Курс AI для цифрової медицини

Навчіться знаходити реальні healthcare-проблеми, працювати з медичними даними й створювати AI-powered HealthTech-продукти: від ідеї та MVP - до інтеграції, запуску і масштабування.

Програма курсу

Healthtech Ecosystem

• Розберете, як працює HealthTech-екосистема і хто є її ключовими учасниками
• Навчитеся відрізняти User, Buyer, Decision Maker та Beneficiary
• Зрозумієте, як знаходити реальні pain points та unmet needs у healthcare
• Навчитесь оцінювати, чи варто розв’язувати конкретну проблему за допомогою AI
• Визначатимете user value, business value, feasibility й ризики AI-рішення

Еволюція healthtech: від digital до АІ

• Простежите розвиток healthcare від традиційної медицини до AI-powered продуктів
• Розберете, чому Digital Health, зростання обсягів даних і Machine Learning прискорили розвиток AI в медицині
• Дізнаєтесь, які проблеми healthcare вже розв’язує AI
• Зрозумієте специфіку AI в медицині: якість даних, високу ціну помилки та роль людини
• Розберете кейси Viz.ai, Abridge та Dexcom

Медичні дані: джерела, типи та особливості

• Зрозумієте, чому AI-продукт у healthcare починається з даних, а не з моделі
• Розберете шлях медичних даних від пацієнта до AI-продукту
• Попрацюєте зі structured data, medical imaging, clinical text і time series
• Дізнаєтесь, як якість, повнота і bias впливають на AI-рішення
• Ознайомитеся з реальними медичними датасетами MIMIC-IV та MTSamples

Медичні дані в АІ-продуктах

• Розберете Data Lifecycle: від збору даних - до інтеграції AI-моделі
• Зрозумієте, як очищають, анотують і готують навчальні вибірки
• Дізнаєтесь, як різні типи медичних даних використовують для різних AI-задач
• Навчитесь оцінювати dataset за якістю, репрезентативністю і достатністю
• Визначатимете ризики та обмеження використання медичних даних

Основи АІ для медичних зображень

• Розберете специфіку медичних зображень і формат DICOM
• Дізнаєтесь, які задачі AI розв’язує в medical imaging
• Простежите розвиток computer vision від CNN до Vision-Language моделей
• Розберете проблеми анотації, domain shift і роботи з рідкісними патологіями
• Зрозумієте, за якими метриками оцінюють якість AI-моделей в медицині

Від ML-моделі до AI-продукту в медичній візуалізації

• Побудуєте pipeline від медичного зображення до результату AI-моделі
• Розберете інтеграцію AI в clinical workflow
• Дізнаєтесь, як працюють 2D-, 3D-рішення та інтеграції з PACS
• Проаналізуєте AI-продукти Viz.ai, Aidoc та Gleamer
• Навчитесь оцінювати AI-функціональність з позиції продуктової та бізнес-цінності

Основи АІ для клінічного тексту

• Розберете основні типи клінічної документації
• Дізнаєтесь, як AI класифікує, аналізує, сумаризує та генерує клінічний текст
• Простежите розвиток технологій від rule-based систем до Clinical LLM
• Розберете ризики галюцинацій, неоднозначності й потребу в клінічній валідації
• Зрозумієте, як оцінюють якість NLP- та Generative AI-рішень у медицині

Від LLM до АІ-продукту для клінічного тексту

• Побудуєте pipeline обробки клінічної документації
• Розберете використання LLM, RAG та Human-in-the-loop у HealthTech
• Зрозумієте, як AI інтегрується з EHR та clinical workflow
• Проаналізуєте продукти Abridge, CodaMetrix та Ambience Healthcare
• Навчитесь оцінювати цінність, ризики та обмеження AI для клінічного тексту

АІ для Wearbles та часових рядів

• Розберете, як AI працює з ECG, PPG, glucose monitoring, активністю і сном
• Дізнаєтесь, як моделі класифікують стани, прогнозують події та виявляють аномалії
• Простежите розвиток підходів від статистичних моделей до Transformers і Foundation Models
• Розберете проблеми шуму, пропущених даних і персоналізації
• Зрозумієте, як оцінювати якість AI для фізіологічних сигналів

