20 najlepszych kursów AI w opiece zdrowotnej, które warto odbyć w 2026 roku

Te kursy dotyczące sztucznej inteligencji w ochronie zdrowia to świetny sposób na naukę od ekspertów, którzy na bieżąco śledzą rozwój tej dziedziny. Poniżej znajduje się podsumowanie każdego kursu, które pomoże Ci zrozumieć, dla kogo jest przeznaczony i co czyni go wartościowym.

Lista najlepszych kursów dotyczących sztucznej inteligencji w ochronie zdrowia

Oto moja lista najlepszych kursów dotyczących sztucznej inteligencji w ochronie zdrowia, które moim zdaniem są pomocne:

1. Specjalizacja: sztuczna inteligencja w ochronie zdrowia (Uniwersytet Stanforda)
2. Sztuczna inteligencja w ochronie zdrowia (Edukacja kadry kierowniczej MIT)
3. Sztuczna inteligencja w ochronie zdrowia: koncepcje i zastosowania (Uniwersytet Harvarda)
4. Uczenie maszynowe w ochronie zdrowia (Edukacja zawodowa MIT)
5. Sztuczna inteligencja w medycynie rodzinnej: transformacja praktyki (AAFP)
6. Techniczna wiedza specjalistyczna w zakresie medycyny opartej na sztucznej inteligencji CME (Uniwersytet Florydy)
7. Sztuczna inteligencja w farmacji i biotechnologii (Edukacja kadry kierowniczej MIT)
8. Wdrażanie sztucznej inteligencji w ochronie zdrowia do praktyki klinicznej (Uniwersytet Harvarda)
9. Generatywna sztuczna inteligencja w ochronie zdrowia (Google Cloud)
10. Nauka o danych na potrzeby sztucznej inteligencji w ochronie zdrowia (Uniwersytet Johnsa Hopkinsa)
11. Jak korzystać z ChatGPT w ochronie zdrowia (edX)
12. Sztuczna inteligencja w ochronie zdrowia. Przereklamowana czy pomocna? (KU Leuven)
13. Sztuczna inteligencja w pielęgniarstwie (Elite Learning)
14. Sztuczna inteligencja i transformacja cyfrowa w ochronie zdrowia (Uniwersytet Cambridge)
15. Certyfikat ze sztucznej inteligencji w medycynie (Uniwersytet Illinois w Urbana-Champaign)
16. Sztuczna inteligencja w ochronie zdrowia (Uniwersytet Johnsa Hopkinsa)
17. Sztuczna inteligencja w ochronie zdrowia (Queen's University)
18. Podstawy sztucznej inteligencji w ochronie zdrowia (Uniwersytet Melbourne)
19. Program certyfikacyjny ze sztucznej inteligencji w ochronie zdrowia (Michener)
20. Wykrywanie i klasyfikacja chorób klatki piersiowej z wykorzystaniem sztucznej inteligencji (Coursera)

Więcej informacji o każdym kursie znajdziesz poniżej.

Przegląd najlepszych kursów dotyczących sztucznej inteligencji w ochronie zdrowia

1. Specjalizacja: sztuczna inteligencja w ochronie zdrowia (Uniwersytet Stanforda)

Ten kurs pomaga pracownikom ochrony zdrowia zrozumieć, w jaki sposób technologie sztucznej inteligencji i uczenie maszynowe pomagają rozwiązywać konkretne problemy branży ochrony zdrowia, w tym dotyczące bezpieczeństwa i jakości opieki nad pacjentem oraz badań medycznych. Omawia integrację sztucznej inteligencji z naukami medycznymi, praktyką i biznesem, a także przedstawia podstawowe koncepcje sztucznej inteligencji wspierające innowacje.

