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.
Oceny i opinie klientów: Sztuczna inteligencja w medycynie. Kurs video. Analiza obrazów medycznych z użyciem AI Jolanta Podolszańska (0)
Szczegóły kursu
Helion SA
ul. Kościuszki 1C
41-100 Gliwice
e-mail: gpsr@helion.pl
