探索人工智能如何增强医疗保健系统，旨在提高患者护理和运营效率。本医疗保健中的人工智能课程可帮助您获得实用技能，并通过JHU的专业证书探索新的职业机会。

使用人工智能解决方案推进医疗保健
利用人工智能来增强患者护理、优化工作流程并推动更好的决策。
AI基础和集成：深入了解AI技术和R. O.A.D.医疗保健集成的管理框架。
机器学习模型：区分六种关键算法，并使用准确率和F1分数等指标评估它们的性能。
人类基准和伦理：分析医疗保健人工智能中心理社会预测因素、伦理挑战和监管考虑的复杂细微差别。
预测分析：了解人工智能在预测医疗并发症和管理信息过载方面的作用，包括医疗保健领域的法学硕士。
图分析：探索影响药物依从性的共病、健康风险、社会影响和文化因素。
流行病学模型：应用马尔可夫模型和SEIR等框架来评估大流行期间的疾病传播和人工智能工具。
AI项目陷阱：识别AI项目中的风险并提出缓解策略，以在电子健康记录（EHR）中有效管理数据集。
医疗保健领导力：评估领导风格并探索推动组织采用人工智能的社交网络策略。
AI项目：用可持续的最佳实践评估标定AI试点到医院全面实施的方法。
人工智能的职业道路：研究基本技能和人工智能在优化药品和医疗设备以获得更好结果方面的作用。

为什么在医疗保健计划中选择人工智能
向一流大学学习：获得著名的约翰霍普金斯大学的证书，向世界一流的教师和行业领导者学习。
行业导向课程：掌握人工智能驱动的决策支持、个性化医疗和人工智能在医疗保健中实施的业务策略。
灵活的学习形式：从录制的讲座、现场指导课程和人工智能辅助学习工具中学习。
8+真实世界案例研究：从事8多个实际案例研究，将AI应用于疾病预测、临床工作流程和个性化患者护理。
获得专家指导：从行业专家那里获得见解，以完善您的项目并推进您在人工智能驱动的医疗保健领域的职业生涯。
个性化程序支持：获得专门项目经理的1:1指导和AI专家的学术支持。
该计划非常适合寻求在医疗保健中利用人工智能的专业人士
用人工智能驱动的技能赋予自己能力，以改变医疗保健战略和公共卫生。
• 技术专业人员和医疗顾问：掌握人工智能技术来分析医疗保健数据、自动化日常任务并增强临床决策。
• 医疗保健和医疗技术领域的业务和战略领导者：领导人工智能驱动的医疗保健计划，优化运营效率，并推动战略业务成果。
• 医疗、制药和生物技术专业人员：应用人工智能来增强诊断、个性化治疗计划并加速医学研究。
• 监管机构和医疗政策制定者：利用人工智能进行公共卫生领域的政策分析、数据驱动的决策和有效的资源分配。

医疗保健项目中的人工智能课程
医疗保健中的人工智能课程由约翰霍普金斯大学的著名教师精心设计，并具有现实世界的应用。该计划涵盖基本的人工智能概念、临床决策支持、健康和疾病管理以及医疗保健的商业战略，JHU教师教授了两个关于项目管理和未来趋势的大师班。

Pre-Work：人工智能在医疗保健中的历史
获得人工智能在医疗保健领域发展的基础知识，包括关键里程碑、道德考虑和现实世界的影响。

模块1：医疗保健人工智能的基础
在本模块中，您将学习人工智能及其核心技术的基础知识，重点关注它们在医疗保健中的应用。您将探索人工智能集成的R. O.A.D.管理框架，定义算法，并区分关键的机器学习模型。此外，您将使用准确率和F1分数等指标评估模型性能，并评估医疗保健中伪创新和真正创新之间的区别。

第1周：AI生命周期简介
在第一周，您将探索人工智能（AI）的核心技术和术语及其在医疗保健交付中的作用。本周，您将学习人工智能的定义、关键人工智能技术、基本术语以及人工智能如何影响健康结果。您还将了解人工智能应用中随机化的重要性以及人工智能干预的可靠性和有效性。此外，R. O.A.D.管理框架将作为战略工具引入，以指导人工智能有效融入医疗保健系统，确保与组织目标保持一致并优化人工智能驱动的结果。
案例研究：索赔自动化和提高高血压分类器性能

第2周：机器学习和人工智能基础
本周，您将概述六种机器学习算法，突出它们的主要用例和原则。算法被定义为逐步解决问题的过程，您将了解它们的基本组成部分，包括它们在各种解决问题的场景中如何发挥作用。您将学习使用关键指标评估机器学习模型并评估其有效性。此外，该模块探讨了医疗保健领域伪创新和真实创新之间的差异，强调了循证评估的重要性，以区分真正的进步和纯粹的趋势。