• Dla kogo: Pracownicy ochrony zdrowia i specjaliści z dziedziny informatyki, którzy chcą usprawnić współpracę między tymi obszarami.
• Zakres tematyczny:
  • Wprowadzenie do ochrony zdrowia
  • Podstawy danych klinicznych
  • Podstawy uczenia maszynowego w ochronie zdrowia
  • Ocena AI w ochronie zdrowia
  • Projekt końcowy dotyczący AI w ochronie zdrowia
• Online, stacjonarnie czy w obu formach? Online
• Czy wymagany jest egzamin? Nie
• Czas trwania: 1 miesiąc
• Liczba godzin zajęć: 10 godzin tygodniowo
• Wymagania dotyczące kwalifikacji: Brak
• Cena: Bezpłatnie
• Weź udział w kursie: Coursera

2. Sztuczna inteligencja w ochronie zdrowia (MIT Management Executive Education)

Ten kurs zapewnia wiedzę na temat wdrażania AI w ochronie zdrowia, koncentrując się na praktycznych wyzwaniach związanych z procesami szpitalnymi i zarządzaniem zasobami. Obejmuje zastosowanie AI w diagnostyce, opiece nad pacjentem i optymalizacji funkcjonowania szpitala, a także uczy, jak oceniać przydatność tych rozwiązań w określonych placówkach ochrony zdrowia.

• Dla kogo: Liderzy biznesowi i medyczni, którzy chcą zrozumieć zastosowanie AI i wykorzystywać ją do rozwiązywania problemów w sektorze ochrony zdrowia.
• Zakres tematyczny:
  • Podstawy AI i uczenia maszynowego
  • AI w diagnozowaniu chorób i monitorowaniu pacjentów
  • Przetwarzanie języka naturalnego w ochronie zdrowia
  • Interpretowalność w uczeniu maszynowym
  • Stratyfikacja ryzyka pacjentów
  • Zintegrowane zarządzanie szpitalem i jego optymalizacja
• Online, stacjonarnie czy w obu formach? Online
• Czy wymagany jest egzamin? Nie
• Czas trwania: 6 tygodni
• Liczba godzin zajęć:6–8 godzin tygodniowo
• Wymagania dotyczące kwalifikacji: Brak
• Cena: $2,950
• Weź udział w kursie: MIT Management Executive Education

3. AI w ochronie zdrowia: koncepcje i zastosowania (Uniwersytet Harvarda)

Ten kurs AI obejmuje zasady etyczne i zasady bezpieczeństwa związane ze stosowaniem AI w ochronie zdrowia, w tym analizę danych, korzystanie z dużych modeli językowych oraz ich zastosowania w rzeczywistych warunkach. Prowadzi również uczestników przez proces wdrażania projektów AI w ochronie zdrowia, omawiając wyzwania i przyszłe rozwiązania, a jednocześnie zapewniając zgodność z przepisami i zaangażowanie interesariuszy.

• Dla kogo: Starsi menedżerowie i kadra kierownicza odpowiedzialni za opracowywanie i wdrażanie strategii AI w swoich organizacjach.
• Poruszane tematy:
  • Wprowadzenie do AI
  • Wdrażanie AI w organizacjach opieki zdrowotnej
  • Uprzedzenia algorytmiczne i etyka danych
  • Bezpieczeństwo i regulacje
  • Ocena i skalowanie AI w opiece zdrowotnej
  • AI i przedsiębiorczość wewnętrzna
• Online, stacjonarnie czy w obu formach? W obu formach
• Czy wymagany jest egzamin? Nie
• Czas trwania: 4 dni
• Liczba godzin zajęć: 5 godzin dziennie
• Wymagania kwalifikacyjne: Brak
• Cena: $2,600
• Weź udział w kursie: Uniwersytet Harvarda

Join our Newsletter

4. Uczenie maszynowe w opiece zdrowotnej (MIT Professional Education)

Ten kurs przedstawia strategie wykorzystania uczenia maszynowego i AI do rozwiązywania kluczowych wyzwań w opiece zdrowotnej, w tym łączenia rozproszonych danych dotyczących zdrowia, przewidywania wyników leczenia i personalizacji opieki. Podczas praktycznych ćwiczeń laboratoryjnych uczestnicy będą pracować z rzeczywistymi danymi dotyczącymi zdrowia, aby zastosować techniki uczenia maszynowego i wnioskowania przyczynowego.

