通过这个100%在线学位，您将深入研究当前围绕人工智能在医疗领域实施的争论，重点关注其在诊断影像中使用的伦理影响”

诊断影像中的人工智能代表了医疗实践的重大进步。其主要挑战包括算法的透明度，这对于确保自动化决策的可理解性和可靠性至关重要。事实上，医生必须了解人工智能如何影响获得医疗服务的公平性，以及在出现错误时如何分配法律责任。

这就是这门大学课程的出现，将使用道德和算法工具包等工具来解决影像诊断中人工智能 (AI) 的道德问题。从这个意义上说，专业人士将熟悉使用人工智能的基本道德原则，特别强调算法偏差的管理及其对诊断公平性的影响。

同样，法律和监管方面的考虑也将得到解决，利用 Compliance.ai等资源来了解医疗影像领域人工智能的当前监管框架。此外，还将深入研究隐私法规和数据保护，以及这些健康算法的验证和认证要求。还将分析诊断错误时可能的法律责任情况。

接着，学术大纲将通过使用人工智能公益等工具，包括人工智能对公平和获得医疗保健的影响。因此，将深入研究人工智能如何影响医疗服务的分配和策略，以确保即使在资源有限的环境中也能公平地获得这项技术。

通过这种方式，学习计划采用了完全在线的方法，为学生提供完整的体验，而无需前往教育中心或调整预先制定的时间表。此外，还将使用Relearning方法，其特点是重复最相关的概念，以有效理解内容。

现在就报名该课程，您将在其中讨论与医疗领域先进技术集成相关的关键主题。拥有 TECH 的所有质量保证！”

这门人工智能在诊断影像中的伦理与法律问题大学课程包含市场上最完整又最新的科学课程。主要特点是：

• 由人影像诊断中的人工智能专家介绍案例研究的发展情况
• 这门课程的内容图文并茂示意性强,实用性强为那些视专业实践至关重要的学科提供了科学和实用的信息
• 进行自我评估以改善学习的实践练习
• 特别强调创新的方法论
• 理论知识,专家预论,争议主题讨论论坛和个人反思工作
• 可以从任何有互联网连接的固定或便携式设备上获取内容

您将研究基本的伦理原则，例如数据隐私，人工智能获取的公平性和算法的透明度，并特别关注对患者的影响”

这门课程的教学人员包括来自这个行业的专业人士，他们将自己的工作经验带到了这一培训中还有来自领先公司和著名大学的公认专家。

通过采用最新的教育技术制作的多媒体内容，专业人士将能够进行情境化学习即通过模拟环境进行沉浸式培训以应对真实情况。

这门课程的设计集中于基于问题的学习，通过这种方式专业人士需要在整个学年中解决所遇到的各种实践问题。你将得到一个由著名专家开发的创新互动视频系统的支持。

在革命性的Relearning方法的支持下，您将参与有关人工智能在医学领域的伦理和法律影响的最新讨论"

借助广泛的创新多媒体资源库，深入研究有关应用于诊断影像的人工智能主题的算法透明度的法规"

本大学课程的内容经过精心设计，旨在利用全球基因组学与健康联盟 (GA4GH) 等工具，为专业人士提供有关临床研究中人工智能伦理考虑的最新和相关知识。因此，在整个课程中，您将能够获得最前沿的教学资源，例如互动摘要，解释视频和自我评估测试，这将使毕业生获得全面的准备。此外，灵活的100%在线模式将适应医生的专业和个人职责，促进不间断的培训。

您将掌握 Duality SecurePlus 等工具，这将使您能够在研究项目中进行数据保护，确保人工智能在医疗领域的高效使用”

模块 1.人工智能在诊断影像中的伦理与法律问题

1.1. 通过Ethics and Algorithms Toolkit人工智能在诊断影像中应用的伦理和算法工具包

1.1.1. 使用人工智能进行诊断的基本伦理原则
1.1.2. 算法偏差的管理及其对诊断公平性的影响
1.1.3. 诊断人工智能时代的知情同意
1.1.4. 人工智能技术国际实施中的道德挑战

1.2. 通过Compliance.ai将人工智能应用于医学影像的法律和监管考虑

1.2.1. 诊断影像中人工智能的现行监管框架
1.2.2. 遵守隐私和数据保护法规
1.2.3. 健康领域人工智能算法的验证和认证要求
1.2.4. 人工智能诊断错误的法律责任

1.3. 知情同意和使用临床数据的伦理问题

1.3.1. 审查适应人工智能的知情同意流程
1.3.2. 关于在医疗保健中使用人工智能的患者教育
1.3.3. 使用临床数据进行人工智能培训的透明度
1.3.4. 基于人工智能的决策尊重患者自主权

1.4. 人工智能和临床研究中的责任

1.4.1. 使用人工智能进行诊断的职责分配
1.4.2. 人工智能错误对临床实践的影响
1.4.3. 与使用人工智能相关的风险的保险和承保范围
1.4.4. 管理人工智能相关事件的策略

1.5. 通过AI for Good人工智能对公平性和获得医疗保健的影响

1.5.1. 评估人工智能对医疗服务分配的影响
1.5.2. 保证公平获取人工智能技术的策略
1.5.3. 人工智能作为减少健康差距的工具
1.5.4. 资源有限环境下人工智能实施案例研究

1.6. 利用Duality SecurePlus保护研究项目中的隐私和数据

1.6.1. 确保人工智能项目中数据机密性的策略
1.6.2. 患者数据匿名化的先进技术
1.6.3. 保护个人数据的法律和伦理挑战
1.6.4. 安全漏洞对公众信任的影响

1.7. 绿色算法的人工智能和生物医学研究的可持续性

1.7.1. 利用人工智能提高效率和可持续性在研究中
1.7.2. 健康领域人工智能技术的生命周期评估
1.7.3. 人工智能技术基础设施对环境的影响
1.7.4. 人工智能开发和部署的可持续实践

1.8. 使用 IBM AI Fairness 360 对临床领域的人工智能模型进行审计和解释

1.8.1. 定期审核人工智能算法的重要性
1.8.2. 提高人工智能模型可解释性的技术
1.8.3. 向患者和医生传达基于人工智能的决策面临的挑战
1.8.4. 关于人工智能算法透明度的规定 在医疗保健领域的应用

1.9. 通过Hindsait在临床人工智能领域的创新创业

1.9.1. 健康人工智能技术startups 的机会
1.9.2. 公共和私营部门在人工智能开发方面的合作
1.9.3. 健康监管环境中企业家面临的挑战
1.9.4. 临床人工智能创业的成功案例和学习

1.10. 通过全球基因组学与健康联盟 GA4GH 开展国际临床研究合作的伦理考虑

1.10.1. 国际人工智能项目中的伦理协调
1.10.2. 国际合作中文化和监管差异的管理
1.10.3. 公平纳入全球研究的策略
1.10.4. 数据交换的挑战与解决方案

通过这门大学课程，您将确保在影像诊断中使用先进的人工智能工具时遵守法规并承担专业责任”