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코스 개요

생성형 AI 개론

  • AI 및 머신러닝 기초 이해하기
  • 생성형 모델에 대한 심층 탐구
  • 의료 분야에서의 생성형 AI 현황 살펴보기

신약 개발과 생성형 AI

  • AI를 활용한 신속한 약물 설계 방법
  • 성공 사례와 당면 과제에 관한 사례 연구들
  • 가상 스크리닝 및 예측 모델의 활용 방안

생성형 AI를 통한 개인 맞춤형 의료

  • AI를 활용한 치료법 최적화 방법
  • 유전체학과 AI: 개인 맞춤형 의료의 새로운 시대
  • AI 기반 개인 맞춤형 의료에서 고려해야 할 윤리적 문제들

의료 영상 기술의 발전

  • 생성형 AI를 활용한 진단 정확도 향상 방안
  • 3D 의료 영상 및 AI 기반 재구성 기술 개요
  • AI 지원 영상 처리가 환자 치료 결과에 미치는 영향

실제 응용 사례와 향후 전망

  • 임상 현장에서 생성형 AI의 실제 통합 방안
  • 환자 진료 및 관리 측면에서 AI 발전의 미래 전망
  • 최종 과제: 특정 의료 문제 해결을 위한 AI 솔루션 제안하기

윤리적·사회적 영향에 대한 고찰

  • 의료 분야에서의 AI 활용이 초래하는 윤리적 쟁점 탐색
  • 데이터 개인정보 보호, 보안 및 거버넌스 문제 고찰
  • 향후 정책 수립 및 규제 방향에 대한 준비 사항 살펴보기

요약 및 향후 실행 방안 제시

요건

  • 머신러닝 관련 개념에 대한 기초적인 이해
  • Python 프로그래밍에 대한 친숙도
  • 생물학 및 의료 시스템에 관한 초보 수준의 지식

대상자

  • 의료 전문가들
  • 데이터 분석가들
  • 정책 입안자들
 21 시간

참가자 수


참가자별 가격

회원 평가 (2)

예정된 코스

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