• Dla kogo: Specjaliści z doświadczeniem w programowaniu i zainteresowaniem technologią medyczną
• Poruszane tematy:
  • Dane kliniczne i ocena ryzyka
  • Ćwiczenia laboratoryjne dotyczące stratyfikacji ryzyka
  • Ćwiczenia laboratoryjne z klinicznego NLP
  • Uczenie maszynowe w wyborze leczenia
  • Ćwiczenia laboratoryjne z wnioskowania przyczynowego
  • Przewidywanie postępu choroby
  • Analityka płatników
  • Ćwiczenia laboratoryjne z modelowania przeżycia
  • Ćwiczenia laboratoryjne z obrazowania medycznego
  • Wykrywanie przesunięcia zbioru danych
  • Uprzedzenia i sprawiedliwość w AI
  • Prywatność i dane syntetyczne
• Online, stacjonarnie czy w obu formach? Stacjonarnie
• Czy wymagany jest egzamin? Nie
• Czas trwania: 3 dni
• Liczba godzin zajęć: 9 godzin dziennie
• Wymagania kwalifikacyjne: Brak
• Cena: $2,300
• Weź udział w kursie: MIT Professional Education

5. AI w medycynie rodzinnej: transformacja praktyki (AAFP)

Ten 3-częściowy kurs ma na celu nauczenie Cię, jak wykorzystywać rozwijającą się technologię sztucznej inteligencji (AI) do wspierania i ulepszania swojej praktyki. Pokazuje, jak wykorzystywać AI i uczenie maszynowe do usprawniania medycyny rodzinnej poprzez ograniczenie zadań administracyjnych i poprawę prognozowania wyników leczenia pacjentów, obejmując obecne i rozwijające się rozwiązania AI oraz pomagając uczestnikom oceniać i integrować te technologie.

• Dla kogo Praktykujący medycynę rodzinną zainteresowani transformacją cyfrową
• Zakres tematyczny:
  • Wprowadzenie do AI
  • Zastosowanie w podstawowej opiece zdrowotnej
  • Rozwiązania AI
• Online, stacjonarnie czy w obu formach? Online
• Czy wymagany jest egzamin? Nie
• Czas trwania: We własnym tempie
• Liczba godzin zajęć: Zmienna
• Wymagania kwalifikacyjne: Brak
• Weź udział w kursie: AAFP

6. Techniczna wiedza specjalistyczna w zakresie medycyny opartej na AI CME (Uniwersytet Florydy)

Ten kurs uczy programowania w języku Python na potrzeby AI w medycynie, w tym konfiguracji i korzystania z Jupyter. Obejmuje historię języka Python oraz podstawowe lekcje pozwalające rozpocząć programowanie na potrzeby zastosowań w badaniach medycznych.

• Dla kogo: Pracownicy ochrony zdrowia, którzy chcą poszerzyć swoją wiedzę techniczną z zakresu AI
• Zakres tematyczny:
  • Podstawy programowania w języku Python
  • Historia języka Python
  • Konfiguracja środowiska Python
  • Korzystanie z Jupyter do programowania
  • Programowanie na potrzeby badań medycznych
• Online, stacjonarnie czy w obu formach? Online
• Czy wymagany jest egzamin? Nie
• Czas trwania: 8 godzin
• Liczba godzin zajęć: We własnym tempie
• Wymagania kwalifikacyjne: Brak
• Cena: $200
• Weź udział w kursie: Uniwersytet Florydy

7. Sztuczna inteligencja w farmacji i biotechnologii (MIT Management Executive Education)

Ten kurs omawia zastosowania AI i ML w przemyśle farmaceutycznym i biotechnologicznym, koncentrując się na wczesnym etapie odkrywania leków, badaniach nad chorobami i stratyfikacji pacjentów. Obejmuje również sposób, w jaki AI może wspierać identyfikację biomarkerów, monitorowanie chorób oraz projektowanie i zarządzanie badaniami klinicznymi.

