah na světě ke studiu.

Naše kurzy obsahují souhrn na konci každé kapitoly, ze kterého si můžete stáhnout PDF a vytisknout jej.

Více než 2 miliony studentů po celém světě

Dostupné ve více než 180 zemích

Certifikát platný ve vaší zemi

Domovská stránka

...

Kurz umělé inteligence v medicíně

Všechny kurzy

Inženýrství, stavebnictví a technologie

Technologie

Kurz umělé inteligence v medicíně

Pro všechny úrovně

Kurz umělé inteligence v medicíně

Kurz lékařské umělé inteligence poskytuje zdravotnickým odborníkům a datovým vědcům komplexní znalosti potřebné k budování, validaci a nasazení AI v klinickém prostředí. Od základů strojového učení přes velké jazykové modely až po dodržování předpisů – jsou pokryty všechny klíčové oblasti. Jedná se o nejucelenější kurikulum lékařské AI dostupné pro ty, kteří jsou připraveni vést tento obor.

Dedika pro firmy

Co se naučíte:

Získáte důkladné porozumění tomu, jak se umělá inteligence vyvíjí a uplatňuje ve zdravotnictví, včetně strojového učení, hlubokého učení, lékařského zobrazování a klinického NLP. Naučíte se pracovat s elektronickými zdravotními záznamy, posuzovat kvalitu dat a předzpracovávat klinické datové sady pro trénování modelů. Kurz se zabývá spravedlností, etikou a zmírňováním zkreslení AI, abyste mohli budovat systémy, které fungují spravedlivě napříč všemi populacemi pacientů. Budete také studovat regulační rámce, návrh validačních studií a požadavky na postmarketingový dohled. Po jeho absolvování budete schopni vést implementační projekty AI, měřit klinický dopad a komunikovat výsledky klinickému, manažerskému i pacientskému publiku.

Jak studujete v praxi Kurz umělé inteligence v medicíně

Jak procvičujete Kurz umělé inteligence v medicíně

Pro vás, kteří jste firma a chcete školit svůj tým

V Dedika pro firmy je kurz doplněn o cvičení a příklady přímo z vašeho podnikání a přizpůsoben tak, jak vaše firma potřebuje.

Klikněte zde

Obsah kurzu

8 Kapitoly • 40 LekceDélka mezi 4 a 360 hodinami (rozhodujete vy)

Kapitola 1Zobrazit detaily

Základy lékařské UI

Lekce 1 • Typy úloh lékařské UI
Přehled klasifikačních, regresních, segmentačních a generativních úloh v medicíně. Pomáhá studentům přiřadit typy úloh k vhodným algoritmům.
Lekce 2 • Co je lékařská UI
Definuje UI, strojové učení a hluboké učení v klinickém kontextu. Stanovuje sdílenou slovní zásobu používanou v celém kurzu.
Lekce 3 • Klíčové zainteresované strany a role
Mapuje ekosystém kliniků, datových vědců, regulátorů a pacientů. Objasňuje odpovědnosti za spolupráci pro úspěšné nasazení UI.
Lekce 4 • Rámcování klinického problému
Učí, jak převést klinickou výzvu do formulace problému UI. Propojuje rámcování problému s následnými volbami návrhu modelu.
Lekce 5 • Historie UI ve zdravotnictví
Sleduje vývoj UI od raných expertních systémů po moderní neuronové sítě. Zasazuje současné schopnosti do kontextu desetiletí výzkumu.

Kapitola 2Zobrazit detaily

Základy zdravotnických dat

Lekce 1 • Hodnocení kvality dat
Identifikuje úplnost, přesnost, konzistenci a včasnost jako dimenze kvality. Připravuje studenty na audit datových sad před trénováním modelu.
Lekce 2 • Soukromí, bezpečnost a správa
Pokrývá principy ochrany pacientských dat a institucionální rámce správy. Ukotvuje studenty v odpovědných postupech správy dat.
Lekce 3 • Datové standardy a interoperabilita
Vysvětluje systémy klinického kódování a standardy pro výměnu zdravotnických dat. Umožňuje studentům efektivně pracovat se strukturovanými klinickými datovými sadami.
Lekce 4 • Zdroje a typy klinických dat
Pokrývá záznamy EHR, archivy zobrazovacích metod, genomiku a data z nositelných zařízení. Stanovuje šíři dat dostupných pro projekty lékařské UI.
Lekce 5 • Předzpracování dat pro UI
Učí normalizaci, imputaci, kódování a extrakci příznaků na klinických datech. Přemosťuje surová data ke vstupům připraveným pro model.

