Cá Nhân Hóa Điều Trị và Chăm Sóc Bệnh Nhân Với GenAI - Xây Dựng Phác Đồ Điều Trị Phù Hợp
Mục tiêu - Sứ mệnh

✅ Phân tích dữ liệu đa chiều của bệnh nhân bằng GenAI

✅ Xây dựng AI Agent hỗ trợ gợi ý phác đồ, nhắc tái khám, theo dõi điều trị

✅ Áp dụng AI để tư vấn chăm sóc sức khỏe theo từng cá nhân cụ thể

  • Cá Nhân Hóa Điều Trị và Chăm Sóc Bệnh Nhân Với GenAI – Xây Dựng Phác Đồ Điều Trị Phù Hợp Từng Cá Thể

    Thời lượng: 40 giờ

    Lớp cấp tốc: 16 giờ

    Kết quả đầu ra:

    ✅ Biết cách tích hợp GenAI để tạo phác đồ riêng dựa trên dữ liệu bệnh nhân
    ✅ Biết cách xây hệ thống chăm sóc tiếp diễn dựa trên AI Agent cá nhân hóa
    ✅ Hiểu nguyên tắc phân tích hồ sơ di truyền, chỉ số y sinh, hồ sơ điều trị
    ✅ Có khả năng triển khai thử nghiệm hệ thống AI cá nhân hóa cho một bệnh lý cụ thể
    ✅ Biết cách đảm bảo đạo đức và kiểm thử độ an toàn của hệ thống AI trong môi trường lâm sàng

Chi tiết khóa học

Bài 1: Nền tảng Y học Cá thể hóa & GenAI

  • Từ điều trị chung đến điều trị theo cá nhân: bước tiến y học

  • Giới thiệu mô hình AI hỗ trợ phác đồ

  • Tổng quan công cụ: GPT-4, BioGPT, MedPaLM, RAG, AutoGen…

  • Phân tích 1 case study về cá nhân hóa điều trị ung thư vú

Bài 2: Thu thập và chuẩn hóa dữ liệu bệnh nhân đa chiều

  • Dữ liệu đầu vào: hồ sơ gen, sinh học, hồ sơ EHR, lối sống

  • Chuẩn hóa dữ liệu theo HL7, FHIR, ICD

  • Nhận dạng chỉ số quan trọng cho từng loại bệnh

  • Xây pipeline xử lý dữ liệu bệnh nhân ảo từ 3 nguồn khác nhau

Bài 3: Phân tích và gợi ý phác đồ điều trị bằng GenAI

  • Sử dụng GenAI để gợi ý điều trị theo guideline & cá nhân hóa

  • Áp dụng RAG để tra cứu tài liệu điều trị tiên tiến nhất

  • Giao tiếp AI Agent – bác sĩ lâm sàng

  • Tạo AI Agent đề xuất điều trị theo guideline và lịch sử bệnh án

Bài 4: AI chăm sóc tiếp diễn – Theo dõi, điều chỉnh, cảnh báo

  • Nhắc uống thuốc, điều chỉnh phác đồ theo phản ứng bệnh nhân

  • Dự báo biến chứng, phản ứng phụ cá biệt

  • Cá nhân hóa giao diện tương tác người bệnh

  • Xây Agent gửi cảnh báo khi chỉ số bất thường + đề xuất hành động

Bài 5: Đạo đức, kiểm định và ứng dụng thực tế

  • Tuân thủ đạo đức y sinh học trong AI

  • Kiểm định mô hình – tránh bias – ngăn lỗi chết người

  • Mô hình triển khai thử nghiệm – từ lab đến phòng khám

  • Soạn bộ tiêu chuẩn kiểm tra AI điều trị cá nhân hóa

Đăng ký khóa học