MIT Sloan School of Management - Sağlık Hizmetlerinde Yapay Zeka
GetSmarter
Anahtar bilgi
kampüs konumu
Mower Hall, Amerika Birleşik Devletleri
Diller
Ingilizce
çalışma formatı
Uzaktan Eğitim
Süre
6 haftalar
Adımlamak
Tam zamanlı, Yarı zamanlı
Öğrenim ücretleri
Bilgi talebi
Son başvuru tarihi
Bilgi talebi
En erken başlama tarihi
Bilgi talebi
Tanıtım
Sağlıkta Yapay Zeka
Zorlukların üstesinden gelmek ve süreçleri optimize etmek için sağlık hizmetlerinde makine öğrenimi ve yapay zekanın nasıl kullanılabileceğini keşfedin.
MIT Sloan School of Management'tan resmi bir profesyonel başarı sertifikası kazanın
Tahmini iyileştirmek, tıp endüstrisinin hasta bakımını geliştirmede karşılaştığı en önemli zorluklardan biridir. Teşhisi geliştirmek, tedavileri kişiselleştirmek ve hastalık ilerlemesini anlamak, makine öğrenimi (ML) ve yapay zekanın (AI) üstün olduğu bir alan olan tahmin konularıdır.
MIT Sloan School of Management ve MIT J-Clinic'in sunduğu Sağlık Hizmetinde Yapay Zeka çevrimiçi kısa kursu ile AI yeniliklerinin tıpta hem geleneksel sağlık sistemleri hem de karar verme yaklaşımları üzerindeki etkisini keşfedin.
Endüstri vaka çalışmaları sayesinde, AI'nın uygulamalarını ve sınırlamalarını daha iyi anlayacak, AI'nın üstesinden gelmeye yardımcı olabileceği zorlukları inceleyecek ve sektörde halihazırda nasıl başarılı bir şekilde dağıtıldığını keşfedeceksiniz.
Sağlık hizmetlerinde uygulamalarla ML yöntemleri geliştirmesiyle tanınan bir kurum olan MIT'den içgörü ve bilgi edineceksiniz. Fakülte Direktörünüz Regina Barzilay, AI ve meme kanseri tespiti konusundaki çalışmalarıyla da dünya çapında tanınmaktadır.
Kabul şartları
Bu kurs sizin için mi?
Nutrition Science çevrimiçi kısa kursu, tıp doktorları, mesleki terapistler, diyetisyenler, eczacılar ve hemşireler dahil sağlık profesyonellerinin yanı sıra beslenme uzmanları, fitness eğitmenleri, antrenörler, sağlık eğitimcileri ve yemek yazarları gibi yaşam tarzı uzmanlarına yöneliktir. Müfredat, hastalara ve müşterilere sağlıklı yaşam ve hastalıkların önlenmesi için diyet planları konusunda tavsiyelerde bulunmak için bilgi ve çerçeve sağlayarak bu profesyonellerin mevcut rollerinde büyümelerine yardımcı olmak için tasarlanmıştır.
Program içeriği
ders müfredatı
Bu çevrimiçi programın haftalık modülleri aracılığıyla öğrenme yolunuzu takip ederken, sağlık hizmetleri iyileştirmeleri için AI kullanımına ilişkin temelli bir anlayış geliştirin.
Oryantasyon modülü
Çevrimiçi Kampüsünüze Hoş Geldiniz
Modül 1
Yapay zeka ve makine öğrenimi — Uygulamalar ve temeller
Modül 2
Hastalık teşhisi ve hasta izleme için yapay zekayı kullanma
Modül 3
Sağlık hizmetlerinde doğal dil işleme ve veri analitiği
Modül 4
Makine öğreniminde yorumlanabilirlik — Avantajlar ve zorluklar
Modül 5
Hasta risk sınıflandırması ve klinik iş akışlarını artırma
Modül 6
Hastane yönetimi ve optimizasyonuna entegre bir yaklaşım benimsemek
Program teslimi
Süre:
- 6 hafta (oryantasyon hariç)
- Haftada 6-8 saat - Kendi hızınızda çevrimiçi öğrenme
Öğrenim ücretleri
Toplam Öğrenim Ücreti: £2049
derece
MIT Sloan'dan bir bitirme sertifikası kazanın
Sağlık hizmetlerinde AI ve ML'nin potansiyelini fark edin ve MIT Sloan School of Management'tan resmi bir bitirme sertifikası kazanın.
Bu program aynı zamanda dört programı tamamlayarak kazanabileceğiniz bir MIT Sloan Yönetici Sertifikası için de geçerlidir; seçmiş olduğunuz sertifika parkurundan üçü ve bir tanesi şahsen tamamlandı. Daha fazlasını bul.
Sertifikanız yasal adınıza düzenlenecek ve belirtilen şartlara göre programı başarıyla tamamladığınızda size gönderilecektir.
seni ne ayıracak
Bu kursu tamamladığınızda, şunları elde edeceksiniz:
- AI teknolojilerinin uygunluğunu iş bağlamınız içinde değerlendirmenize yardımcı olacak bir AI karar çerçevesi.
- Hastane yönetiminden hastalık teşhisine kadar çeşitli sağlık hizmetleri bağlamında mevcut olan yapay zeka fırsatlarına ilişkin içgörüler.
- Özellikle sağlık hizmetlerinde uygulanabilirliği açısından AI ve ML temellerine genel bir bakış.
- AI'nın pratik uygulama ve tasarım zorluklarının anlaşılması.
- Sağlık hizmetlerinde doğal dil işleme, veri analitiği ve makine öğreniminin potansiyeli hakkında bilgi.