Technologie / Sztuczna inteligencja

Deep Learning w analizie danych biomedycznych w R

Szkolenie poświęcone jest zaawansowanym technikom deep learning realizowanym w środowisku R z wykorzystaniem pakietów keras i torch. Program obejmuje analizę obrazów medycznych za pomocą sieci CNN, przetwarzanie szeregów czasowych pacjentów z użyciem RNN, transfer learning dla małych zbiorów danych medycznych oraz metody wyjaśnialności modeli. Szczególną uwagę poświęcono walidacji regulacyjnej wymaganej przy wdrażaniu modeli w środowisku klinicznym.

Dlaczego warto wybrać to szkolenie?

Deep learning rewolucjonizuje analizę danych biomedycznych — od diagnostyki obrazowej po modelowanie przebiegu choroby. Szkolenie koncentruje się na praktycznym zastosowaniu pakietów keras i torch w środowisku R do budowy sieci CNN dla analizy patologii, RNN dla szeregów czasowych pacjentów oraz technik transfer learning niezbędnych przy pracy z małymi zbiorami danych medycznych. Szczególny nacisk położony jest na wyjaśnialność modeli i walidację regulacyjną.

Po ukończeniu szkolenia uczestnicy będą potrafili: budować i trenować sieci CNN w R do analizy obrazów medycznych, modelować szeregi czasowe pacjentów za pomocą RNN (LSTM, GRU), stosować transfer learning na małych zbiorach danych medycznych, stosować metody wyjaśnialności modeli deep learning istotne w kontekście klinicznym. Te kompetencje bezpośrednio przekładają się na wyższą efektywność w realizacji projektów IT.

Szkolenie jest szczególnie wartościowe dla: analityków danych biomedycznych pracujących w R, bioinformatyków i biostatystyków, badaczy klinicznych z doświadczeniem w R.

Co wyróżnia nasze podejście?

W EITT wierzymy, że najlepsza nauka odbywa się przez praktykę. W ciągu 3 dni intensywnego szkolenia uczestnicy pracują na realnych przykładach i scenariuszach, co gwarantuje nie tylko zrozumienie teorii, ale przede wszystkim umiejętność jej praktycznego zastosowania.

Z ponad 2500 szkoleń w ofercie i oceną 4.8/5 od uczestników, EITT jest zaufanym partnerem w rozwoju kompetencji dla organizacji każdej wielkości. Nasi trenerzy to praktycy z wieloletnim doświadczeniem, którzy dzielą się aktualną wiedzą i sprawdzonymi rozwiązaniami.

Szukasz szkolenia dopasowanego do potrzeb Twojego zespołu? Skontaktuj się z nami — przygotujemy program dostosowany do Twoich wymagań.

Korzyści

Uczestnik nauczy się budować i trenować sieci CNN w R do analizy obrazów medycznych
Opanuje techniki modelowania szeregów czasowych pacjentów za pomocą RNN (LSTM, GRU)
Zdobędzie umiejętność stosowania transfer learning na małych zbiorach danych medycznych
Pozna metody wyjaśnialności modeli deep learning istotne w kontekście klinicznym
Będzie potrafił przeprowadzić walidację regulacyjną modeli zgodnie z wymogami branżowymi
Nauczy się przetwarzać i augmentować dane obrazowe w ekosystemie R
Zrozumie specyfikę wdrażania modeli deep learning w środowisku klinicznym
Rozwinie umiejętność dokumentowania modeli dla organów regulacyjnych

Dla kogo jest to szkolenie?

Analitycy danych biomedycznych pracujący w R

Bioinformatycy i biostatystycy

Badacze kliniczni z doświadczeniem w R

Specjaliści ds. obrazowania medycznego

Data Scientists w firmach farmaceutycznych i biotechnologicznych

Inżynierowie ML zainteresowani zastosowaniami medycznymi

Pracownicy naukowi uczelni i instytutów badawczych

Konsultanci analityczni w sektorze healthcare

Wymagania wstępne

Znajomość języka R na poziomie zaawansowanym
Podstawowa wiedza o sieciach neuronowych i deep learning
Doświadczenie w pracy z danymi biomedycznymi lub klinicznymi
Znajomość podstaw przetwarzania obrazów

Program szkolenia

Pakiety keras i torch dla R — konfiguracja i architektura
Przetwarzanie i augmentacja danych obrazowych w R
Przygotowanie danych medycznych (obrazy, szeregi czasowe, tabele kliniczne)
Zarządzanie środowiskiem GPU z poziomu R

Sieci konwolucyjne dla klasyfikacji patologii
Segmentacja obrazów histopatologicznych
Detekcja anomalii na zdjęciach radiologicznych
Augmentacja danych dla małych zbiorów obrazów medycznych

Modelowanie przebiegu choroby z LSTM i GRU
Predykcja zdarzeń klinicznych na podstawie danych EHR
Analiza sygnałów biomedycznych (EKG, EEG)
Obsługa brakujących danych w szeregach czasowych

Pretrenowane modele dla obrazowania medycznego
Fine-tuning na specjalistycznych zbiorach danych
Techniki few-shot learning w kontekście biomedycznym
Strategie walidacji przy ograniczonej liczbie próbek

Metody wyjaśnialności modeli deep learning (Grad-CAM, saliency maps)
Dokumentacja modelu dla organów regulacyjnych
Walidacja kliniczna i testy A/B w środowisku medycznym
Wymogi FDA i MDR dla oprogramowania jako wyrobu medycznego

Formy realizacji

Online

Wygoda uczestnictwa z dowolnego miejsca
Interaktywne sesje na żywo z trenerem
Materiały dostępne przez 30 dni
Brak kosztów dojazdu

Stacjonarnie

Bezpośredni kontakt z trenerem i grupą
Intensywne warsztaty praktyczne
Networking z innymi uczestnikami
Pełne skupienie na nauce

Tematy szkolenia

Keras i torch w R CNN dla patologii Segmentacja obrazów medycznych RNN dla danych pacjentów Analiza sygnałów biomedycznych Transfer learning medyczny Few-shot learning biomedyczny Wyjaśnialność modeli Grad-CAM Walidacja regulacyjna FDA/MDR Augmentacja danych medycznych Dokumentacja modeli klinicznych Fine-tuning na danych specjalistycznych

Najczęściej zadawane pytania

Jakie są wymagania wstępne do udziału w szkoleniu?

Do udziału w szkoleniu Deep Learning w analizie danych biomedycznych w R zalecamy: Znajomość języka R na poziomie zaawansowanym; Podstawowa wiedza o sieciach neuronowych i deep learning; Doświadczenie w pracy z danymi biomedycznymi lub klinicznymi.

W jakim formacie i jak długo trwa szkolenie?

Szkolenie trwa 3 dni i jest dostępne w formacie online oraz stacjonarnym. Zajęcia prowadzone są w godzinach 9:00-16:00. Możemy również dopasować harmonogram do potrzeb Twojego zespołu.

Dla kogo przeznaczone jest to szkolenie?

Szkolenie jest skierowane do: Analitycy danych biomedycznych pracujący w R; Bioinformatycy i biostatystycy; Badacze kliniczni z doświadczeniem w R.