• Dla kogo: Liderzy biznesowi, naukowcy, specjaliści ds. danych i analitycy z branży farmaceutycznej i biotechnologicznej, którzy chcą poznać narzędzia AI i stosować je w swojej pracy.
• Omawiane zagadnienia:
  • AI w przemyśle farmaceutycznym
  • Wczesne odkrywanie leków
  • Modelowanie chorób
  • Biomarkery i stratyfikacja pacjentów
  • Projektowanie i zarządzanie badaniami klinicznymi
  • Biznes i innowacje w branży farmaceutycznej
• Online, stacjonarnie czy w obu formach? Online
• Czy wymagany jest egzamin? Nie
• Czas trwania: 6 tygodni
• Liczba godzin zajęć: 6–8 godzin tygodniowo
• Wymagania kwalifikacyjne: Brak
• Cena: $2,950
• Weź udział w kursie: MIT Management Executive Education

8. Wdrażanie AI w ochronie zdrowia do praktyki klinicznej (Uniwersytet Harvarda)

Ten kurs uczy, jak projektować i wdrażać usprawnione dzięki AI przepływy pracy w praktyce klinicznej, oceniać wydajność modeli oraz zarządzać ich wdrażaniem i utrzymaniem. Obejmuje tworzenie i prowadzenie interdyscyplinarnych zespołów przez kolejne etapy projektów AI, w tym analizę przepływów pracy, modelowanie danych i zarządzanie zmianą.

• Dla kogo: Pracownicy ochrony zdrowia, którzy chcą wdrażać AI
• Omawiane zagadnienia:
  • AI w ochronie zdrowia i nauka o podejmowaniu decyzji
  • Mapowanie przepływu pracy
  • Miary dokładności
  • Wybór modelu
  • ML-Ops i projektowanie architektury
  • Studium przypadku AI w zakresie rytmu serca
  • Utrzymanie modelu
  • Projektowanie badań i zarządzanie zmianą
  • Planowanie zarządzania zmianą
• Online, stacjonarnie czy w obu formach? Online
• Czy wymagany jest egzamin? Nie
• Czas trwania: 4 dni
• Liczba godzin zajęć: 6 godzin dziennie
• Wymagania kwalifikacyjne: Brak
• Cena: $2,600
• Weź udział w kursie: Uniwersytet Harvarda

9. Generatywna AI w ochronie zdrowia (Google Cloud)

Ten kurs wprowadza w zagadnienia generatywnej AI i dużych modeli językowych, wyjaśniając ich podstawy oraz sposoby zastosowania w ochronie zdrowia. Obejmuje narzędzia takie jak Vertex AI oraz inżynierię promptów, aby opracowywać skuteczne prompty w formie pytań i odpowiedzi na potrzeby zastosowań medycznych.

• Dla kogo: Pracownicy ochrony zdrowia i specjaliści ds. technologii zainteresowani zastosowaniem generatywnej sztucznej inteligencji i dużych modeli językowych w placówkach ochrony zdrowia.
• Zakres tematyczny:
  • Wprowadzenie do generatywnej sztucznej inteligencji w ochronie zdrowia
  • Duże modele językowe w ochronie zdrowia
• Online, stacjonarnie czy w obu formach? Online
• Czy wymagany jest egzamin? Nie
• Czas trwania: 3 tygodnie
• Liczba godzin zajęć: 1 godzina tygodniowo
• Wymagania kwalifikacyjne: Brak
• Cena: Bezpłatny
• Weź udział w kursie: Coursera

10. Nauka o danych na potrzeby sztucznej inteligencji w ochronie zdrowia (Johns Hopkins University)

Kurs zapewnia szkolenie z zakresu stosowania uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji do rozwiązywania problemów związanych z ochroną zdrowia, kładąc nacisk na metody analizowania i walidowania algorytmów opartych na danych w warunkach klinicznych. Rozwija interdyscyplinarne umiejętności niezbędne do zniwelowania różnic między pracownikami ochrony zdrowia a ekspertami technicznymi.