Kapitola 3Zobrazit detaily

Základní strojové učení pro kliniky

Lekce 1 • Trénování a optimalizace modelů
Pokrývá ztrátové funkce, gradientní sestup, ladění hyperparametrů a křížovou validaci. Vybavuje studenty pro trénování robustních modelů na klinických datových sadách.
Lekce 2 • Neřízené učení v medicíně
Představuje shlukování, redukci dimenzionality a detekci anomálií pro klinické objevy. Umožňuje studentům nacházet vzory bez označených výsledků.
Lekce 3 • Hodnocení klinických modelů strojového učení
Učí AUC-ROC, precision-recall, kalibraci a analýzu čistého přínosu. Propojuje statistické metriky s klinicky smysluplnými prahy výsledků.
Lekce 4 • Základy řízeného učení
Vysvětluje logistickou regresi, rozhodovací stromy a support vector machines v klinickém prostředí. Propojuje volbu algoritmu s potřebami interpretovatelnosti a výkonu.
Lekce 5 • Souborové a boostingové metody
Pokrývá náhodné lesy, gradient boosting a stacking pro zlepšení prediktivní přesnosti. Ukazuje, proč souborové modely překonávají jednotlivé modely na klinických datech.

Kapitola 4Zobrazit detaily

Hluboké učení a lékařské zobrazování

Lekce 1 • Segmentace lékařského obrazu
Pokrývá sítě kodér-dekodér a mechanismy pozornosti pro vymezování orgánů a lézí. Připravuje studenty na tvorbu segmentačních pipeline pro klinické pracovní postupy.
Lekce 2 • Zobrazovací UI napříč specializacemi
Mapuje nasazenou zobrazovací UI v radiologii, patologii, dermatologii a oftalmologii. Ukazuje, jak se volby architektury liší podle zobrazovací modality.
Lekce 3 • Vision transformery v medicíně
Představuje self-attention a patchové zpracování obrazu pro lékařské úlohy. Porovnává výkon transformerů s CNN na benchmarcích klinického zobrazování.
Lekce 4 • Konvoluční neuronové sítě
Podrobně popisuje konvoluci, pooling a hierarchie map příznaků pro analýzu obrazu. Propojuje volby návrhu CNN s výsledky v radiologii a patologii.
Lekce 5 • Základy neuronových sítí
Vysvětluje neurony, vrstvy, aktivační funkce a backpropagation. Poskytuje architektonický základ potřebný před studiem modelů hlubokého zobrazování.

Kapitola 5Zobrazit detaily

Zpracování přirozeného jazyka ve zdravotnictví

Lekce 1 • Hodnocení klinických NLP systémů
Pokrývá F1 skóre, přesnou shodu, BLEU a metody klinického expertního hodnocení. Propojuje metriky NLP s hodnocením reálné klinické užitečnosti.
Lekce 2 • Transformerové modely pro klinické NLP
Vysvětluje předtrénování ve stylu BERT a dolaďování na klinických korpusech. Propojuje architekturu transformerů se špičkovým výkonem klinického NLP.
Lekce 3 • Klinický text a základy NLP
Pokrývá tokenizaci, rozpoznávání pojmenovaných entit a strukturu klinických poznámek. Stanovuje základy NLP před řešením výzev specifických pro zdravotnictví.
Lekce 4 • Extrakce informací z EHR
Učí extrakci vztahů, temporální usuzování a fenotypizaci z klinických poznámek. Umožňuje studentům převádět volný text na strukturované příznaky připravené pro UI.
Lekce 5 • Velké jazykové modely v medicíně
Zkoumá modely ve stylu GPT pro klinickou sumarizaci, otázky a odpovědi a dokumentaci. Řeší schopnosti a rizika halucinací v prostředí s vysokými sázkami.

