Cursos de Aprendizaje profundo para la medicina

Algunos de nuestros clientes

Código del Curso

dlformedicine

Duración

14 horas (usualmente 2 días, incluidas las pausas)

Requerimientos

  • Experiencia en la industria médica
    No se requiere experiencia en programación

Descripción General

Machine Learning es una rama de la Inteligencia Artificial en la que las computadoras tienen la capacidad de aprender sin estar programadas explícitamente. Deep Learning es un subcampo de Machine Learning que intenta imitar el funcionamiento del cerebro humano al tomar decisiones. Está entrenado con datos para brindar soluciones automáticas a los problemas. Deep Learning ofrece amplias oportunidades para la industria médica, que está instalada en una mina de oro de datos.

En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes tomarán parte en una serie de discusiones, ejercicios y análisis de estudios de casos para comprender los fundamentos del aprendizaje profundo. Se evaluarán las herramientas y técnicas de aprendizaje profundo más importantes y se llevarán a cabo ejercicios para preparar a los participantes para llevar a cabo su propia evaluación e implementación de soluciones de aprendizaje profundo dentro de sus organizaciones.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

  • Comprender los fundamentos del Aprendizaje Profundo
  • Aprende técnicas de aprendizaje profundo y sus aplicaciones en la industria
  • Examine problemas en medicina que pueden ser resueltos por las tecnologías Deep Learning
  • Explore casos de estudio de Deep Learning en medicina
  • Formule una estrategia para adoptar las últimas tecnologías en Deep Learning para resolver problemas en medicina

Audiencia

  • Gerentes
  • Profesionales médicos en roles de liderazgo

Formato del curso

  • Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica

Nota

  • Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para hacer arreglos.

Programa del Curso

Introducción al Aprendizaje Profundo

  • Impacto en la industria médica
  • Éxitos y fracasos en Aprendizaje profundo en diversas industrias

Comprender el aprendizaje profundo

  • Inteligencia Artificial y Aprendizaje Automático
  • Conceptos básicos de aprendizaje profundo
  • Aplicaciones para Aprendizaje Profundo
  • El papel de Big Data en Deep Learning

Descripción general de las técnicas comunes de aprendizaje profundo

  • Redes neuronales
  • Procesamiento natural del lenguaje
  • Reconocimiento de imagen
  • Reconocimiento de voz
  • Análisis de los sentimientos

Aplicando Técnicas de Aprendizaje Profundo a Problemas en Medicina

  • Explorando las oportunidades de mejora en el campo de la medicina
  • Examinar la aplicabilidad de las técnicas de aprendizaje profundo a los problemas citados

Explorando estudios de casos de aprendizaje profundo para medicina

  • Algoritmo de DeepVentricle para segmentación ventricular en MR cardiaco por Arterys
  • Algoritmo de diagnóstico del cáncer de piel por Stanford
  • Algoritmo de predicción de insuficiencia cardíaca por Sutter Health y el Instituto de Tecnología de Georgia
  • Radiología escanea diagnósticos en todas las modalidades por Behold.AI
  • Clinical Decision Support Technologies por Enlitic
  • Medicina personalizada y terapias de Deep Genomics
  • Descifrando el Cáncer con Freenome
  • Detección de Retinopatía Diabética por Google
  • Chatbot para la Prevención y el Diagnóstico de Enfermedades por Babylon Health

Limitaciones del Aprendizaje Profundo

Implicaciones éticas y preocupaciones sobre la privacidad de los datos en el aprendizaje profundo

Creación de nuevos modelos comerciales basados ​​en plataformas y ecosistemas habilitados para el aprendizaje profundo

Juntando todo

  • Elegir soluciones de aprendizaje profundo que se ajusten a sus necesidades
  • Estrategias para la adopción de tecnologías de aprendizaje profundo

Comunicación del equipo y compras gerenciales

  • Conversaciones con gerentes y líderes
  • Conversaciones con ingenieros y científicos de datos

Resumen y conclusión

Testimonios

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