• Dla kogo: Klinicyści i inżynierowie zainteresowani poznaniem zastosowań uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji w ochronie zdrowia.
• Zakres tematyczny:
  • Terminologia
  • Podstawy nauki o danych
  • Anatomia badania naukowego
  • Studium przypadku
  • Ograniczenia maszyn
  • Interpretowalna sztuczna inteligencja w ochronie zdrowia
  • Społeczeństwo i sztuczna inteligencja w ochronie zdrowia
• Online, stacjonarnie czy w obu formach? Online
• Czy wymagany jest egzamin? Nie
• Czas trwania: Przez cały semestr
• Liczba godzin zajęć: Zmienna
• Wymagania kwalifikacyjne: Brak
• Weź udział w kursie: Johns Hopkins University

11. Jak korzystać z ChatGPT w ochronie zdrowia (edX)

Kurs pokazuje, jak wykorzystać ChatGPT do poprawy opieki nad pacjentem, usprawnienia dostępu do danych medycznych i optymalizacji administracji w ochronie zdrowia. Obejmuje praktyczne zastosowania oraz omawia kwestie etyczne i prawne związane z wykorzystaniem sztucznej inteligencji w ochronie zdrowia.

• Dla kogo: Świadczeniodawcy i administratorzy opieki zdrowotnej
• Zakres tematyczny:
  • Wprowadzenie do korzystania z ChatGPT w opiece zdrowotnej
  • Tworzenie rozwiązań z użyciem ChatGPT w opiece zdrowotnej
  • Zaawansowane techniki korzystania z ChatGPT w opiece zdrowotnej
• Online, stacjonarnie czy w obu formach? Online
• Czy wymagany jest egzamin? Nie
• Czas trwania: 1 tydzień
• Liczba godzin zajęć: 1–2 godziny tygodniowo
• Wymagania wstępne: Wymagana jest wcześniejsza znajomość ChatGPT i opieki zdrowotnej
• Cena:
  • Bezpłatny
  • Z certyfikatem ($20)
• Przejdź do kursu: edX

12. AI w opiece zdrowotnej. Przesada czy pomoc? (KU Leuven)

Ten kurs analizuje AI w opiece zdrowotnej zarówno z perspektywy pracownika ochrony zdrowia, jak i programisty, koncentrując się na ocenie korzyści, ograniczeń i zagrożeń związanych z AI. Obejmuje również techniczne podstawy tworzenia i walidacji algorytmów AI w kontekście opieki zdrowotnej.

• Dla kogo: Pracownicy ochrony zdrowia i naukowcy, którzy chcą zrozumieć zasady AI, jej wartość w opiece zdrowotnej oraz związane z nią wytyczne etyczne i regulacyjne.
• Zakres tematyczny:
  • Wpływ AI na opiekę zdrowotną
  • Zasady i koncepcje AI
  • Ocena korzyści i ograniczeń AI
  • Wartość i zastosowania AI w opiece zdrowotnej
  • Wymagania dotyczące danych i wytyczne etyczne
  • Granice regulacyjne dotyczące AI
• Online, stacjonarnie czy w obu formach? Online
• Czy wymagany jest egzamin? Nie
• Czas trwania: 10 tygodni
• Liczba godzin zajęć: 2–5 godzin tygodniowo
• Wymagania wstępne:
  • Matematyka na poziomie szkoły średniej
  • Zainteresowanie opieką zdrowotną
• Cena:
  • Bezpłatny
  • Z certyfikatem ($80.60)
• Przejdź do kursu: edX

13. Sztuczna inteligencja w pielęgniarstwie (Elite Learning)

Ten kurs wyjaśnia rolę sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego w opiece zdrowotnej, ze szczególnym uwzględnieniem pielęgniarstwa. Pokazuje, jak technologie te są wykorzystywane w warunkach klinicznych, oraz podkreśla znaczenie zrozumienia ich konsekwencji etycznych.