Kapitola 6Zobrazit detaily

Spravedlnost, etika a zkreslení UI

Lekce 1 • Provádění auditu spravedlnosti
Poskytuje strukturovaný pracovní postup pro auditování výsledků modelu napříč demografickými podskupinami. Připravuje studenty na dokumentaci a sdělování zjištění auditu.
Lekce 2 • Metriky a definice spravedlnosti
Vysvětluje demografickou paritu, vyrovnané šance a kalibraci napříč podskupinami. Objasňuje kompromisy mezi konkurenčními kritérii spravedlnosti v klinických kontextech.
Lekce 3 • Etické rámce pro lékařskou UI
Aplikuje beneficienci, non-maleficienci, autonomii a spravedlnost na rozhodnutí o nasazení UI. Propojuje bioetické principy s praktickými volbami správy UI.
Lekce 4 • Strategie zmírňování zkreslení
Pokrývá techniky debiasingu před zpracováním, během zpracování a po zpracování. Vybavuje studenty pro výběr metod zmírnění vhodných pro klinická omezení.
Lekce 5 • Zdroje zkreslení v lékařské UI
Mapuje zkreslení dat, labels, měření a nasazení na jejich klinické důsledky. Ukotvuje studenty v tom, proč je zkreslení otázkou bezpečnosti pacientů.

Kapitola 7Zobrazit detaily

Validace a regulace klinické UI

Lekce 1 • Dokumentace datových sad a modelů
Pokrývá model cards, datasheets a prohlášení o zamýšleném použití pro regulační podání. Učí studenty vytvářet dokumentaci, která uspokojí recenzenty.
Lekce 2 • Průběžné monitorování a revalidace
Řeší detekci driftu modelu, dashboardy výsledků a spouštěče přetrénování. Propojuje průběžné monitorování s bezpečností pacientů a dodržováním předpisů.
Lekce 3 • Standardy důkazů pro klinickou UI
Porovnává retrospektivní, prospektivní a randomizované designy studií pro validaci UI. Stanovuje hierarchii důkazů očekávanou regulátory a kliniky.
Lekce 4 • Regulační rámce pro prostředky UI
Vysvětluje klasifikaci softwaru jako zdravotnického prostředku, rizikové třídy a schvalovací cesty. Připravuje studenty na orientaci v regulačních požadavcích bez detailů specifických pro jurisdikci.
Lekce 5 • Mezinárodní regulační prostředí
Mapuje hlavní regulační přístupy napříč regiony bez citování konkrétních právních předpisů. Umožňuje studentům přizpůsobit podání různým požadavkům trhu.

Kapitola 8Zobrazit detaily

Implementace a dopad klinické UI

Lekce 1 • Návrh integrace pracovního postupu
Mapuje výstupy UI na body klinického rozhodování a výstražné systémy EHR. Zajišťuje, aby se doporučení UI dostala ke klinikům ve správný okamžik poskytování péče.
Lekce 2 • Řízení změn a adopce
Aplikuje principy řízení změn na zavádění klinické UI a zmírňování odporu. Propojuje strategie zapojení personálu s trvalou adopcí nástrojů.
Lekce 3 • Měření klinického a provozního dopadu
Definuje metriky výsledků zahrnující klinickou kvalitu, efektivitu a zkušenost pacientů. Vybavuje studenty pro tvorbu obchodních případů a reportování hodnoty UI.
Lekce 4 • Škálování a udržitelnost UI programů
Pokrývá struktury správy, škálování infrastruktury a správu portfolia pro UI programy. Připravuje studenty na přechod od pilotního projektu k celopodnikovému nasazení.
Lekce 5 • Modely spolupráce člověka a UI
Zkoumá zkreslení automatizací, přiměřené spoléhání a rámce sdíleného rozhodování. Připravuje studenty na navrhování systémů, které kliniky spíše rozšiřují, než nahrazují.

Certifikace

Váš platný certifikát o dokončení

Tento kurz je pro vás:

Lékaři: dychtiví vyhodnotit a prosazovat nástroje AI ve svém oddělení.
Klinickí informatici: překlenování propasti mezi daty pacientů a systémy AI.
Biomedicínští inženýři: rozšiřování svých odborných znalostí do inteligentních diagnostických technologií.
Zdravotní datoví vědci: usilující o hlubší ukotvení v klinickém kontextu a řízení.
Správci nemocnic: usilují o vedení strategického zavádění AI napříč svou organizací.
Výzkumníci v oblasti přírodních věd: aplikace strojového učení na genomiku a procesy objevování léků.

Co říkají naši studenti

Vaše lekce jsou perfektní. Koupil jsem si roční balíček a konečně mám možnost sledovat různá témata, která mě zajímají, aniž bych musel měnit platformu... děkuji za vše, co děláte, už jsem vás doporučil dalším lidem...