醫療AI課程

智慧醫療AI課程,美國史丹佛教授來教你

AI人工智慧正加速進入各行各業,醫療產業更是人工智慧應用的重要場域,在AI的輔助下, 不僅可以精準醫療診斷,眾多數醫療機構也都投入AI人才的培養。

台灣各大醫療中心,近幾年也逐步導入智慧醫療,並成立智慧醫療中心:

本文將介紹3門智慧醫療AI課程,分別由美國史丹佛大學(Stanford University)DeepLearning.AI英國格拉斯哥大學(University of Glasgow)開設,無論你是在醫療產業,或是有興趣投身AI產業,將AI應用於醫療工作的朋友,都可以學習。

美國史丹佛大學–全方位醫療照護AI課程

由美國史丹佛大學(Stanford University)醫學院開設的醫療照護AI專項課程–AI in Healthcare Specialization,包含5個子課程:

  1. Introduction to Healthcare
  2. Introduction to Clinical Data
  3. Fundamentals of Machine Learning for Healthcare
  4. Evaluations of AI Applications in Healthcare
  5. AI in Healthcare Capstone

史丹佛大學(Stanford University)醫學院,為美國醫學繼續教育認證(ACCME,Accreditation Council for Continuing Medical Education)機構,於認證有效期限內,完成本課程獲得證書,就可獲得學分,詳細資訊可參考coursera課程頁面FAQ。

DeepLearning.AI–醫療AI課程

由DeepLearning.AI機構開設的AI for Medicine Specialization課程,直接面向醫療實務,以各種病理數據、檢驗報告教你訓練AI,建立各式模型,並提供AI智慧醫療相關學術文獻,作為學習的延伸閱讀教材。。

DeepLearning.AI是史丹佛大學教授吳恩達(Andrew Ng)所創立的人工智慧公司,他同時也是coursera的共同創辦人,致力於推廣AI教育與應用。

DeepLearning.AI在coursera開了11門AI課程,從入門到高階課程都有,更多課程可以參考〈人工智慧線上課程,從AI入門到進階通通有〉文章。

AI for Medicine Specialization,屬於DeepLearning.AI所開設的眾多課程中,程度中級的課程,預設你已經對AI有基本認識,並且會撰寫Python程式、機器學習,若你對這門AI智慧醫療課程有興趣,但沒有任何人工智慧的學習基礎,可先修以下3門課:

  1. AI For Everyone
  2. Machine Learning Specialization
  3. Deep Learning Specialization

課程授課老師為任職於哈佛大學生物資訊部門的Pranav Rajpurkar博士、Google健康部門產品經理Amirhossein Kiani、DeepLearning.AI工程師Eddy Shyu、Bora Uyumazturk,包含3個子課程:

  1. AI for Medical Diagnosis
  2. AI for Medical Prognosis
  3. .AI For Medical Treatment

英國格拉斯哥大學-臨床決策支持系統課程

由英國格拉斯哥大學(University of Glasgow)所開設的智慧醫療課程Informed Clinical Decision Making using Deep Learning Specialization,利用電子健康紀錄(EHR,Electronic Health Record)數據庫進行深度學習(Deep learning),使用的數據庫為MIMIC-II,課程目標在於建立模型後應用於臨床決策支持系統(CDSS,Clinical Decision Support Systems)。

專項課程包括5個子課程:

  1. Data mining of Clinical Databases – CDSS 1
  2. Deep learning in Electronic Health Records – CDSS 2
  3. Explainable deep learning models for healthcare – CDSS 3
  4. Clinical Decision Support Systems – CDSS 4
  5. Capstone Assignment – CDSS 5

這門課門檻較高,需有程式語言、資料庫與AI的基礎,教授上課的方式相較前面2門課,相對學術化,教授口音明顯,需要看文字稿習慣一下。

延伸閱讀:

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