• Dla kogo: Pielęgniarki i administratorzy pielęgniarstwa
• Omówione zagadnienia:
  • Opisy sztucznej inteligencji i rzeczywistości rozszerzonej
  • Znaczenie sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego dla pielęgniarek
  • Wpływ sztucznej inteligencji na opiekę zdrowotną
  • Kwestie etyczne związane ze sztuczną inteligencją i uczeniem maszynowym
  • Scenariusze kliniczne zastosowania sztucznej inteligencji w pielęgniarstwie
• Online, stacjonarnie czy w obu formach? Online
• Wymagany egzamin? Nie
• Wymagania kwalifikacyjne: Brak
• Cena:
  • Członkostwo edukacyjne Elite Learning (44 USD/rok)
• Weź udział w kursie: Elite Learning

14. Sztuczna inteligencja i transformacja cyfrowa w opiece zdrowotnej (University of Cambridge)

Ten kurs przedstawia podstawowe pojęcia związane ze sztuczną inteligencją i transformacją cyfrową w opiece zdrowotnej, obejmując globalne systemy opieki zdrowotnej, wymagania dotyczące danych oraz ocenę modeli sztucznej inteligencji. Omawia praktyczne zastosowania, etykę, zarządzanie oraz integrację narzędzi cyfrowych, takich jak elektroniczna dokumentacja medyczna i telemedycyna, w celu opracowania planu rozwoju sztucznej inteligencji w praktyce klinicznej.

• Dla kogo: Pracownicy ochrony zdrowia, badacze i programiści zainteresowani poznaniem pojęć związanych ze sztuczną inteligencją, transformacją cyfrową oraz ich zastosowaniem w sektorze ochrony zdrowia.
• Omówione zagadnienia:
  • Wprowadzenie do sztucznej inteligencji i transformacji cyfrowej
  • Transformacja cyfrowa w opiece zdrowotnej
  • Zarządzanie i etyka w sztucznej inteligencji
  • Opieka zdrowotna oparta na sztucznej inteligencji
  • Opracowanie planu rozwoju sztucznej inteligencji na przyszłość
• Online, stacjonarnie czy w obu formach? Stacjonarnie
• Wymagany egzamin? Nie
• Czas trwania: 1 tydzień
• Liczba godzin zajęć: 8 godzin dziennie
• Wymagania kwalifikacyjne: Brak
• Weź udział w kursie: University of Cambridge

15. Certyfikat ze sztucznej inteligencji w medycynie (University of Illinois Urbana-Champaign)

Ten kurs uczy, jak czytać i rozumieć literaturę dotyczącą sztucznej inteligencji w medycynie, oceniać decyzje oparte na danych oraz identyfikować narzędzia i techniki sztucznej inteligencji. Koncentruje się na przygotowaniu uczestników do udziału w wyborze i wdrażaniu oprogramowania medycznego opartego na sztucznej inteligencji.

• Dla kogo: Specjaliści medyczni posiadający podstawową wiedzę na temat sztucznej inteligencji współpracują z ekspertami w dziedzinie informatyki, angażują dostawców oraz usprawniają świadczenie opieki zdrowotnej i opiekę nad pacjentami.
• Poruszane tematy:
  • Dane i decyzje
  • Podstawy uczenia maszynowego
  • Głębokie uczenie
  • Zaawansowane głębokie uczenie
  • Wdrażanie sztucznej inteligencji w praktyce
  • Zastosowania sztucznej inteligencji w medycynie w rzeczywistych warunkach
• Online, stacjonarnie czy oba tryby? Online
• Czy wymagany jest egzamin? Tak
• Czas trwania: 6 miesięcy
• Liczba godzin zajęć: Zmienna
• Wymagania kwalifikacyjne: Brak
• Cena: $750
• Weź udział w kursie: Uniwersytet Illinois Urbana-Champaign

