Write your awesome label here.

AI și Sănătate Digitală

Inteligența artificială și tehnologiile digitale remodelează modul în care cunoștințele de sănătate sunt create, partajate și aplicate. MERIC Academy oferă învățare accesibilă, orientată spre practică, care îi ajută pe profesioniști să înțeleagă tehnologiile emergente, să-și evalueze valoarea și să le folosească în mod responsabil, creativ și încrezător într-o lume digitală în evoluție.
Write your awesome label here.

· 12 ore de formare
· 6 module
· în ritm propriu
· certificat de absolvire

Despre curs

Inteligența artificială a intrat deja în spitale. Sisteme care citesc radiografii, algoritmi care prezic riscul de sepsis, asistenți care redactează scrisori medicale — toate sunt propuse, cumpărate și implementate. Iar cei care trebuie să le folosească, să le conteste sau să le explice pacienților sunt clinicienii.
Problema este că formarea disponibilă merge, de obicei, în două direcții greșite: fie cursuri tehnice scrise pentru ingineri, pline de matematică și cod, fie prezentări entuziaste care promit revoluții fără să spună nimic despre limite.
Acest curs este construit altfel. Vă oferă exact cât trebuie să înțelegeți pentru a lua decizii bune: cum funcționează aceste sisteme, ce pot cu adevărat, unde greșesc previzibil și ce responsabilitate vă revine când le folosiți. Fără matematică, fără cod, fără jargon inutil — dar și fără simplificări care v-ar lăsa nepregătiți în fața unui furnizor bine pregătit.

Pentru cine este acest curs

• Medici de orice specialitate, care vor să înțeleagă ce li se propune și să evalueze critic instrumentele care ajung în secție
• Asistenți medicali, care lucrează direct cu sistemele de monitorizare, alertare și documentare
• Studenți la medicină și rezidenți, care își vor practica întreaga carieră alături de aceste instrumente
• Personal de conducere din sănătate, implicat în decizii de achiziție, guvernanță sau conformitate

Nu aveți nevoie de nicio pregătire tehnică prealabilă. Nu se scrie cod, nu se rezolvă ecuații. Dacă știți să interpretați sensibilitatea și specificitatea unui test diagnostic, aveți deja fundamentul necesar.

Acest curs nu este pentru dumneavoastră dacă…
…căutați un curs de programare, doriți să construiți modele de inteligență artificială sau aveți nevoie de pregătire tehnică pentru o carieră în informatică medicală. Există cursuri excelente pentru asta — acesta nu este unul dintre ele.

Write your awesome label here.
Write your awesome label here.

Ce veți putea face după acest curs

• Evalua critic orice sistem de IA care vă este propus, cu o listă structurată de întrebări care nu necesită cunoștințe tehnice
• Citi corect performanța unui model — sensibilitate, valoare predictivă, curbă ROC, calibrare — și înțelege de ce un sistem „cu 95% acuratețe" poate fi inutil în secția dumneavoastră
• Recunoaște capcanele documentate: părtiniri moștenite din date, scurtături de învățare, derivă în timp, alarme false, halucinații
• Folosi responsabil instrumentele generative în activitatea zilnică, știind exact ce date pot fi introduse și ce trebuie verificat
• Explica pacienților și colegilor ce face — și ce nu face — un algoritm, într-un limbaj accesibil
• Înțelege cadrul juridic european și românesc: Regulamentul privind inteligența artificială, GDPR, dispozitivele medicale, răspunderea profesională

Structura cursului

Modulul 1 · Peisajul inteligenței artificiale — 20 min

Ce este și ce nu este inteligența artificială. Diferența dintre IA, învățare automată și învățare profundă. De ce progresul a explodat abia în ultimul deceniu. Primele exemple clinice reale și limitele lor.

Modulul 2 · Datele: fundația inteligenței artificiale — 45 min

De ce un model este întotdeauna oglinda datelor sale. Calitatea datelor în cinci întrebări. Standardele care fac datele să circule (FHIR, DICOM, ICD-10, SNOMED CT, LOINC). Spațiul european al datelor de sănătate. Învățarea federată și datele sintetice. Și cinci obiceiuri de documentare care schimbă mult, fără niciun cost.

Modulul 3 · Învățarea automată clasică — 45 min

Descoperiți că scorurile de risc pe care le folosiți deja — CHA₂DS₂-VASc, Framingham, Wells — sunt învățare automată. Cum se citește corect performanța unui model. Trei eșecuri celebre, documentate în literatură: paradoxul astm–pneumonie, modelul comercial de sepsis care rata două treimi din cazuri și algoritmul care prezicea costurile în loc de nevoia de îngrijire.

