Sztuczna inteligencja w medycynie. Kurs video. Analiza obrazów medycznych z użyciem AI
Czego się nauczysz?
- Pracy z plikami DICOM w Pythonie (wczytywanie, zapisywanie, przeglądanie)
- Struktury plików DICOM i ich zastosowania w TK, RM i RTG
- Operacji na metadanych obrazów medycznych
- Pracy z danymi w formatach CSV, JSON i Excel
- Integracji danych obrazowych z informacjami klinicznymi
- Czyszczenia danych i przygotowywania ich do analizy
- Używania biblioteki pandas do analizy danych
- Przetwarzania obrazów medycznych
- Tworzenia modeli uczenia maszynowego
- Ekstrakcji cech z obrazów do uczenia modeli
- Budowy i trenowania sieci neuronowych w PyTorch
- Pracy z tensorami i przyspieszania obliczeń z użyciem CUDA
- Użycia PyTorch Lightning do organizacji treningu modeli
- Budowy konwolucyjnych sieci neuronowych (CNN)
- Zastosowania architektur takich jak ResNet i U-Net
- Trenowania modeli do klasyfikacji zmian chorobowych
- Segmentacji struktur na obrazach medycznych
- Detekcji obiektów na obrazach TK/RM
- Korzystania z technik Grad-CAM i explainable AI (XAI)
- Zasad bezpiecznego wdrażania AI w medycynie
- Pracy z dużymi zbiorami danych obrazowych
- Optymalizacji pipeline’u analitycznego i treningowego
- Przygotowywania modeli do wdrożenia w praktyce klinicznej
- Strojenia hiperparametrów modeli
- Porównywania skuteczności różnych architektur
- Zbierania i analizy metryk jakości modeli
- Projektowania pełnego pipeline’u – od DICOM do klasyfikatora
- Rozpoznawania kierunków rozwoju AI w medycynie i obrazowaniu
- Zasad współpracy w zespołach badawczych i klinicznych
Spis lekcji
Obierz kurs na... sztuczną inteligencję w medycynie
Sztuczna inteligencja w medycynie, szczególnie w rozpoznawaniu obrazów medycznych, to najszybciej rozwijająca się dziedzina informatyki medycznej. AI stosowana do analizy obrazów z tomografii komputerowej (TK) czy rezonansu magnetycznego (RM) coraz skuteczniej wspiera lekarzy, którym pomaga stawiać precyzyjne diagnozy i podejmować trafne decyzje kliniczne. Ważną rolę w tym procesie odgrywają biblioteki takie jak Pydicom, umożliwiające sprawną obsługę standardu DICOM – podstawy obrazowania medycznego. Z kolei frameworki: PyTorch, PyTorch Lightning czy TensorFlow, pozwalają na tworzenie zaawansowanych sieci neuronowych, które potrafią automatycznie wykrywać zmiany chorobowe na obrazach. Za sprawą rosnącej integracji AI z medycyną powstają wyjątkowe możliwości zawodowe dla osób łączących wiedzę techniczną z medyczną. Praca w tej branży daje szansę na udział w przełomowych projektach, które realnie ratują życie i podnoszą jakość opieki zdrowotnej. Dynamiczny rozwój technologii sprawia, że zapotrzebowanie na ekspertów stale rośnie, a współpraca z czołowymi ośrodkami badawczymi i firmami technologicznymi przynosi cenne doświadczenia. Dlatego kariera związana ze sztuczną inteligencją i z obrazowaniem medycznym to doskonały wybór dla tych, którzy chcą łączyć nowoczesne technologie z realnym wpływem na zdrowie ludzi. Dzięki inwestycji w rozwój kompetencji w tym obszarze można się stać częścią innowacyjnej rewolucji, która nieustannie zmienia oblicze medycyny.