16. Sztuczna inteligencja w opiece zdrowotnej (Uniwersytet Johnsa Hopkinsa)

Ten kurs uczy praktycznych umiejętności wdrażania sztucznej inteligencji w opiece zdrowotnej, w tym rygorystycznej oceny sztucznej inteligencji, projektowania badań oraz rozumienia generatywnej sztucznej inteligencji na potrzeby podejmowania decyzji. Skupia się na przezwyciężaniu wyzwań, odpowiedzialnym korzystaniu ze sztucznej inteligencji oraz tworzeniu dostosowanych planów działania na rzecz integracji organizacyjnej.

• Dla kogo: Specjaliści ochrony zdrowia, nauczyciele, badacze i decydenci zainteresowani wykorzystaniem sztucznej inteligencji do poprawy wyników leczenia pacjentów
• Poruszane tematy:
  • Zastosowania sztucznej inteligencji w diagnozowaniu i leczeniu
  • Zarządzanie ryzykiem
  • Aspekty etyczne
  • Integracja technologii
• Online, stacjonarnie czy oba tryby? Online
• Czy wymagany jest egzamin? Nie
• Czas trwania: 1 dzień
• Liczba godzin zajęć: 7 godzin i 30 minut
• Wymagania kwalifikacyjne: Brak
• Cena: $1,250
• Weź udział w kursie: Uniwersytet Johnsa Hopkinsa

17. Sztuczna inteligencja w opiece zdrowotnej (Uniwersytet Queen’s)

Ten kurs wyjaśnia podstawowe pojęcia związane ze sztuczną inteligencją, praktyczne zastosowania oraz modele uczenia maszynowego w opiece zdrowotnej. Koncentruje się na zasadach szkolenia, aspektach etycznych oraz strategiach oceny i integracji systemów sztucznej inteligencji z praktyką medyczną.

• Dla kogo: Pracownicy ochrony zdrowia i administratorzy
• Omawiane zagadnienia:
  • Wprowadzenie do sztucznej inteligencji w ochronie zdrowia
  • Podstawy uczenia maszynowego
  • Zasady uczenia maszynowego
  • Drzewa decyzyjne i sieci głębokie
  • Sieci konwolucyjne i transformatory
  • Etyka sztucznej inteligencji w ochronie zdrowia
  • Zastosowania etyki sztucznej inteligencji
• Online, stacjonarnie czy w obu formach? Online
• Czy wymagany jest egzamin? Nie
• Wymagania kwalifikacyjne: Brak
• Cena: $745
• Weź udział w kursie: Queen's University

18. Podstawy sztucznej inteligencji w ochronie zdrowia (University of Melbourne)

Ten kurs zapewnia pracownikom ochrony zdrowia praktyczną wiedzę potrzebną do zrozumienia i wdrażania sztucznej inteligencji oraz uczenia maszynowego w środowisku medycznym. Obejmuje strategiczne wdrażanie, podejmowanie etycznych decyzji oraz projektowanie rozwiązań wykorzystujących sztuczną inteligencję w celu poprawy opieki nad pacjentami i jej rezultatów.

• Dla kogo: Pracownicy ochrony zdrowia, specjaliści MedTech, analitycy danych medycznych, badacze sztucznej inteligencji w medycynie, specjaliści informatyki klinicznej, naukowcy zajmujący się bioinformatyką oraz osoby rozwijające kariery w zakresie tworzenia produktów, regulacji i zarządzania jakością.
• Omawiane zagadnienia:
  • Podstawy sztucznej inteligencji w ochronie zdrowia
  • Koncepcje uczenia maszynowego
  • Uczenie głębokie i sieci neuronowe
  • Regulacje dotyczące sztucznej inteligencji i prywatność danych
  • Etyczne wykorzystanie sztucznej inteligencji w ochronie zdrowia
  • Strategiczne wdrażanie sztucznej inteligencji
  • Projektowanie rozwiązań wykorzystujących sztuczną inteligencję dla ochrony zdrowia
• Online, stacjonarnie czy w obu formach? Online
• Czy wymagany jest egzamin? Nie
• Czas trwania: 6 tygodni
• Liczba godzin zajęć: 7 godzin tygodniowo
• Wymagania kwalifikacyjne:
  • Stopień licencjata
  • Umiejętności odpowiadające poziomowi 7 Australijskich Ram Kwalifikacji (AQF 7), zdobyte dzięki odpowiedniemu doświadczeniu zawodowemu
• Cena: $1,490
• Weź udział w kursie: University of Melbourne

