Искусственный интеллект в медицине

   Клинико-ориентированный подход: Акцент на решении практических клинических задач (диагностика, прогноз, выбор тактики), а не на абстрактных алгоритмах.

  Этика и практика «взаимодействия»: Глубокое рассмотрение этических, юридических и социальных последствий (ELSI), а также формирование навыков эффективной коллаборации «врач + AI-система».

  Доказательность и регуляторика: Фокус на доказательной базе AI-решений, принципах валидации и особенностях регуляторного одобрения (как в РФ, так и международный опыт, например, FDA).

   Междисциплинарность: Мост между медициной, биоинформатикой и IT. Язык обучения адаптирован для специалистов без глубокого математического бэкграунда.

  Результат: комплексное понимание принципов, возможностей и ограничений искусственного интеллекта для его грамотного и безопасного применения в клинической практике, диагностике, научных исследованиях и управлении медицинской организацией.

  Навык: Слушатели разрабатывают и защищают проект, представляющий собой детальный протокол внедрения конкретного AI-решения в гипотетической или реальной клинической/организационной ситуации. Это может быть план пилотного внедрения системы анализа рентгеновских снимков в поликлинике, ТЭО внедрения предиктивной аналитики для снижения госпитальных инфекций или критический разбор существующего на рынке AI-продукта с точки зрения доказательной базы и клинической полезности. Проект должен включать анализ потребностей, критерии успеха, план валидации, оценку рисков и этико-правовое обоснование.