Sztuczna inteligencja w medycynie. Kurs video. Analiza obrazów medycznych z użyciem AI pozwoli Ci kompleksowo pracować z obrazami medycznymi w formacie DICOM, od ich wczytania aż po zaawansowaną analizę. Opanujesz techniki przygotowywania i oczyszczania danych, które są niezbędne do skutecznego trenowania modeli sztucznej inteligencji. Zbudujesz własny pipeline analizy obrazów medycznych, używając Pythona i frameworków PyTorch czy Tensorflow. Poznasz metody segmentacji i detekcji obiektów, które pozwolą Ci precyzyjnie wykrywać zmiany chorobowe na obrazach. Nauczysz się trenować konwolucyjne sieci neuronowe, a także oceniać jakość modeli za pomocą odpowiednich metryk. Dzięki praktycznym case study zyskasz doświadczenie, które od razu wykorzystasz w projektach badawczo-wdrożeniowych lub pracy w med-tech. Po ukończeniu kursu samodzielnie poradzisz sobie z preprocessingiem danych i wdrożysz pierwsze modele AI do analizy medycznych obrazów. Rozwiniesz podstawy, które pozwolą Ci dalej zgłębiać tematy związane z explainable AI, segmentacją 3D czy integracją modeli z systemami klinicznymi. Zdobyta wiedza otworzy przed Tobą drzwi do pracy w dynamicznie rozwijającej się branży informatyki medycznej i data science w ochronie zdrowia. To idealny kurs, jeśli chcesz się stać ekspertem AI w medycynie i mieć realny wpływ na poprawę diagnostyki i opieki zdrowotnej.
Każdy ekspert kiedyś zaczynał. Jeśli stawiasz pierwsze kroki w AI w medycynie – jesteś we właściwym miejscu. Zaczynamy od podstaw, ale celujemy wysoko.
Wybrane bestsellery
Oceny i opinie klientów: Sztuczna inteligencja w medycynie. Kurs video. Analiza obrazów medycznych z użyciem AI Jolanta Podolszańska (5)
- 6 (2)
- 5 (1)
- 4 (0)
- 3 (0)
- 2 (0)
- 1 (2)
-
bardzo ciekaw temat
Opinia: anonimowa Opinia dodana: 2025-12-30 Ocena: 6Opinia niepotwierdzona zakupemOpinia dotyczy produktu: kurs videoCzy opinia była pomocna: -
Rozwiń »Obejrzałem ten kurs i byłem bardzo pozytywnie zaskoczony. Sięgnąłem po niego raczej z ciekawości, bez wielkich oczekiwań, a okazał się jednym z sensowniejszych materiałow o AI w medycynie, jakie do tej pory widziałem. Widać, że to nie jest przypadkowa kompilacja tematow, tylko przemyślany materiał. Duży plus za praktyczne podejście. Kurs zaczyna się od pracy z danymi medycznymi (dicom, informacje kliniczne), a potem naturalnie przechodzi do budowy i oceny modeli. pandas i pytorch są używane na realnych przykładach z obrazow TK, RM i RTG, a nie na sztucznych demo. Bardzo dobrze wypadają moduły o cnn, resnetach i unetach, a także segmentacja, detekcja obiektow i xai. Wszystko jest pokazane w kontekście medycznym, bez spłycania tematu i bez udawania, że to magia. Widać zrozumienie zarowno strony technicznej, jak i klinicznej. Jeśli miałbym się do czegoś przyczepić, to może momentami tempo jest nierowne i dźwięk mogłby być lepszy a temat wdrażania modeli do praktyki klinicznej mogłby być rozwinięty trochę szerzej. To jednak drobnostki.
