Искусственный интеллект (AI) в медицине

Все о разработке медицинского ИИ: от сбора данных до практического применения

25 апреля

4 месяца

Онлайн

Для кого этот курс?

Для разработчиков Python, а также учёных из медицины, биологии и смежных областей и врачей со знанием Python, которые собираются или уже работают над проектами ИИ в медицине, и которые хотят не только овладеть практическими навыками, но и расширить свои знания на пересечении медицины и информационных технологий в целом.

Необходимые знания

Основы Python для понимания примеров и выполнения домашних заданий

Что даст вам этот курс?

Вы узнаете

  • Какие задачи в медицине решаются с помощью ИИ, а какие – имеют высокий потенциал
  • Где и почему появляются медицинские данные и какой путь они должны проделать, чтобы стать датасетом
  • Какие особенности медицинских данных важны при разметке и как её правильно организовать
  • Как не потерять доверие медицинских специалистов, внедряя модель в реальную практику

Вы сможете

  • Создавать качественные мультимодальные медицинские датасеты
  • Осуществлять техническую поддержку разметки данных
  • Применять критическое мышление при выборе и постановке задач
  • Ориентироваться в зоопарке современных подходов к машинному обучению
  • Уметь анализировать результаты машинного обучения
  • Узнаете, почему разметить томограмму лёгких многократно сложнее, чем очертить грузовики на уличных фотографиях
  • Научитесь распознавать качественный датасет от некачественного, и применять методики для превращения второго в первый
  • Поймёте, почему диагнозов не один, не два, а иногда пять, и научитесь задавать правильные вопросы медикам

Процесс обучения

Обучение проходит онлайн: вебинары, общение с преподавателями и вашей группой в Telegram, сдача домашних работ и получение обратной связи от преподавателя.

Вебинары проводятся 2 раза в неделю по 2 ак. часа и сохраняются в записи в личном кабинете. Вы можете посмотреть их в любое удобное для вас время.

В ходе обучения вы будете выполнять домашние задания. Каждое из них посвящено одному из компонентов вашего выпускного проекта.

После выполнения всех домашних заданий вы получите готовый выпускной проект.

Оптимальная нагрузка

Возможность совмещать учебу с работой

Портфолио

Индивидуальная разработка итоговой проектной работы 

Перспективы


Получите знания, которые помогут повысить вашу востребованность и доход

Трудоустройство

Многие студенты еще во время прохождения первой части программы находят или меняют работу, а к концу обучения могут претендовать на повышение в должности.

  • Получите помощь с оформлением резюме, портфолио и сопроводительного письма
  • Разместите свое резюме в базе OTUS и сможете получать приглашения на собеседования от партнеров
Формат обучения

Интерактивные вебинары


2 занятия по 2 ак.часа в неделю. Доступ к записям и материалам остается навсегда

Обратная связь


Домашние задания с поддержкой и обратной связью наших преподавателей помогут освоить изучаемые технологии

Активное комьюнити


Чат в Telegram для общения преподавателей и студентов

Программа

Основы медицинской диагностики. Медицинские данные

В этом модуле студент знакомится с особенностями получения, обработки и анализа медицинских данных. Этот модуль отвечает за ключевое отличие курса от стандартных курсов по машинному обучению, потому что даёт инсайты и специфику области.

Тема 1: Введение в медицинскую диагностику

Тема 2: Медицинские данные: источники и классификации

Тема 3: Медицинская визуализация: часть 1

Тема 4: Медицинская визуализация: часть 2

Тема 5: Сигнальные данные

Тема 6: Электронные истории болезней

Тема 7: Биологические данные

Подготовка данных для машинного обучения

В этом модуле студент знакомится с базовыми принципами и технологиями машинного обучения с уклоном в медицинскую область (с примерами и с наиболее часто встречающимися подходами к машинному обучению в медицине).

Тема 1: Сбор первичных данных

Тема 2: Разметка медицинских данных

Тема 3: Организация разметки данных

Тема 4: Медицинские датасеты для ИИ

Типичные практики применения ИИ в медицине

В этом модуле студент знакомится с типичными кейсами применения ИИ в медицине. В каждом кейсе помимо собственно его описания студенту дается обзор современного состояния проблемы, применяющиеся подходы, и известные коммерческие и некоммерческие продукты, решающие описанную проблему. Для некоторых кейсов преподаватели расскажут собственную историю успехов и провалов, и поделятся лайфхаками.

Тема 1: Кейс: Хорошие или плохие «родинки»

Тема 2: Кейс: Детекция патологии на томограммах (срезах)

Тема 3: Кейс: «Дьявол в деталях»: проточная цитофлоуметрия

Тема 4: Кейс: Анализ генетических последовательностей

Тема 5: Кейс: Предсказание судорожных припадков

Тема 6: Кейс: От жалоб и анамнеза – к диагностике

Тема 7: Кейс: «Невидимый нож» в лучевой хирургии

Тема 8: Кейс: Поиск новых лекарственных средств

Валидация и упаковка медицинского ИИ

В этом модуле студент, уже знающий, как собрать данные и какие принципы машинного обучения используются для медицинских задач, знакомится с практикой и сложностями применения ИИ в медицине.

