a. Electronic Health Records Management from https://ehealth.gov.gr/
Δημογραφικά στοιχεία ασθενών

i. Διαγνώσεις
ii. Ιατρικές παρεμβάσεις
iii. Συνταγές
iv. Φάρμακα
v. Παρενέργειες φαρμάκων
vi. Εργαστηριακές/Μικροβιολογικές εξετάσεις
vii. Σημειώσεις προόδου υγείας ασθενούς

b. Health data types (vital signs, bio-indexes, ECGs, CT scans, ΜRIs, and other complex medical signals)

c. Μελέτη Περίπτωσης δεδομένων ενός Nοσοκομείου της Βοστώνης (MIMIC ΙΙΙ Medical Data set)
i. Description
ii. Data Types (Clinical data (EHRs), ECGs, Chest X-Rays, Progress Notes, κτλ.)
iii. Data base schema
iv. Παρουσίαση Εφαρμογής Για Real-time Αναλυση και Οπτικοποίηση Δεδομένων Νοσοκομείου

Πώς να χρησιμοποιήσετε το ChatGPT για την ερμηνεία και αξιολόγηση ιατρικών εικόνων και άλλων σύνθετων ιατρικών σημάτων, όπως τα ηλεκτροκαρδιογραφήματα (ΗΚΓ). Αυτοματοποιημένη παραγωγή αναφορών (reports) βάσει συνδυαστικής απεικονιστικής διάγνωσης και εξαγωγή αιτιολογημένων ιατρικών συμπερασμάτων.

• Υπολογιστική Τομογραφία (CT scans)
• Ακτινογραφίες (X-rays)
• Μαγνητική Τομογραφία (MRI)
• Ηλεκτροκαρδιογράφημα (ECGs)
• Άλλα σύνθετα ιατρικά σήματα
• Demo of ΑΙ software to apply image processing over CT scans and classify patients into COVID and non-COVID disease.

14 SAMPLE Slides

a. Convolution Neural Networks
I. CNN architecture
II. Pooling Layers
III. ResNet

b. Applications over different medical signals
i. Electrocardiogram ECG
ii. Magnetic Resonance Imaging (MRI)
iii. Computed Tomography Scan

c. Support Vector machines
I. Finding Optimal Separators with Gradient Descent
II. Hard and Soft SVMs

d. Programming Exercise with python to apply image processing over CT scans and classify patients into COVID and non-COVID disease.

a. Τεχνητή Nοημοσύνη και Hθικά Zητήματα της Eφαρμογής της στην Iατρική

i. Βασικές αρχές της βιοϊατρικής ηθικής
ii. Διαφάνεια, Δικαιοσύνη και Αμεροληψία ΑΙ
iii. Συναίνεση Ασθενούς στη Λήψη Κλινικών Αποφάσεων
iv. European Union Artificial Intelligence ACT

b. Προστασία των Ευαίσθητων Προσωπικών Δεδομένων των Ασθενών.
i. Anonymization Techniques
ii. Date shifting
iii. Format Conversion
iv. Generalization of data interactions
v. K-Anonymity
vi. Adding Noise in Data
vii. Loss of Information
viii. Differential Privacy.

a. Χρήση ChatGPT για την αξιολόγηση ηλεκτρονικού φακέλου υγείας (ΗΦΥ) ασθενούς

i. Δημογραφικά στοιχεία ασθενούς
ii. Ημερομηνία εισαγωγής/επίσκεψης και λόγος εισαγωγής/επίσκεψης
iv. Ιστορικό της παρούσας ασθένειας και προηγούμενο ιατρικό ιστορικό
v. Φάρμακα που λαμβάνει ο ασθενής, και Αλλεργίες
vi. Κοινωνικό και Οικογενειακό ιστορικό
vii. Φυσική Κλινική εξέταση, Εργαστηριακά αποτελέσματα
viii. Αξιολόγηση και θεραπευτικό πλάνο

b. Χρήση ChatGPT για την παραγωγή αναλυτικής επεξήγησης μιας θεραπευτικής αγωγής σε έναν ασθενή.

i. Κατάλογος με όλα τα φάρμακα που πρέπει να συνεχίσει να λαμβάνει ο ασθενής μετά την επίσκεψη του, μαζί με οδηγίες για τη δοσολογία και τη διάρκεια της λήψης τους.
ii. Ειδικές οδηγίες για τη φροντίδα του ασθενή στο σπίτι, όπως οδηγίες για τη διατροφή, τις σωματικές δραστηριότητες, και άλλες προφυλάξεις που πρέπει να ληφθούν υπόψη.
iii. Πληροφορίες σχετικά με τα επόμενα ραντεβού που πρέπει να κάνει ο ασθενής με τους γιατρούς ή άλλους επαγγελματίες υγείας για την παρακολούθηση της κατάστασής του.

