《AI賦能醫(yī)療行業(yè)的通識認(rèn)知》

《AI賦能醫(yī)療行業(yè)的通識認(rèn)知》
主講：何林凱
【課程背景】
在當(dāng)下的人工智能（AI）時代，醫(yī)療行業(yè)的諸多業(yè)務(wù)也急需，基于AI為日常業(yè)務(wù)添加新引擎，例如孕期產(chǎn)檢醫(yī)學(xué)診斷預(yù)測、基于血液成分的健康狀況預(yù)測等等，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)的升級，從而為企業(yè)實(shí)現(xiàn)，以更低的成本，創(chuàng)造更大的經(jīng)濟(jì)價值。對于醫(yī)療行業(yè)相關(guān)業(yè)務(wù)的醫(yī)生們，也迫切想學(xué)習(xí)AI相關(guān)技術(shù)應(yīng)用，為公司創(chuàng)造更大的價值，但是，在AI賦能業(yè)務(wù)中，通常面臨以下痛點(diǎn)：
工作思維通常還停留在以往的人工經(jīng)驗(yàn)上，沒有意識到AI對醫(yī)療相關(guān)業(yè)務(wù)的潛在改變；
不了解，對于他們而言，學(xué)習(xí)AI的維度、對應(yīng)維度上應(yīng)該學(xué)習(xí)的深度、與自己業(yè)務(wù)場景結(jié)合的AI應(yīng)用與工具有哪些；
不了解自己日常的業(yè)務(wù)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(guān)業(yè)務(wù)中，這樣的AI需求與困境。本課程針對企業(yè)的以上痛點(diǎn)，進(jìn)行深入挖掘，幫助醫(yī)療行業(yè)相關(guān)業(yè)務(wù)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(lǐng)醫(yī)療相關(guān)業(yè)務(wù)醫(yī)生們較為完整的認(rèn)知他們該認(rèn)知的AI，并了解到他們學(xué)習(xí)AI的正確方式、應(yīng)該學(xué)習(xí)的AI維度與深度，進(jìn)而盡快習(xí)慣以AI的思維視野重新審視自己日常的工作業(yè)務(wù)，實(shí)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(guān)業(yè)務(wù)的醫(yī)生奠定基礎(chǔ)。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(wù)與AI的結(jié)合，為實(shí)現(xiàn)基于AI的增效、降本、減負(fù)奠定基礎(chǔ)
掌握，對于醫(yī)療相關(guān)業(yè)務(wù)醫(yī)生，應(yīng)該掌握的AI學(xué)習(xí)知識維度、深度
從理論與業(yè)務(wù)場景實(shí)戰(zhàn)演示兩個維度深入了解醫(yī)療行業(yè)相關(guān)業(yè)務(wù)的醫(yī)生所需的AI應(yīng)用工具
掌握一些AI應(yīng)用工具在業(yè)務(wù)場景的基礎(chǔ)使用
從理論和業(yè)務(wù)場景實(shí)戰(zhàn)演示兩個維度掌握機(jī)器學(xué)習(xí)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(yàn)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(yàn)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(guān)業(yè)務(wù)為什么要通識人工智能？
1、當(dāng)下大幅快速提升日常業(yè)務(wù)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(xué)習(xí)效率
4、緊跟AI時代的步伐，養(yǎng)成使用AI的習(xí)慣，著眼于未來
二、在醫(yī)療行業(yè)相關(guān)業(yè)務(wù)中，通識人工智能，要從哪些方面著手？
1、基于函數(shù)認(rèn)知人工智能的核心原理
2、了解人工智能的分支
3、機(jī)器學(xué)習(xí)迭代流程
4、機(jī)器學(xué)習(xí)核心算法介紹
5、人工智能應(yīng)用領(lǐng)域介紹與分析
三、人工智能可以給醫(yī)療行業(yè)相關(guān)業(yè)務(wù)帶來些什么？
1、audio-to-text在B超檢查業(yè)務(wù)中的應(yīng)用
2、孕期產(chǎn)檢醫(yī)學(xué)診斷預(yù)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(yù)測
4、基于血液成分的健康狀況預(yù)測
5、醫(yī)療器械的故障診斷預(yù)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(shè)計(jì)（文生圖）
9、學(xué)習(xí)行業(yè)前沿知識的指導(dǎo)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(guān)業(yè)務(wù)場景的人工智能賦能場景化實(shí)戰(zhàn)演示
1、audio-to-text在B超檢查業(yè)務(wù)中的應(yīng)用
2、私人助手（開源大模型）
3、ChatGPT數(shù)據(jù)分析
4、圖案設(shè)計(jì)
5、學(xué)習(xí)行業(yè)前沿知識的指導(dǎo)老師
五、結(jié)合醫(yī)療行業(yè)相關(guān)業(yè)務(wù)場景的人工智能精選算法解析與實(shí)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(guān)業(yè)務(wù)場景賦能時的潛在風(fēng)險分析
1、數(shù)據(jù)安全
2、預(yù)測風(fēng)險管控
七、課程回顧與總結(jié)

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