Главная / Курсы / ИИ в медицине / Профессия Data Scientist в медицине
Профессия Data Scientist в медицине
SkillFactoryонлайн-школа · 4 курса
Оценка редакции ▴ 4.2
Считается по программе, практике, преподавателям и отзывам — не по рекламным бюджетам школы.
✓Плюсы
- Проекты на реальных медицинских данных с анализом КТ-снимков и прогнозированием течения COVID-19
- Диплом о профессиональной переподготовке государственного образца и помощь с трудоустройством
- Рассрочка гибкое расписание (10 часов в неделю) и доступ к материалам навсегда
–Минусы
- Программа сосредоточена на техническом анализе данных и не охватывает правовые и этические аспекты применения ИИ в медицине (обезличивание данных, регулирование, ответственность)
- Отсутствуют практические навыки работы с языковыми моделями (ChatGPT, Claude, GigaChat) для клинических и управленческих задач
Для медиков, биологов и выпускников медицинских вузов, которые хотят применять машинное обучение и анализ данных в медицинской практике и исследованиях
Бонусы и преимущества
Чему учит курс
- Проанализируете КТ-снимки и сделаете модель, предсказывающую течение COVID-19
- Обучите модель анализировать тональность отзывов о больницах, классифицировать жалобы пациентов и генерировать рекомендации по улучшению сервиса
- Получите универсальные знания в науке о данных, которые сможете применять в медицинской сфере
- Научитесь решать задачи в прикладной медицине и биологии
- Сможете работать с данными в Python и основными библиотеками
- Сможете выгружать, очищать, анализировать, визуализировать данные
Программа курса (9 модулей)
Онлайн-программа для обучения профессии Data Scientist в медицине. Курс состоит из 9 модулей и рассчитан на новичков, медиков, биологов и фармацевтов, желающих применять анализ данных в медицинской сфере.
- 1Введение в Data ScienceОсновы работы с данными, Python, Pandas, SQL, Power BI
- 2Основы статистики и теории вероятностей для Data ScienceТеория вероятностей, случайные события, статистические тесты
- 3Основы математики для Data ScienceМатематические объекты, функции, векторы, матрицы, линейная регрессия
- 4Machine Learning JuniorЗадачи ML, линейная регрессия, классификация, кластеризация, нейронные сети
- 5Machine Learning AdvancedAuto ML, Computer Vision, NLP, рекомендательные системы, временные ряды
- 6Deep LearningНейронные сети, инструменты глубокого обучения, сверточные сети, NLP, Reinforcement Learning
- 7Обработка естественного языка (NLP) в медицинеЗадачи NLP, векторизация, рекуррентные сети, классификация в медицине
- 8Компьютерное зрение (CV) для обработки медицинских изображенийЗадачи CV, работа с изображениями, архитектуры глубокого обучения
- 9Итоговая аттестацияПрактическая работа и тестирование
Навыки после курса
Покрытие навыков направления Низкое покрытие
Какие темы подборки «ИИ в медицине» курс закрывает, а какие остаются за его рамками.
Закрывает
- Применение ИИ-систем анализа медицинских изображений (рентген, КТ, МРТ, гистология) и интерпретация их выводов
- Анализ обратной связи пациентов и репутации клиники с помощью ИИ (тональность отзывов, классификация жалоб, шаблоны ответов)
- Работа с медицинскими данными и аналитикой на базовом уровне (выгрузки из МИС, Excel/SQL, дашборды, показатели качества)
Не входит в программу
- Формулирование запросов к языковым моделям для клинических и управленческих задач (ChatGPT, Claude, YandexGPT, GigaChat)
- Обезличивание персональных и медицинских данных перед передачей в ИИ-сервисы (152-ФЗ, врачебная тайна)
- Ведение и автоматизация медицинской документации с помощью ИИ (структурирование анамнеза, протоколов, выписок, эпикризов)
- Расшифровка и структурирование записи приёма в готовый текст (голос-в-текст: Whisper, Yandex SpeechKit, медицинские скрайб-сервисы)
- Использование ИИ как поддержки клинических решений: генерация гипотез, чек-листов обследования, проверка взаимодействия лекарств
- Критическая проверка ответов ИИ: выявление галлюцинаций, сверка с клиническими рекомендациями, гайдлайнами и первоисточниками
- Поиск и разбор научной литературы с помощью ИИ-сервисов (Consensus, Elicit, Scholar-ассистенты, перевод статей)
- Настройка ИИ в маршруте пациента и сервисе: чат-боты записи, напоминания, преддиагностический сбор жалоб, ответы на типовые вопросы
- Оценка эффекта внедрения ИИ-решения в метриках клиники и деньгах (время приёма, поток, конверсия, стоимость владения)
- Проектирование и пилотное внедрение ИИ-решения в процессы медорганизации: подбор инструмента под задачу, регламенты, обучение команды
- Ориентация в регулировании ИИ в здравоохранении: статус медицинских изделий на базе ИИ, требования к регистрации, ответственность и этика
Описание курса
Отзывы о курсе
Что рассказывают студенты, прошедшие курс.
Отзывов пока нет — будьте первым, кто поделится опытом обучения.