c. Παρουσίαση AI λογισμικού που προβλέπει την βέλτιστη δόση ινσουλίνης για ασθενή με διαβήτη με την χρήση ενός αλγορίθμου Deep Reinforcement Learning.

a. Markov Chain
b. Q-learning Algorithm
c. Deep Reinforcement Learning
i. Deep Q-Network
ii. Double Deep Q-Network/A2C
iii. Optimal Insulin Dose Prediction for Diabetes Patients

c. Multi-layer perceptron
i. Activation Functions
ii. Loss Functions
iii. Regression Loss
iv. Classification Loss

d. Recurrent Neural Networks
i. Vanishing and Exploding Gradients
ii. Long Sort Term Memory LSTM

e. Programming Exercise with Python to predict the optimal insulin dose for patient with diabetes using tabular Q-learning algorithm.

a. Καινοτόμοι Αλγόριθμοι ΑΙ στην Βιοιατρική (π.χ. Alphafold)
b. Γραμμική παλινδρόμηση και Λογιστική παλινδρόμηση
c. Αλγόριθμος Decision Tree και Αλγόριθμος Random Forest
d. Αλγόριθμοι ΑΙ για Drug Re-purposing (π.χ. παλιά φάρμακα εναντίον COVID)
e. Βαθιά Ενισχυτική Μάθηση βάσει αλγορίθμων της DeepMind της Google
f. Βαθιά Νευρωνικά Δίκτυα (MLPs, CNNs, RNN, GCNs, etc.)
g. Αλγόριθμοι ΑΙ και ChatGPT για την παραγωγή Βιοδεικτών (bioindexes generator)
i. Αλγόριθμοι AI για Drug Re-purposing (χρήση υπαρχόντων φαρμάκων για νέες ασθένειες)
j. Εφαρμογή Αλγορίθμων AI για συνδυαστική αξιολόγηση κλινικών ευρημάτων και γενετικών χαρακτηριστικών (DNA) του ασθενους.

Example of a Clinical Case study give to Med Gemini:
"A 45-year-old male presents with a three month history of progressive shortness of breath, fatigue, and occasional chest pain. His medical history includes hypertension and diabetes. Physical examination reveals a heart rate of 95 bpm, blood pressure of 140/90 mmHg, and bilateral basal lung crackles. Laboratory tests show elevated B-type natriuretic peptide (BNP) levels and mildly reduced kidney function. What is the most likely diagnosis, and what further tests would you recommend to confirm it?"

This task requires the model to integrate the patient's symptoms, medical history, physical examination findings, and laboratory results to suggest a likely diagnosis (such as heart failure) and recommend appropriate next steps for investigation (e.g., echocardiogram, chest X-ray).

a. Demonstration of several examples of complex clinical reasoning decision tasks, made using the Med Gemini of Google.
e. ΑΙ software to predict drug combinations to patients and explain the predictions using graph data (patient nodes, treatment node, drug node).

a. Local based similarity algorithms (Shortest Path i. Common Neighbors, Jaccard similarity index, Salton similarity index, Adamic & Adar similarity index, Preferential Attachement.

b. Global-based algorithms i. Random Walk with Restart ii. SimRank iii. PathSim

c. Graph Convolution networks d. Graph Embeddings

e. Programming Exercise with Python to predict drug combinations to patients and explain the predictions using graph data (patient nodes, treatment node, drug node).

a. Τι είναι τα ChatGPT prompts και ποια η σημασία τους;
b. Βέλτιστες πρακτικές για την συγγραφή κατάλληλων ChatGPT prompts (παιχνίδι ρόλων)
c. Καθορισμός περιορισμών
d. ChatGPT prompts for after visit remedy generation based on Word/Excel data

Παράδειγμα ενός Prompt για ChatGPT 4ο:
"Σου έκανα upload δύο αρχεία... Βάσει αυτού του αρχείου παρήγαγε μια νέα αναλυτική θεραπευτική αγωγή για ένα νέο ασθενή μου ... στο δεύτερο υποβληθέν αρχείο Excel."

