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

Numero di Partecipanti


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