Тема 1: Практика применения ИИ в медицине

Тема 2: Валидация медицинского ИИ

Тема 3: Этика и доверие к медицинскому ИИ

Тема 4: Регистрация ИИ

Проектная работа

Тема 1: Выбор темы и организация проектной работы

Тема 2: Консультация по проектам и домашним заданиям

Тема 3: Защита проектных работ

Тема 4: Подведение итогов курса

Также вы можете получить полную программу, чтобы убедиться, что обучение вам подходит

Выпускной проект


Программа курса составлена в том же порядке, в котором происходит разработка и внедрение модели: от появления данных и формирования чистых и размеченных датасетов до машинного обучения, анализа результатов и выбора моделей. В финальном проекте вы попробуете свои силы во всех перечисленных областях. В качестве основы проекта может быть взята как задача, над которой вы работаете в рамках трудовой занятости, так и вымышленная задача.

Преподаватель

Николай Павлов

SnkeOS GmbH

Advanced Project Engineer

1 год в Otus
85 студентов

Более 7 лет опыта работы с медицинским искусственным интеллектом (ИИ): от сбора первичных данных в медицинских учреждениях до валидации готовых моделей ИИ, анализа баз данных и результатов ИИ. Работал в Сколковском институте науки и технологий и Научно-практическом клиническом центре «Радиология Москвы». Собрал, подготовил и опубликовал крупнейший в мире набор данных КТ органов грудной клетки с признаками поражения коронавирусной инфекцией (COVID-19). Создал техническую базу для проведения первого в мире соревнования «ИИ против рентгенологов», в ходе которого были сравнены результаты анализа рентгено- и маммографий несколькими моделями ИИ и рентгенологами разных стран мира. Николай закончил Первый МГМУ имени И. М. Сеченова (Сеченовский университет) по специальности «Лечебное дело» (2013), получил специализацию по неврологии в Научном центре неврологии Российской академии медицинских наук (2015), а также степень магистра государственного и муниципального управления в сфере здравоохранения на кафедре Управления и экономики здравоохранения Высшей школы экономики (2015). Имеет опыт научно-исследовательских работ по неинвазивной стимуляции головного мозга и сравнительному анализу мировых систем здравоохранения, а также научных и научно-популярных публичных выступлений. Участник Научных боев на радио «Маяк», победитель конкурса «УМНИК» (2020).

Преподает на курсах

  • Искусственный интеллект (AI) в медицине

Эксперты-практики делятся опытом, разбирают кейсы студентов и дают развернутый фидбэк на домашние задания

Корпоративное обучение для ваших сотрудников

Отус помогает развивать высокотехнологичные Команды. Почему нам удаётся это делать успешно:
  • Курсы OTUS верифицированы крупными игроками ИТ-рынка и предлагают инструменты и практики, актуальные на данный момент
  • Студенты работают в группах, могут получить консультации не только преподавателей, но и профессионального сообщества
  • OTUS проверяет знания студентов перед стартом обучения и после его завершения
  • Простой и удобный личный кабинет компании, в котором можно видеть статистику по обучению сотрудников
  • Сертификат нашего выпускника за 5 лет стал гарантом качества знаний в обществе
  • OTUS создал в IT более 120 курсов по 7 направлениям, линейка которых расширяется по 40-50 курсов в год

Сертификат о прохождении курса

OTUS осуществляет лицензированную образовательную деятельность.
В конце прохождения специализации вы получите сертификат OTUS и официальный диплом о получении новой специальности

После обучения вы:

  • Получите материалы по пройденным занятиям (видеозаписи курса и дoполнительные материалы)
  • Создадите свой проект, который поможет при прохождении собеседований
  • Повысите свою ценность и конкурентоспособность как IT-специалист
  • Получите сертификат об окончании курса

Частые вопросы

Почему OTUS?
Мы обучаем IT-сотрудников уже 6 лет, через OTUS прошли 20 000 студентов. Специализируемся на программах для людей с опытом, а ещё – быстро переформатируем учебные программы под изменения в сфере информационных технологий.
Обязательно ли выполнять и защищать выпускной проект?
Для получения сертификата OTUS и УПК (удостоверение повышения квалификации государственного образца) необходимо сдать проект. Кроме того, проект необязательно защищать перед аудиторией, а можно сдать в чате с преподавателем. Для получения УПК также понадобится предъявить документ об образовании.
Обязательно ли выполнять все домашние задания?
Да, если хотите хорошо отточить навыки. На курсе будут практические домашние задания, их выполнение занимает примерно 2-3 часа.
Помогаете ли вы с трудоустройством после курса?
В Otus Club проводятся вебинары на тему трудоустройства, разбор резюме, прохождения собеседований, особенности реферальных программ при найме. Также обратим ваше внимание, что преподаватели курса занимают ведущие позиции в разных компаниях. Будьте активны, выполняйте домашние задания, стройте network с сокурсниками и преподавателями, и вам будет проще найти работу, расширив свои контакты.
Смогу ли я совмещать учебу с работой?
Да. Программа курса рассчитана на студентов, у которых мало времени. Лекции проводим дважды в неделю, домашние задания — не чаще 1 раза в неделю.
Что, если в середине курса я не смогу продолжать обучение?
Вы можете бесплатно перейти в другую группу. Но только один раз.
Я могу вернуть деньги?
Да, мы можем вернуть деньги за то время курса, которое вы ещё не успели отучиться. Например, если курс длится пять месяцев, а вы отучились один, мы вернём деньги за оставшиеся четыре месяца.
Может ли мой работодатель оплатить курс?
Да. Когда свяжетесь с нашим менеджером, уточните, что оплачивать курс будет ваш работодатель.
Остались вопросы?
Оставляйте заявку и задавайте вопросы менеджеру, команда курса с ним на связи и постарается дать вам исчерпывающую информацию.