e. Study of Several Different Clinical Cases along with the creation of adequate ChatGPT prompts
f. Clustering Algorithms
g. Software for clustering the patients into groups of diabetes disease or not
h. Genetic Algorithms and Genetic Operations (selection, crossover, mutation)

a. Ιατρική ακριβείας και Εξατομικευμένη Ιατρική

b. Τηλεϊατρική και Eφαρμογές τηλειατρικής

c. Χρήση εφαρμογής «Speech to Text» για τη μείωση του χρόνου της καθημερινής καταγραφής του ιστορικού του ασθενούς (π.χ. λογισμικό whisper της OpenAI)

d. Εφαρμογές AI για τον υπολογισμό υδατανθράκων και πρόβλεψη πρόσθετης δόσης ινσουλίνης (Diabetes, GlucoCalc, Abbott’s FreeStyle LibreLink, etc.)

e. Μετρικές Αποτίμησης Μοντέλων Πρόβλεψης
i. Confusion Matrix
ii. Precision, Recall, Roc curves and NDCG
iii. MAE, RMSE for Optimal Drug Dose Prediction

f. Explainability in Health
g. Demo of AI Software to recommend drug combinations to patients.

1.1 Transformers
1.2 Attention and Seif-Attention
1.3 Multi-head Attention
1.4 Positional Encoding
1.5 Large Language Models and ChatGPT
1.6 Encoder Transformers
1.7 Decoder Transformers
1.8 Encoder and Decoder Transformers
1.9 Multi-model Transformers and Google's Med Gemini
1.10 Explainability in Health
1.11 Programming Exercise with Python to recommend drug combinations to patients and measure quantitatively the predictions along with the unwanted side effects they have.

Use of ChatGPT for finding undesirable drug-drug interactions based on new medicine findings over Web (i.e. DrugBank)

a. Undesirable Drug-Drug Interaction Checker
b. Drug Allergy (Get drug allergy and cross-sensitivities info)
c. Build evidence-based tailored treatment plan
d. Empower medical doctors with reliable drug information
e. Example of a ChatGPT prompt: “Take the list of my patient's medications and then tell me if there are any undesirable drug-drug interactions that I should be aware of by using the latest medicine publications on PubMed platform.”
f. AI Software to apply PCA to perform dimensionality reduction and bring into surface latent associations between drugs and undesirable drug-drug interaction/side effects.
g. Demonstation of AI Software from https://storm.genie.stanford.edu/ for the automated generation of a review article based on PubMed publications.

a. Ψηφιοποιημένη καταγραφή καθημερινών ζωτικών ενδείξεων (μέτρηση κορεσμού οξυγόνου στο αίμα, Αρτηριακή Πίεση, μέτρηση συστολικής και διαστολικής πίεσης, θερμοκρασία σώματος, καρδιακός ρυθμός, Αναπνευστικός Ρυθμός, ECG, Glucose Continuous Monitoring, κτλ.) για παρακολούθηση και έγκαιρη ειδοποίηση των γιατρών σε πραγματικό χρόνο και για την ανάλυση πολυμορφικών ιατρικών δεδομένων που επιτρέπουν τεκμηριωμένη εξαγωγή ιατρικών συμπερασμάτων/γνωματεύσεων.

b. Wearables (Έξυπνα ρολόγια, Δαχτυλίδια, κτλ.)

i. Galaxy Ring of Samsung (Το δαχτυλίδι της Samsung για την καθημερινή μέτρηση ζωτικών ενδείξεων)

ii. Medtronic glucose sensor for Continuous Glucose Monitoring (CGM).

c. 'Αλλες Έξυπνες ιατρικές συσκευές.

d. Application of AI algorithms over medical progress notes.

e ChatGPT and Retrieval Augmented Generation

f. Demo of AI software to send the electronic health record of a patient to ChatGPT API and get a possible therapeutic prediction based on the given vital signs.

i. Smart Medical Watches ii. Smart Medical Devices. b. Large Language Models, and Prompt Engineering

i. Application of AI algorithms over medical progress notes. ii. Vector space model and TF-IDF iii ChatGPT and RAG

iv. Bag of words and Tokenization

v. Word Embedding, Word2Vec and skip-grams approaches

vi. Decision Tree Classifier

vii. Feature Selection

viii. Naive Bayes Classifier

c. Programming Exercise with Python to send the electronic health record of a patient to ChatGPT API using a prompt request (prompt engineering) and get a possible therapeutic prediction based on the given vital signs.