Detail předmětu
Computer-Aided Medical Diagnostics
FEKT-MPA-PRMAk. rok: 2020/2021
Předmět je věnován použití umělé inteligence v medicíně. Je orientován na získání znalostí o počítačově podporované lékařské diagnostice, principech rozhodování v medicíně, práci s neurčitostí v medicínských datech, usuzování za podmínek neurčitosti, principech fuzzy vyjádření neurčité informace a stavbě expertních systémů. Praktické znalosti získají studenti v oblasti programování expertních systémů.
Jazyk výuky
angličtina
Počet kreditů
5
Garant předmětu
Zajišťuje ústav
Nabízen zahraničním studentům
Všech fakult
Výsledky učení předmětu
Absolvent předmětu je schopen:
- popsat základní způsoby počítačového zpracování biomedicínských dat,
- vysvětlit základní pojmy počítačově podporované lékařské diagnostiky,
- popsat principy základních metod pravděpodobnostního rozhodování,
- diskutovat výhody a nevýhody jednotlivých metod,
- navrhovat jednoduché expertní systémy,
- na základě definovaných požadavků vyhodnotit kvalitu rozhodovacích metod.
- popsat základní způsoby počítačového zpracování biomedicínských dat,
- vysvětlit základní pojmy počítačově podporované lékařské diagnostiky,
- popsat principy základních metod pravděpodobnostního rozhodování,
- diskutovat výhody a nevýhody jednotlivých metod,
- navrhovat jednoduché expertní systémy,
- na základě definovaných požadavků vyhodnotit kvalitu rozhodovacích metod.
Prerekvizity
Student by měl být schopen vysvětlit základní principy pravděpodobnostního počtu, měl by znát základní pojmy zpracování dat a měl by ovládat základní znalosti z databázových systémů. Obecně jsou požadovány znalosti matematiky na úrovni bakalářského studia.
Plánované vzdělávací činnosti a výukové metody
Metody vyučování zahrnují přednášky a laboratorní cvičení na počítači. Předmět využívá e-learning (Moodle). Student odevzdává projekt podle pokynů vyučujících.
Způsob a kritéria hodnocení
až 30 bodů ze cvičení (10 bodů z testu a 20 bodů ze samostatného projektu)
až 70 bodů za písemnou zkoušku
Zkouška je zaměřena na ověření orientace v základních pojmech počítačově podporované lékařské diagnostiky a schopnosti aplikovat základní principy rozhodování v medicíně.
Zkouška z předmětu bude probíhat distančně.
až 70 bodů za písemnou zkoušku
Zkouška je zaměřena na ověření orientace v základních pojmech počítačově podporované lékařské diagnostiky a schopnosti aplikovat základní principy rozhodování v medicíně.
Zkouška z předmětu bude probíhat distančně.
Osnovy výuky
1. Počítačové modely pro rozhodování
2. Neurčitost v medicínské informatice
3. Riziko a neurčitost v rozhodování
4. Racionalita v medicíně
5. Hledání řešení problémů
6. Grafové prohledávání
7. Problém splňování podmínek
8. Reprezentace znalostí
9. Inference
10. Výroková a predikátová logika
11. Rozhodování založené na pravidlech
12. Logické programování
13. Přirozený jazyk
2. Neurčitost v medicínské informatice
3. Riziko a neurčitost v rozhodování
4. Racionalita v medicíně
5. Hledání řešení problémů
6. Grafové prohledávání
7. Problém splňování podmínek
8. Reprezentace znalostí
9. Inference
10. Výroková a predikátová logika
11. Rozhodování založené na pravidlech
12. Logické programování
13. Přirozený jazyk
Učební cíle
Cílem předmětu je poskytnout studentům základní orientaci v problematice počítačově podporované diagnostiky v medicíně s prvky umělé inteligence a navrhování jednoduchých diagnostických systémů pro použití v medicíně.
Základní literatura
O’Regan, G. Propositional and Predicate Logic. Springer, Cham 2017. ISBN 978-3-319-64020-4 (CS)
Panesar, A. Machine Learning and AI for Healthcare. Springer, 2019. ISBN 978-1-4842-3799-1 (CS)
Russell, S. J., Norvig, P. Artificial Intelligence: A Modern Approach. Prentice Hall 2010. ISBN 9780136042594. (CS)
Panesar, A. Machine Learning and AI for Healthcare. Springer, 2019. ISBN 978-1-4842-3799-1 (CS)
Russell, S. J., Norvig, P. Artificial Intelligence: A Modern Approach. Prentice Hall 2010. ISBN 9780136042594. (CS)
Elearning
eLearning: aktuální otevřený kurz
Zařazení předmětu ve studijních plánech
Typ (způsob) výuky
Elearning
eLearning: aktuální otevřený kurz