AI for Healthcare Schulungen in Erfurt

Dieses von einem Trainer geleitete, live Training in Erfurt (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene medizinische KI-Entwickler und Datenwissenschaftler, die Modelle zur klinischen Diagnostik, Krankheitsprognose und Prognose der Patientenoutcome mit strukturierten und unstrukturierten medizinischen Daten anpassen möchten.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• KI-Modelle auf gesundheitsspezifische Datensätze, einschließlich EMRs, Bildgebung und Zeitreihendaten, anzupassen.
• Transfer Learning, Domänenanpassung und Modellkompression in medizinischen Kontexten anzuwenden.
• Datenschutz, Verzerrungen und regulatorische Vorgaben bei der Modellentwicklung zu berücksichtigen.
• Anangepasste Modelle in realen Gesundheitsumgebungen bereitzustellen und zu überwachen.

Generative AI ist eine Technologie, die auf Befehle und Daten basierend neue Inhalte wie Texte, Bilder und Empfehlungen erstellt.

Diese von Dozenten geleitete Live-Ausbildung (online oder vor Ort) richtet sich an Healthcare-Professionals mit Grundkenntnissen bis zur fortgeschrittenen Stufe, die Generative AI und Prompt Engineering einsetzen möchten, um Effizienz, Genauigkeit und Kommunikation in medizinischen Kontexten zu verbessern.

Am Ende dieser Ausbildung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Grundlagen von Generative AI und Prompt Engineering zu verstehen.
• AI-Werkzeuge einsetzen, um klinische, administrative und forschungsbezogene Aufgaben zu vereinfachen.
• Ethisch, sicher und konformen Gebrauch von AI in der Gesundheitsversorgung zu gewährleisten.
• Befehlszeilen zu optimieren, um einheitliche und genaue Ergebnisse zu erzielen.

Format des Kurses

• Interaktive Vorlesungen und Diskussionen.
• Praktische Übungen und Fallstudien.
• Praxisübungen mit AI-Werkzeugen.

Anpassungsoptionen des Kurses

• Für eine angepasste Ausbildung zu diesem Kurs wenden Sie sich bitte an uns, um dies in Absprache vorzunehmen.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Erfurt (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Datenwissenschaftler und Fachleute des Gesundheitswesens, die KI für fortschrittliche Anwendungen im Gesundheitswesen mit Google Colab nutzen möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• KI-Modelle für das Gesundheitswesen mit Google Colab zu implementieren.
• KI zur prädiktiven Modellierung in Gesundheitsdaten zu verwenden.
• Medizinische Bilder mit künstlich-intelligent gestützten Techniken zu analysieren.
• Ethische Überlegungen in KI-basierten Gesundheitslösungen zu erkunden.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Formation in Erfurt (online oder vor Ort) richtet sich an Gesundheitsfachkräfte und Forscher, die ChatGPT nutzen möchten, um den Patientenbetreuung zu verbessern, Abläufe zu optimieren und gesundheitliche Ergebnisse zu verbessern.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Grundlagen von ChatGPT und dessen Anwendungen im Gesundheitsbereich zu verstehen.
• ChatGPT zur Automatisierung von Gesundheitsprozessen und -interaktionen einzusetzen.
• genaue medizinische Informationen und Unterstützung für Patienten mit ChatGPT bereitzustellen.
• ChatGPT für medizinische Forschung und Analyse anzuwenden.

Diese von einem Dozenten geleitete, live-Schulung in Erfurt (online oder vor Ort) richtet sich an Anfänger- bis Fortgeschrittenenniveau betriebene Gesundheitsfachkräfte, Datenanalysten und Politikberater, die verstehen und generative KI im Kontext der Gesundheitsversorgung anwenden möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Prinzipien und Anwendungen generativer KI in der Gesundheitsversorgung zu erklären.
• Chancen für generative KI zur Verbesserung von Arzneimittelforschung und personalisierter Medizin zu identifizieren.
• Generative KI-Techniken für medizinische Bildgebung und Diagnostik einzusetzen.
• Die ethischen Implikationen von KI in medizinischen Umgebungen zu bewerten.
• Strategien zur Integration von KI-Technologien in Gesundheitssysteme zu entwickeln.

Ollama ist eine leichte Plattform zum lokalen Betrieb großer Sprachmodelle.

Dieses von einem Trainer geleitete, live durchgeführte Training (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Gesundheitsdienstleister und IT-Teams, die Ollama-basierte KI-Lösungen in klinischen und administrativen Umgebungen bereitstellen, anpassen und betreiben möchten.