模块2：用于智能决策支持的人工智能
本周，您将探索人工智能如何通过利用预测建模、神经网络和深度学习来增强医疗保健决策的潜力。您将分析人工智能中人类基线的概念、基于风险的方法和心理因素，包括前景理论和现状偏见。该模块还涵盖人工智能在管理信息过载方面的作用、大型语言模型（LLM）在改善医疗保健工作流程方面的潜力，以及与人工智能偏见和人类监督相关的挑战。

第3周：用于决策支持的人工智能
本周，您将探索人工智能中人类基线的概念，将其与基于风险的方法进行比较，同时考虑手动过程以及前景理论和现状偏见的影响。您将评估预测建模、神经网络和深度学习在医疗保健中的作用，并研究这些技术如何应用于应对医疗保健挑战。您将评估医院并发症的预测技术，分析这些技术在现实世界应用中的有效性，并探索评估风险因素和结果的数据驱动方法。
个案研究：纠正器官捐赠的乐观偏差/偏置

第4周：大型语言模型
本周，您将分析AI在管理医学文献中的信息过载方面的作用，并探索有效数据合成的策略，以支持医疗决策。然后，您将研究大型语言模型（LLM）在医疗保健中的作用，特别是它们自动化管理任务和促进患者交互的能力，最终通过简化工作流程来减少临床医生的倦怠。您将进一步评估LLM的局限性，确定这些模型目前缺乏可靠性并需要改进的领域。您将讨论在医疗保健中广泛采用LLM面临的挑战，以及在其应用中对人类监督的迫切需求。

第5周：医疗保健自动化/机器人学

模块3：人工智能用于人口健康和疾病管理
完成本模块后，您将能够分析与共病相关的图分析，识别风险因素和对健康互动的社会影响，以改善患者管理。您将探索文化对药物依从性的影响及其对公共卫生干预的影响。此外，在本模块中，您将应用流行病学模型，如马尔可夫模型和S-E-R框架，以评估疾病传播和大流行期间人工智能工具的有效性。此外，您将研究人工智能在查准率/精确度医学中的作用，以加强健康筛查、治疗方案和早期疾病检测，优化预防性医疗保健策略，并改善患者预后。

第6周：人工智能改善健康结果
本周，您将分析共发病数据，以识别关键风险因素，并评估社会和文化影响如何影响健康互动和药物依从性。您将探索图分析和流行病学模型，如马尔可夫和S-EI-R，以了解疾病传播及其对公共卫生的影响。本周还将涵盖人工智能在增强健康结果方面的作用，特别是在大流行的背景下，人工智能工具可用于改进应对策略。学习者将深入了解人工智能驱动的方法如何识别风险因素，为公共卫生干预提供信息，并支持疾病传播分析以更好地管理健康危机。
案例研究：2019冠状病毒病与贝叶斯数据增强

第7周：学习休息

第8周：设计预防性医疗保健策略
本周，您将分析人工智能在查准率/精确度医学中的作用，重点关注它如何有潜力增强健康筛查流程和个性化治疗方案，以改善患者的预后。您将探索医疗保健中的预测模型，了解这些模型如何帮助早期疾病识别，从而制定更有效的预防性医疗保健策略。通过评估人工智能如何有助于减轻疾病负担和优化治疗路径，您将了解人工智能如何推动个体患者护理和更广泛的医疗保健实践的改进。
案例研究：预测自身免疫疾病

模块4：医疗保健的人工智能商业战略
完成本模块后，您将了解医疗保健中人工智能集成的R. O.A.D.管理框架，并确定人工智能项目中的常见陷阱，提出风险缓解策略。您将分析道德、监管和隐私挑战，以及管理电子健康记录（EHR）中数据集的最佳实践。您将评估医疗保健领导风格及其对人工智能采用的影响，探索组织变革的社交网络策略，并评估标定人工智能试点项目到医院全面实施的方法。最后，您将调查医疗保健中人工智能的职业道路，确定基本技能，并了解人工智能在优化药品和医疗设备以提高疗效和患者安全方面的作用。

第9周：健康数据与伦理
本周，您将分析人工智能在医疗保健领域的道德、监管和隐私挑战，重点关注在保护患者数据的同时促进公平和确保公平访问的策略。讨论将涵盖道德考虑、人工智能技术的监管框架以及与人工智能解决方案相关的隐私问题。学习者将探索保护患者数据的方法、导出电子健康记录（EHR）的流程以及数据清洗和管理的最佳实践。此外，您将研究将人工智能模型集成到EHR系统中的策略，确保符合行业标准和道德准则。
案例研究：偏见、随机化、人类基线、种族无意识的系列案例

第10周：变更管理和采用
本周，您将研究医疗保健领域的正式和非正式领导风格，评估它们对团队动态、决策和人工智能实施的影响。您将分析基于社交网络的变革管理如何影响人工智能的采用，并探索人际关系在推动组织变革中的作用。本周的会议还涵盖了标定卫生系统人工智能试点项目的策略，解决全医院人工智能实施的挑战，并确定医疗保健领域可持续人工智能采用的最佳实践。
案例研究：医疗保健和社交网络中的非正式领导

