人工智能在醫(yī)療診斷中的應(yīng)用培訓(xùn)
培訓(xùn)對(duì)象：臨床醫(yī)生、醫(yī)學(xué)影像科醫(yī)生、醫(yī)療AI研發(fā)工程師、醫(yī)院信息化管理人員、生物醫(yī)學(xué)工程研究人員，需要了解或應(yīng)用人工智能技術(shù)于醫(yī)療診斷的專業(yè)人員。
培訓(xùn)目標(biāo)：系統(tǒng)理解人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)在醫(yī)療領(lǐng)域的基本概念與應(yīng)用場(chǎng)景，掌握醫(yī)療AI模型的構(gòu)建流程與評(píng)價(jià)方法，熟悉醫(yī)學(xué)影像分析、疾病預(yù)測(cè)、輔助診斷等典型應(yīng)用，具備參與醫(yī)療AI項(xiàng)目的基礎(chǔ)能力。
培訓(xùn)內(nèi)容介紹：
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人工智能與醫(yī)療概述：介紹人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)的基本概念與發(fā)展歷程，理解AI在醫(yī)療診斷中的價(jià)值（提高診斷準(zhǔn)確性、減輕醫(yī)生負(fù)擔(dān)、實(shí)現(xiàn)早篩早診），了解醫(yī)療AI的倫理與法規(guī)挑戰(zhàn)。
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醫(yī)療數(shù)據(jù)準(zhǔn)備與預(yù)處理：學(xué)習(xí)醫(yī)療數(shù)據(jù)的特點(diǎn)與挑戰(zhàn)（數(shù)據(jù)異構(gòu)性、標(biāo)注困難、隱私保護(hù)），掌握數(shù)據(jù)清洗、標(biāo)準(zhǔn)化、增強(qiáng)、不平衡處理等預(yù)處理方法，了解數(shù)據(jù)標(biāo)注的質(zhì)量控制。
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監(jiān)督學(xué)習(xí)在醫(yī)療中的應(yīng)用：掌握監(jiān)督學(xué)習(xí)的基本原理，學(xué)習(xí)常見(jiàn)算法（邏輯回歸、支持向量機(jī)、決策樹、隨機(jī)森林、XGBoost）在疾病診斷、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)中的應(yīng)用，理解過(guò)擬合與欠擬合的處理方法。
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深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)：學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本結(jié)構(gòu)（輸入層、隱藏層、輸出層）、激活函數(shù)（ReLU、Sigmoid、Tanh）、損失函數(shù)與優(yōu)化算法，掌握反向傳播原理。
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卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在醫(yī)學(xué)影像中的應(yīng)用：深入學(xué)習(xí)CNN的核心組件（卷積層、池化層、全連接層），掌握LeNet、AlexNet、VGG、ResNet、DenseNet等經(jīng)典網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及其在醫(yī)學(xué)影像分類、檢測(cè)、分割中的應(yīng)用。
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醫(yī)學(xué)圖像目標(biāo)檢測(cè)：學(xué)習(xí)目標(biāo)檢測(cè)的基本原理，掌握Faster R-CNN、YOLO、SSD等目標(biāo)檢測(cè)算法在肺結(jié)節(jié)檢測(cè)、骨折識(shí)別等任務(wù)中的應(yīng)用，理解邊界框回歸與非極大值抑制。
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醫(yī)學(xué)圖像語(yǔ)義分割：掌握語(yǔ)義分割的基本概念，學(xué)習(xí)全卷積網(wǎng)絡(luò)（FCN）、U-Net、DeepLab等分割網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)，理解其在器官分割、病灶提取中的應(yīng)用。
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循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與序列數(shù)據(jù)：學(xué)習(xí)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）、長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）、門控循環(huán)單元（GRU）的基本原理，掌握在心電圖分析、病情進(jìn)展預(yù)測(cè)等時(shí)間序列數(shù)據(jù)中的應(yīng)用。
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自然語(yǔ)言處理在醫(yī)療中的應(yīng)用：了解自然語(yǔ)言處理（NLP）在電子病歷分析、臨床報(bào)告解讀、醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)挖掘中的應(yīng)用，學(xué)習(xí)文本分類、命名實(shí)體識(shí)別、醫(yī)學(xué)問(wèn)答系統(tǒng)的基本方法。
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多模態(tài)醫(yī)療AI模型：學(xué)習(xí)融合影像數(shù)據(jù)、臨床數(shù)據(jù)、基因組數(shù)據(jù)的多模態(tài)分析方法，理解多模態(tài)模型在綜合診斷、預(yù)后預(yù)測(cè)中的應(yīng)用價(jià)值。
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模型解釋性與可信AI：掌握模型解釋的重要性，學(xué)習(xí)特征重要性分析、SHAP值、LIME、類激活映射（CAM、Grad-CAM）等解釋方法，了解AI決策的臨床可解釋性要求。
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醫(yī)療AI產(chǎn)品落地與案例解析：
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專家力量：
中國(guó)科學(xué)院相關(guān)研究所高級(jí)研究人員
西門子，TI,vmware，MSC,Ansys，MDI，Mentor, candence,Altium,Atmel 、Freescale,達(dá)索，華為等
大型公司高級(jí)工程師，項(xiàng)目經(jīng)理，技術(shù)支持專家
中科信軟培訓(xùn)中心，資深專家或講師
大多名牌大學(xué)，碩士以上學(xué)歷，相關(guān)學(xué)歷背景專業(yè)，理論素養(yǎng)高
多年實(shí)際項(xiàng)目實(shí)踐，大型復(fù)雜項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)案例分享，熱情，樂(lè)于技術(shù)分享
針對(duì)客戶實(shí)際需要，真實(shí)案例演示，互動(dòng)式溝通，學(xué)有所值
