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Struttura del corso
Introduzione a Federated Learning in Sanità
- Panoramica di Federated Learning concetti e applicazioni
- Sfide nell'applicazione di Federated Learning ai dati sanitari
- Principali vantaggi e casi d'uso nel settore sanitario
Garantire la privacy e la sicurezza dei dati
- Problemi di privacy dei dati dei pazienti nei modelli di intelligenza artificiale
- Implementazione di protocolli sicuri Federated Learning
- Considerazioni etiche nella gestione dei dati sanitari
Formazione collaborativa su modelli tra istituzioni
- Federated Learning Architetture per la collaborazione multi-istituzione
- Condivisione e addestramento di modelli di intelligenza artificiale senza condivisione dei dati
- Superare le sfide nelle collaborazioni interistituzionali
Casi di studio del mondo reale
- Caso di studio: Federated Learning nell'imaging medico
- Caso di studio: Federated Learning per l'analitica predittiva nel settore sanitario
- Applicazioni pratiche e lezioni apprese
Implementazione di Federated Learning in contesti sanitari
- Strumenti e framework per l'assistenza sanitaria specifica Federated Learning
- Integrazione Federated Learning con i sistemi sanitari esistenti
- Valutazione delle prestazioni e dell'impatto dei modelli Federated Learning
Tendenze future in Federated Learning per l'assistenza sanitaria
- Le tecnologie emergenti e il loro impatto sull'IA sanitaria
- Direzioni future per Federated Learning nel settore sanitario
- Esplorare le opportunità di innovazione e miglioramento
Riepilogo e passaggi successivi
Requisiti
- Esperienza con l'apprendimento automatico o l'intelligenza artificiale nel settore sanitario
- Comprensione della privacy dei dati dei pazienti e considerazioni etiche
- Competenza nella programmazione Python
Pubblico
- Data scientist del settore sanitario
- Biospecialisti in informatica
- Sviluppatori di intelligenza artificiale nel settore sanitario
21 ore