Від часових рядів до AI-продукту

• Побудуєте pipeline від wearable-пристрою до AI-рекомендації
• Розберете безперервний моніторинг, раннє виявлення станів та персоналізовані сповіщення
• Дізнаєтесь, як працюють real-time processing, edge AI та інтеграції з мобільними застосунками
• Проаналізуєте Dexcom, Biofourmis, Empatica, Fitbit, WHOOP, Oura Ring та Apple Watch
• Зрозумієте перспективи цифрових біомаркерів та персоналізованого прогнозування здоров’я

Цифрова екосистема як основа healthtech-продукту

• Зрозумієте різницю між AI-моделлю та повноцінним HealthTech-продуктом
• Розберете ключові компоненти digital healthcare ecosystem
• Відрізнятимете цифровізацію, автоматизацію, rule-based системи та AI
• Проаналізуєте продукти Helsi, Epic, MyChart і Doctolib
• Навчитеся визначати, коли AI дійсно потрібен, а коли ефективніше використати простіше рішення

Як AI підсилює сучасний healthtech

• Розберете місце AI в архітектурі HealthTech-продукту
• Зрозумієте, як в одному продукті можуть працювати CV, NLP, LLM і time-series моделі
• Розглянете рівні складності AI-рішень - від rule-based automation до AI-first платформ
• Навчитесь обирати AI-підхід під конкретну продуктову задачу
• Оцінюватимете AI-функціональність за бізнес-цінністю, даними, інтеграціями та ризиками

Безпека, етика і regulatory в АІ для healthcare

• Розберете privacy, consent, доступ, використання та зберігання медичних даних
• Зрозумієте відповідальність за medical content і результати AI
• Визначите, де потрібен Human Oversight
• Навчитесь оцінювати й мінімізувати ризики HealthTech-продукту
• Зрозумієте, як Legal, Medical і Compliance requirements впливають на продукт ще до запуску

Запуск та розвиток AI healthtech-продуктів

• Навчитеся перетворювати healthcare problem на концепцію AI-powered продукту
• Визначите target audience, stakeholders, user value та business value
• Сформуєте product strategy та MVP
• Розберете validation, product metrics та KPI
• Навчитесь ухвалювати рішення щодо масштабування, зміни або зупинки продукту

Від AI-демо до реального продукту: кейси healthtech, fitnesstech i sportstech

• Розберете актуальні AI-тренди й відокремите реальну цінність від маркетингового хайпу
• Дізнаєтесь, як балансувати між технологією, потребами користувача, бізнес-моделлю та вартістю розробки
• Проаналізуєте реальні кейси PARADIGMA.ST
• Розберете типові проблеми з даними, R&D, hardware та інтеграціями
• Навчитесь ухвалювати рішення Build vs Buy vs Integrate
• Зрозумієте, як AI-продукт еволюціонує від MVP до складніших персоналізованих рішень

Воркшоп: моделюємо AI healthtech-продукт

• Отримаєте продуктову задачу в HealthTech, FitnessTech або SportsTech
• Визначите проблему користувача, необхідні дані та майбутню цінність продукту
• Спроєктуєте MVP, який дозволить перевірити гіпотезу й почати накопичувати дані
• Побудуєте roadmap від базового продукту до інтеграції AI та власних моделей
• Проаналізуєте ризики й потенційні конкурентні переваги
• Презентуєте й аргументуєте власну продуктову стратегію

Захист курсового проєкту

• Презентуєте концепцію власного AI-powered HealthTech-продукту
• Покажете healthcare problem, цільову аудиторію та value proposition
• Обґрунтуєте використання AI, формат MVP та ключові KPI
• Представите ризики та roadmap розвитку продукту
• Отримаєте фідбек на фінальний проєкт

Особливості курсу

• Допомога ментора
• Практика
• Кейс в портфоліо
• Курсовий проєкт
• Сертифікат про проходження курсу

Викладачі курсу

• Софія Димура - Data Scientist & ML Engineer | In Silico Drug & Medicinal Chemistry
• Ольга Пілявська - Digital Program Manager | Cross-Functional Program & Project Delivery
• Михайло Смородін - Founder & CEO at PARADIGMA.ST