19. Program certyfikacyjny ze sztucznej inteligencji w ochronie zdrowia (Michener)

Ten kurs uczy, jak wykorzystywać sztuczną inteligencję do wspierania świadczeniodawców poprzez gromadzenie i przedstawianie kluczowych informacji potrzebnych do podejmowania decyzji. Koncentruje się na wykorzystaniu sztucznej inteligencji w zarządzaniu chorobami, ustalaniu priorytetów pacjentów, wspieraniu diagnozowania i tworzeniu wstępnych raportów.

• Dla kogo: Pracownicy ochrony zdrowia i technolodzy
• Omawiane zagadnienia:
  • Podstawy AI
  • AI i analiza danych
  • Tworzenie rozwiązań AI w ochronie zdrowia
  • Zarządzanie wdrożeniami AI
  • Projekt AI
• Online, stacjonarnie czy w obu formach? Online
• Czy wymagany jest egzamin? Tak
• Czas trwania: 15 miesięcy
• Liczba godzin zajęć: Zmienna
• Wymagania kwalifikacyjne:
  • Wypełniony formularz zgłoszeniowy
  • Szczegółowe CV
  • Potwierdzenie kwalifikacji (oficjalne transkrypty ocen)
  • Potwierdzenie znajomości języka angielskiego (jeśli angielski jest drugim językiem)
  • Bezzwrotna opłata za zgłoszenie (75 USD dla kandydatów krajowych, 110 USD dla zagranicznych)
• Cena:
  • Łączne czesne dla studentów krajowych (6 756 USD)
  • Łączne czesne dla studentów zagranicznych (8, 784 USD)
• Weź udział w kursie: Michener

20. Wykrywanie i klasyfikacja chorób klatki piersiowej wspomagane przez AI (Coursera)

Ten kurs uczy, jak stworzyć system wspomagany przez AI do wykrywania i klasyfikowania chorób klatki piersiowej na podstawie obrazów rentgenowskich. Koncentruje się na automatyzacji wykrywania chorób w celu obniżenia kosztów i skrócenia czasu diagnozowania medycznego oraz zapewnia praktyczne doświadczenie, które można bezpośrednio wykorzystać w projektach i portfolio związanych z ochroną zdrowia.

• Dla kogo: Specjaliści ds. obrazowania medycznego i analitycy danych
• Omawiane zagadnienia:
  • Wykrywanie chorób klatki piersiowej wspomagane przez AI
  • Klasyfikacja chorób z wykorzystaniem obrazów rentgenowskich
  • Automatyzacja w celu obniżenia kosztów i skrócenia czasu wykrywania
  • Praktyczne zastosowania w ochronie zdrowia
• Online, stacjonarnie czy w obu formach? Online
• Czy wymagany jest egzamin? Tak
• Czas trwania: 2 godziny i 8 minut
• Liczba godzin zajęć: We własnym tempie
• Wymagania kwalifikacyjne: Brak
• Cena: Bezpłatnie 
• Weź udział w kursie: Class Central

Dołącz, aby uzyskać więcej informacji

Aby być na bieżąco z najnowszymi trendami, najlepszymi praktykami i rozwiązaniami związanymi z prowadzoną praktyką medyczną, zapisz się do biuletynu The Medical Practice.