Тематический план

• 

  Общее

  • Объявления Форум
• 

  Тенденции внедрения и применения цифровых технологий в здравоохранении

  Тенденции внедрения и применения цифровых технологий в здравоохранении.

  Роль перспективы применения цифровых технологий. Цикл зрелости технологий.
  

  • Лекция Гиперссылка

    Отметить как выполненный
• 

  Большие данные в здравоохранении Методы и инструменты для работы с большими данными

  Большие данные в здравоохранении Методы и инструменты для работы с большими данным.

  Роль больших данных в здравоохранении. Как большие данные трансформируют здравоохранение. Примеры применения: персонализированная медицина, мониторинг состояния здоровья, прогнозирование заболеваний
  

  • Лекция 1 Гиперссылка

    Отметить как выполненный

    Определение больших данных (Big Data). 5V: объем (Volume), скорость (Velocity), разнообразие (Variety), достоверность (Veracity), ценность (Value). Источники больших данных в здравоохранении: электронные медицинские записи, геномные данные, данные из носимых устройств.
    

  • Лекция 2 Гиперссылка

    Отметить как выполненный

    Роль больших данных в здравоохранении. Как большие данные трансформируют здравоохранение. Примеры применения: персонализированная медицина, мониторинг состояния здоровья, прогнозирование заболеваний
    

• 

  Системы поддержки принятия врачебных решений

  Системы поддержки принятия врачебных решений.

  Виды, принципы работы, разбор СППВР, внедренных в здравоохранение.
  

  • Лекция. Принципы реализации СППР на уроне ГИС здравоохранения региона. Опыт Республики Татарстан Гиперссылка

    Отметить как выполненный
  • ИТ-медицинские карты, системы поддержки принятия решений на базе ИИ и т.д. - безопасность данных Гиперссылка

    Отметить как выполненный
• 

  Понятия искусственного интеллекта и машинного обучения. Принципы разработки ИИ.

  Понятия искусственного интеллекта и машинного обучения. Принципы разработки ИИ.

  Определение искусственного интеллекта и машинного обучения. Различие между ИИ, МО и глубоким обучением.

  Сбор и подготовка данных для обучения моделей ИИ. Выбор, обучение и оценка моделей машинного обучения
  

  • Лекция 1 Гиперссылка

    Отметить как выполненный

    Основные алгоритмы машинного обучения. Применение машинного обучения для анализа данных в здравоохранении.
    

  • Применение ИИ и МО в здравоохранении Гиперссылка

    Отметить как выполненный
  • Московский Эксперимент Гиперссылка

    Отметить как выполненный
  • Определение искусственного интеллекта и машинного обучения Гиперссылка

    Отметить как выполненный
  • Типы машинного обучения Гиперссылка

    Отметить как выполненный
  • Основные этапы разработки модели МО Гиперссылка

    Отметить как выполненный
  • Выбор и обучение модели. Гиперссылка

    Отметить как выполненный
  • Оценка модели, внедрение. Гиперссылка

    Отметить как выполненный
• 

  Применение нейронных сетей для анализа медико-биологических данных и данных здравоохранения

  Применение нейронных сетей для анализа медико-биологических данных и данных здравоохранения.

  Структура и принципы работы нейронных сетей. Основные типы нейронных сетей.

  Применение нейронных сетей в здравоохранении.
  

  • Применение нейронных сетей в здравоохранении Гиперссылка

    Отметить как выполненный

    Примеры использования нейронных сетей для анализа изображений (ренген, МРТ), последовательностей данных (анализ ЭКГ, геномных данных).
    

  • Основные типы нейронных сетей Гиперссылка

    Отметить как выполненный
  • Основные типы нейронных сетей: полносвязные сети. Обратное распространение. Градиентный спуск. Гиперссылка

    Отметить как выполненный
  • Основные типы нейронных сетей: рекуррентные нейронные сети (RNN). Гиперссылка

    Отметить как выполненный
• 

  Итоговая аттестация

  • Итоговая аттестация

    Отметить как выполненный