大师班1：人工智能项目管理与设计
本大师班侧重于将人工智能集成到医疗保健中的R. O.A.D.管理框架，并探索成功实施的关键组成部分。该课程涵盖战略性人工智能集成、人工智能项目中的常见陷阱以及数据问题对人工智能成功的影响。学习者将研究利益相关者参与的作用、变革管理的影响以及有助于人工智能项目成功结果的因素。此外，大师班将提供缓解策略来应对风险和挑战，增加人工智能驱动的解决方案在医疗保健中有效部署的概率。

大师班2：人工智能和医疗保健的未来趋势
本大师班将通过培养成功所需的技能和能力，帮助您探索医疗保健领域人工智能的职业道路。本课程将涵盖个人职业发展战略以及人工智能在制药和医疗设备中日益增长的作用。学习者将评估人工智能如何有潜力提高疗效、缩短新疗法的上市时间和提高患者安全性。此外，大师班将教授具体技能，以确定人工智能驱动的解决方案是否真正优化医疗设备，并在医疗保健应用中提供更高的准查率/精确度和可靠性。

常见问题
约翰霍普金斯大学提供的人工智能医疗保健课程是什么？
这是一个专业证书课程，由约翰霍普金斯大学提供。该计划旨在为医疗从业者提供人工智能和机器学习方面的高级技能，以解决医疗保健领域的现实挑战。
这是一个为期10周的在线课程，将专注于3个关键领域：

智能决策支持：人工智能在预测疾病似然、识别和缓解临床数据集中的偏差以及考虑大型语言模型（LLM）用于医疗援助中的应用。

个性化医疗的人工智能：使用人工智能设计预防性医疗保健策略，以改善健康结果并提供个性化护理解决方案。

扩展解决方案的人工智能业务战略：在医疗保健业务模式中创建人工智能的战略集成，其中涉及人工智能以提高医疗保健交付的效率、可扩展性和可持续性。

该计划的主要成果是什么？
在课程结束时，您将能够：
• 人工智能基础和集成：深入了解人工智能技术和R. O.A.D.医疗保健集成管理。
• 机器学习模型：了解关键算法并使用准确性和F1分数等指标评估其性能。
• 人类基准和伦理：分析心理捕食者、伦理挑战和医疗保健中人工智能监管考虑的复杂细微差别。
• 预测分析：了解人工智能在预测医疗并发症、管理信息过载和评估LLM在医疗保健中的应用中的作用。
• 图分析：探索影响药物依从性的共病、健康风险、社会影响和文化因素。
• 流行病学模型：应用马尔可夫模型和SEIR等框架来评估疾病传播并探索人工智能工具以改善大流行期间的健康结果。
• AI项目陷阱：识别AI项目中的风险并提出缓解策略，以在电子健康记录（EHR）中有效管理数据集。
• 医疗保健领导力：评估领导风格并探索推动组织采用人工智能的社交网络策略。
• 扩展AI项目：评估标定AI试点的方法，以可持续的最佳实践全面实施医院。
• 人工智能的职业道路：研究人工智能在优化药品和医疗设备以获得更好结果方面的基本技能和作用。

这个人工智能和机器学习在医疗保健计划中的持续时间是多少？
该人工智能在医疗保健计划的持续时间为10周。

这个人工智能医疗保健课程的结构和形式是什么？
该计划以灵活的在线格式提供，包括
• 录制的视频讲座，
• 互动指导课程，JHU教师的2个现场大师班

本次面向医疗从业者的人工智能课程课程涵盖了哪些主题？
该AI在医疗保健计划课程中的主题包括：
• 人工智能基础
• 人工智能在诊断和患者护理中的应用
• 预测分析、神经网络和深度学习
• 机器学习模型
• 医疗保健工作流程中的LLM
• 医疗保健自动化和机器人学
• 图分析
• 流行病学建模
• 人工智能医疗保健的伦理和领导力
• 医疗保健系统的人工智能战略
• 变更管理和采用
• AI项目管理与设计
• 人工智能和医疗保健的未来趋势

在这个医疗保健人工智能课程中，我是否会得到任何学习支持？
是的，该计划提供全面的学习支持，包括：
• 来自专业项目经理的个性化帮助，以保持正轨并有效管理您的学习旅程。
• 来自医疗保健AI行业专家的指导，他们将指导您完成现实世界的应用程序和项目工作。

我必须对这个计划做出的每周承诺是什么？
每周的承诺将是每周5-7小时。

谁来教我这门课？
本课程将由著名院士和领先的人工智能专家教授，他们在财富500强公司的领先人工智能实践方面拥有丰富的实际经验。

这个节目中的大师班是关于什么的？
JHU学院将在本课程中开设2个大师班。这些大师班将侧重于：

• 人工智能项目管理与设计
• 人工智能和医疗保健的未来趋势