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医疗保健AI:为劳动力提供数字化转型

了解人工智能如何改变医疗保健以及如何使用它来支持医疗保健劳动力的变化。

8,949参加此课程

面对二进制数字

建立您的数字理解并成为AI医疗保健的冠军

AI正在以各种有益的方式改变医疗保健,从简化工作流程到做出更精确的患者诊断。但是,这并非没有挑战。

曼彻斯特大学与英国健康教育合作,为您创建了一门课程,以查看AI如何转变放射学,病理学和护理等领域的现实示例。

在本课程中,您将发展自己的数字技能,并提高对医疗保健技术的理解,以便您可以加入有关将AI嵌入医疗保健实践的对话。

下载视频:标准或者高清

跳到0分5秒人工智能是什么意思?人工智能将如何改变医疗保健?人工智能能否将时间的礼物送给医疗保健专业人员,以专注于照顾患者,而花费更少的时间从事平凡和重复的行政任务?人工智能是替代者还是同事?这些只是您将在本课程中探索的一些问题。英国曼彻斯特大学和健康教育大学已经聚集在一起,提供了关于人工智能的MOOC。Topol评论于2019年2月发表,概述了20年内,国家卫生服务中的所有工作中有90%将需要一些数字技能的要素。但是我们现在在哪里?

跳到0分钟54秒我们需要什么来支持医疗保健的教育和培训?我们需要一个能够在医疗保健中的人工智能发展中发挥积极作用的劳动力,可以批判性地评估和解释AI和机器人技术的增长和影响。在英国健康教育,我们的愿景是支持数字化转型。并可以在正确的地方获得正确的知识和证据。并实现高质量的决策。

跳到1分23秒在曼彻斯特大学,我们正在与当地的NHS Trusts和National Partners合作,以了解如何最好地支持医疗保健数字化转型的教育需求。本课程将通过提供现实世界的案例研究(包括当地卫生保健伙伴的典范)来使人工智能栩栩如生。在克里斯蒂(Christie),我们认识到人工智能对我们未来发展的战略重要性。我们正在建立学术合作和能力,以帮助我们改变服务并改善患者的体验。我们将向您介绍人工智能和机器学习。并查看是什么激励医疗保健中的人工智能。在第三周,我们将研究数据在实现人工智能潜力方面的重要性。

跳到2分12秒第四周将重点介绍一些真正的例子,其中人工智能嵌入了医疗保健领域,以突出使其在实践中起作用所需的角色,团队和道德要求。最后,在第五周,您将有机会使用现实世界的情况应用您对人工智能和机器学习的知识。我们还将听到医疗保健专业人员如何开始发展自己的数字技能以改变其工作方式的方式。我们希望您喜欢这门课程,可以为人工智能的讨论做出贡献,获得一些实用的工具和指导来支持您自己的发展,并真正成为医疗保健数字化转型的一部分。

教学大纲

  • 第1周

    激励医疗保健中的AI

    • 入门

      在本节中,课程教育工作者将欢迎您参加该课程,您将开始考虑您对AI及其医疗保健申请的了解。

    • 加入对话

      在本节中,我们会查看您将在该领域遇到的一些新术语。

    • 第四工业革命

      在本节中,我们将研究AI在医疗保健中的一些当前用途以及AI对您自己的专业领域的影响。

  • 第2周

    什么是人工智能?

    • AI和机器学习

      人工智能和机器学习(ML)是两个通常互换使用的术语。但是,他们的意思是同样的事情吗?

    • 机器学习工作流程

      本节着眼于机器学习工作流程,并研究机器学习如何在您的角色中创造价值。

    • 机器学习工作流程中的数据

      本节着眼于将我们的偏见强加于用于决策目的的机器学习模型。

  • 第三周

    医疗保健数据

    • 挑战

      在本节中,我们探讨了医疗保健生态系统中的数据。我们调查了拥有不可读的不整合数据以及对机器学习(ML)工作流程的影响的挑战。

    • 如何使用数据

      在本节中,我们研究了通过检查我们的案例研究来解决不同医疗保健问题的不同方式来解决不同的医疗保健问题。

    • 走向未来

      在本节中,我们研究了如何解开围绕数据驱动的健康和社会护理服务的创新以及您将在实现这一目标中发挥的作用。

  • 第4周

    使它起作用

    • 道德和同意

      在本节中,我们研究了收集患者数据以在机器学习工作流程中使用的一些道德问题。

    • 在跨学科团队中工作

      在本节中,我们研究了AI项目如何通过研究我们的一些案例研究而受益于跨学科团队。

    • 新工作方式

      在本节中,我们研究了在医疗保健中使用团队科学模型的好处和挑战。

  • 第5周

    支持和技能劳动力

    • 使用机器学习进行癌症诊断

      在本节中,我们将研究一个实践中的AI行动示例,以证明我们如何使用机器学习诊断癌症。您还将有机会查看是否可以提高算法的性能。

    • 翻译成实践

      在本节中,我们研究了AI在医疗保健方面的含义以及它如何和将改变实践。是替代者还是同事?我们很想听听您的想法。

    • 展望未来

      现在,人工智能在这里,您该怎么做才能准备自己成为数字现成的劳动力的一部分?

您想何时开始?

立即开始并加入全球学习者教室。如果课程尚未开始,您将看到下面列出的未来日期。

  • 现在有空

在本课程中学习

在课程的每一步中,您都可以遇到其他学习者,分享您的想法并在评论中进行积极的讨论。

您将实现什么?

在课程结束时,您将能够...

  • 描述人工智能(AI)在整个卫生部门范围内的医疗保健中的好处和挑战
  • 探索医疗保健中AI的概念,道德原则和方法
  • 调查医疗保健中数据的挑战和机会,以改变患者护理
  • 探索在医疗保健中启用AI所需的角色,团队和技能
  • 将学习应用于真正的基于实践和实践的案例研究,这些案例研究着眼于AI的一系列应用
  • 发展当前的实践,技能和知识,以支持Topol评论的建议

谁是课程?

本课程专为英国的健康和社会护理专业人员而设计。

它与任何想要了解AI在各自医疗保健系统中的基本概念,挑战和机遇的非英国医疗保健专业人员有关。

该课程对于在NHS之外具有相关技能的人也很有用,NHS对来自AI的新专业团体感兴趣,例如临床数据科学家,医疗软件工程师和数字医学专家。

您会和谁一起学?

曼彻斯特大学的生物信息学教授对生物信息学的AI,数据科学和跨学科教育感到兴奋已有20多年了。

Ang Davies是曼彻斯特大学临床生物信息学和医疗科学教育教授,在这些领域开发和领导计划的经验

艾伦·戴维斯(Alan Davies)是曼彻斯特大学健康数据科学的高级讲师,并在健康/临床数据科学和健康信息学方面授课。

曼彻斯特大学医疗科学讲师,具有计算机科学的背景。现在专门研究影响数据景观的健康信息学和社会技术因素。

曼彻斯特大学专门研究医学成像的研究助理。对AI/机器学习及其如何受益社会充满热情。

谁开发了课程?

曼彻斯特大学

从分开原子到给世界石墨烯,曼彻斯特大学拥有世界第一和辉煌的发现。

英国健康教育

英格兰健康教育(HEE)支持向英格兰患者和公众提供出色的医疗保健和健康改善。

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