פורטל הסטודנטים

ללמידת מכונה יש פוטנציאל גדול לשיפור הרפואה. אנו נקרא ונדון בצורה ביקורתית מאמרים עדכניים המראים כיצד למידת מכונה משמשת ל: שיפור אבחנות, טיפולים מותאמים אישית, ניתוח תמונות רפואיות וטקסט רפואי, הפחתת עלויות רפואיות, הפחתת הטיה לא הוגנת, והבנה טובה יותר של הפיזיולוגיה האנושית. תוצאות למידה: בסיום הקורס הסטודנט יהיה מסוגל: 1. לתת שלוש דוגמאות למשימות אבחון בהן כלים של למידת מכונה הראו יתרון על פני רופאים 2. להסביר כיצד כלים של למידת מכונה יכולים לסייע בהתאמת טיפול אישי, ומהם הקשיים המיוחדים במשימה זו לעומת משימות אבחון 3. להסביר עבור אילו מטלות רפואיות הכלים העכשוויים של למידה עמוקה מתאימים, ועבור אילו מטלות הם אינם מתאימים 4. ליישם מודל למידת מכונה על נתונים רפואיים ולהסביר לגורם רפואי את היתרונות והחסרונות של המודל לעומת רופא אנושי. להסביר מהם המצבים בהם הסטודנט ממליץ להשתמש במודל, והמצבים בהם עדיף להימנע משימוש בו 5. להעלות מספר סוגיות אתיות הנובעות משימוש בכלים של למידת מכונה ברפואה

פקולטה: מדעי הנתונים וההחלטות
|תואר ראשון |תארים מתקדמים

מקצועות קדם

46193 - עיבוד וניתוח מידע או 46202 - עיבוד וניתוח מידע או 46203 - תכנון ולמידה מחיזוקים או 97209 - למידה חישובית 2