Modulul 4 · Rețele neuronale și învățare profundă — 45 min

Cum a învățat calculatorul să „vadă" imagini medicale, explicat fără nicio formulă. Bornele istorice și, mai important, primul studiu randomizat al inteligenței artificiale în screeningul mamografic, pe peste 105.000 de femei. Patru moduri specifice de eșec — inclusiv ce se întâmplă când un sistem cu peste 90% acuratețe în laborator ajunge într-o clinică unde nu se poate trage perdeaua.

Modulul 5 · Inteligența artificială generativă — 55 min

Modelele de limbaj, de la mecanism la utilizare practică. Cum se formulează o cerere bună. Ce arată cele două studii randomizate pe medici — cu un rezultat care surprinde. Dovezile despre documentarea ambientală. Și riscurile de altă natură: halucinația ca mecanism, tendința modelului de a vă da dreptate și bucla de confirmare reciprocă dintre dumneavoastră și instrument.

Modulul 6 · IA responsabilă în practica clinică — 30 min

Cele patru straturi de reglementare care se suprapun. Calendarul real de aplicare a Regulamentului european privind inteligența artificială, cu modificările recente, și stadiul din România. Cine răspunde juridic pentru ce — și ce nu se schimbă în obligațiile dumneavoastră profesionale. Etica, redusă la patru întrebări practice. Și lista de verificare pentru momentul în care un sistem ajunge în secția dumneavoastră.

Cum se desfășoară

4 ore prezentări video narate, împărțite în 6 module
8 ore lucru individual: teste, materiale de aprofundare, aplicare
1 proiect final pe o temă din propria activitate
Certificat la promovarea proiectului final
Cursul poate fi parcus în ritmul dumneavoastră, când vă permite programul, de pe orice dispozitiv. Nu există ore fixe și nu pierdeți nimic dacă vă întrerupeți.

Ce primiți la fiecare modul

• Prezentarea video narată, cu grafică proprie și exemple clinice

• Testul de autoevaluare, cu explicații detaliate pentru fiecare răspuns

• Materialele suplimentare: studiile citate, cu referințe complete, plus un glosar al termenilor din modul

Write your awesome label here.
Write your awesome label here.

Proiectul final și certificatul

Certificatul de absolvire se obține prin depunerea și promovarea unui proiect final, aplicat pe activitatea dumneavoastră.

Nu este o lucrare academică. Este exercițiul care transformă cursul în competență utilizabilă: analizați un sistem de inteligență artificială real din domeniul dumneavoastră — unul folosit deja în instituție, unul care v-a fost propus sau unul pe care l-ați întâlnit în literatură — și îl evaluați cu instrumentele din curs. Ce prezice? Pe cine a fost validat? Ce se întâmplă la pragul folosit efectiv? Ce riscuri specifice ridică și ce ar trebui verificat înainte de utilizare?

Este, în același timp, un document pe care îl puteți folosi mai departe în instituția dumneavoastră.

De ce acest curs este diferit

Este construit pe dovezi, nu pe entuziasm. Fiecare afirmație importantă este susținută de studii publicate în reviste de referință, iar referințele complete sunt în materialele suplimentare, ca să le puteți verifica.
Este onest despre limite. Veți afla nu doar unde inteligența artificială funcționează, ci și unde a eșuat spectaculos — și de ce. Cazurile de eșec sunt cele mai instructive părți ale cursului, iar cele mai multe au fost descoperite de clinicieni care au pus întrebări simple.
Are context european și românesc. Nu doar reglementarea americană, ci Regulamentul european privind inteligența artificială, GDPR, Spațiul european al datelor de sănătate, situația din România — inclusiv stadiul actual al cadrului național.
Vă lasă cu instrumente, nu cu informații. Patru liste de întrebări, construite modul cu modul, pe care le puteți folosi și peste cinci ani, când exemplele concrete din curs vor fi depășit 
Write your awesome label here.

Cursuri Recomandate:

• Fundamentele de Inteligenţă Artificială şi Sănătate Digitală
• AI în medicină pentru clinicieni

• Inteligență artificială aplicată în domeniul sănătății

• AI generativă pentru profesioniștii din domeniul sănătății și cercetători

• Inginerie promptă pentru profesioniștii din domeniul sănătății

• Strategia de sănătate digitală și transformarea

• Luarea Deciziilor Clinice Susținute De AI
• Date de sănătate, analiză și învățare automată

• Telemedicină și îngrijire virtuală

• Tehnologii purtabile și monitorizare la distanță

• Design centrat pe om pentru sănătatea digitală

• AI responsabilă: etică, echitate și supraveghere umană

• Actul UE AI pentru profesioniștii din domeniul medical

• Confidențialitatea datelor și securitatea cibernetică în domeniul sănătății digitale

• Evaluarea şi implementarea soluţiilor AI în domeniul sănătăţii
Created with
```html ```