Opinia: mglebowski Opinia dodana: 2025-12-29 Ocena: 6Opinia niepotwierdzona zakupemOpinia dotyczy produktu: kurs videoCzy opinia była pomocna: -
Kurs trochę krotki, ale daje zachętę na dalsze pogłębianie wiedzy z zakresu AI
Opinia: anonimowa Opinia dodana: 2025-12-31 Ocena: 5Opinia niepotwierdzona zakupemOpinia dotyczy produktu: kurs videoCzy opinia była pomocna: -
Rozwiń »Czy ten kurs został poddany jakiejkolwiek recenzji? To najgorszy jaki do tej pory widziałem. Obejrzałem ten kurs z ciekawości na platformie biblio i czuję się zobowiązany do podzielenia się opinią, tym bardziej, że nie przewidziano tam możliwości wystawienia recenzji. Już na poziomie podstawowym widać liczne oznaki nieuczciwej automatyzacji: opis kursu został wygenerowany przez LLM, podobnie jak notatniki i kody źrodłowe, wraz z komentarzami, ktore w trakcie nagrywania "w locie" są usuwane przez autorkę. Wiele lekcji nie wnosi żadnej realnej treści: są to nagrania, w ktorych autorka mowi dużo, ale kwestie merytoryczne, stanowiące sedno kursu ogranicza do pojedynczych zdań (np. w temacie interpretowalności pada jedynie lakoniczne jest coś takiego jak SHAP, mimo że nagranie trwa kilkadziesiąt minut). Zamiast praktycznych ćwiczeń autorka przewija nieuruchamiane notatniki Jupyter i lakonicznie komentuje fragmenty automatycznie wygenerowanego kodu. Dodatkowo, autorka bywa nieprecyzyjna w terminologii, miesza środowiska pracy (VS Code, Spyder, Colab), co wprowadza znaczny chaos, a w jednym z nagrań o bazach danych poświęca większość czasu na prezentację modelu ISO/OSI, zaledwie zdawkowo nawiązując do właściwego tematu. Całemu kursowi towarzyszą też liczne problemy techniczne: bardzo nierowne poziomy audio, szumy, zmienna jakość audio, a slajdy zawierają tabele tak małe i tak słabo powiązane z narracją, że trudno traktować je jako realne wsparcie dydaktyczne. Na szczegolnie krytyczną uwagę zasługuje rownież styl wypowiedzi autorki: używanie określeń typu obrzydliwe (w rożnych stopniach) w odniesieniu do patologicznych zmian skornych jest w kontekście materiału medycznego zachowaniem nieetycznym, nieprofesjonalnym i wręcz ordynarnym. Największym problemem pozostaje jednak to, że kurs w praktyce nie tłumaczy istoty podejścia ani do analizy danych, ani do uczenia maszynowego, ani do zastosowań tych tematow w domenie medycznej. W 90% jest to ogolny kurs o sieciach neuronowych, a odniesienia do medycyny są powierzchowne, często oderwane od kontekstu. Nawet tak fundamentalne elementy jak architektury sieci neuronowych omawiane są po jednym zdaniu, a strojenie hiperparametrow sieci pojawia się zanim w ogole wyjaśniono, z czym te architektury się wiążą. Całość sprawia wrażenie materiału niespojnego i chaotycznego do tego stopnia, że osoba początkująca prawdopodobnie nie wyniosłaby z niego żadnej wiedzy ani o technologiach AI, ani tym bardziej o zastosowaniach w medycynie, poza przypadkowo wspomnianymi pojęciami technicznymi. Kurs ten jest rażąco nieadekwatnym do ceny. Nie spodziewałem się po Videopoint aż takiej wpadki
Opinia: anonimowa Opinia dodana: 2025-12-26 Ocena: 1Opinia niepotwierdzona zakupemOpinia dotyczy produktu: kurs videoCzy opinia była pomocna: -
Niestety, ale z tego kursu niczego nie mozna sie dowiedziec...
Opinia: anonimowa Opinia dodana: 2025-12-26 Ocena: 1Opinia niepotwierdzona zakupemOpinia dotyczy produktu: kurs videoCzy opinia była pomocna:
Szczegóły kursu
Helion SA
ul. Kościuszki 1C
41-100 Gliwice
e-mail: gpsr@helion.pl