Nach Abschluss dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Ollama für eine sichere Nutzung im Gesundheitswesen zu installieren und zu konfigurieren.
• Lokale LLMs in klinische Arbeitsabläufe und administrative Prozesse zu integrieren.
• Modelle für gesundheitswesensspezifische Terminologie und Aufgaben anzupassen.
• Best Practices für Datenschutz, Sicherheit und regulatorische Einhaltung anzuwenden.

Kursformat

• Interaktive Vorlesungen und Diskussionen.
• Praktische Demonstrationen und geleitete Übungen.
• Praktische Implementierung in einer sandkastenähnlichen Simulationsumgebung des Gesundheitswesens.

Kursanpassungsoptionen

• Um ein angepasstes Training für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte.

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Seminar in Erfurt (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Gesundheitsdienstleistungsprofessionelle und AI-Entwickler, die AI-gestützte Gesundheitslösungen umsetzen möchten.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Rolle von AI-Agenten in der medizinischen Diagnostik und Versorgung zu verstehen.
• AI-Modelle für die medizinische Bildanalyse und prädiktive Diagnose zu entwickeln.
• AI mit elektronischen Gesundheitsakten (EHR) und klinischen Arbeitsabläufen zu integrieren.
• Der Einhaltung von gesundheitsbezogenen Vorschriften und ethisch korrekten AI-Praktiken sicherzustellen.

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Training in Erfurt (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Gesundheitsberufe und Datenwissenschaftler, die AI-Technologien im Gesundheitsbereich verstehen und anwenden möchten.

Am Ende des Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Schlüssige Herausforderungen des Gesundheitssektors identifizieren, die durch AI gelöst werden können.
• Die Auswirkungen von AI auf Patientenversorgung, Sicherheit und medizinische Forschung analysieren.
• Das Verhältnis zwischen KI und Geschäftsmodellen im Gesundheitsbereich verstehen.
• Grundlegende KI-Konzepte auf Szenarien im Gesundheitswesen anwenden.
• Maschinelles Lernen für die Analyse medizinischer Daten entwerfen.

Agentic AI ist ein Ansatz, bei dem KI-Systeme planen, argumentieren und tätigkeitsbezogene Aktionen durchführen, um Ziele innerhalb definierter Grenzen zu erreichen.

Dieses von einem Dozenten angeführte Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Gesundheits- und Datenteams, die Agentic AI-Lösungen für klinische und operationale Anwendungsfälle entwerfen, evaluieren und steuern möchten.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Agentic AI-Konzepte und -Grenzen in Gesundheitskontexten zu erklären.
• Sicherheitsbewusste Agentenabläufe mit Planung, Speicher und Werkzeugnutzung zu entwerfen.
• Retrieval-verstärkte Agenten über klinische Dokumente und Wissensbasen zu bauen.
• Agentenverhalten mit Sicherheitsmaßnahmen und menschlichen Kontrollen zu evaluieren, zu überwachen und zu steuern.

Kursformat

• Interaktiver Vortrag und geführte Diskussion.
• Begleitende Laborübungen und Code-Erklärungen in einer Sandbox-Umgebung.
• Szenario-basierte Übungen zur Sicherheit, Evaluation und Steuerung.

Kursanpassungsoptionen

• Für eine angepasste Schulung zu diesem Kurs kontaktieren Sie uns bitte zur Anordnung.

Dieses von einem Trainer durchgeführte, live Training in Erfurt (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Gesundheitsprofessionelle, medizinische Forscher und AI-Entwickler, die Multimodal-KI in der medizinischen Diagnostik und im Gesundheitswesen anwenden möchten.

Am Ende des Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Rolle von multimodaler KI im modernen Gesundheitswesen zu verstehen.
• Strukturierte und unstrukturierte medizinische Daten für kuenstliche-intelligenz-gestützte Diagnostik zu integrieren.
• KI-Techniken zur Analyse von medizinischen Bildern und elektronischen Patientendossiers anzuwenden.
• Vorhersagemodelle für die Krankheitsdiagnose und Therapieempfehlungen zu entwickeln.
• Spracherkennung und Naturlichsprachverarbeitung (NLP) zur medizinischen Transkription und Patienteninteraktion umzusetzen.

Dieses von einem Dozenten geleitete, live-Training in Erfurt (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Gesundheitsfachkräfte, Biomedizintechniker und KI-Entwickler, die Edge AI für innovative Lösungen im Gesundheitswesen nutzen möchten.

Am Ende dieses Trainings werden Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Rolle und Vorteile von Edge AI im Gesundheitswesen zu verstehen.
• KI-Modelle auf Edge-Geräten für Anwendungen im Gesundheitswesen zu entwickeln und bereitzustellen.
• Edge-AI-Lösungen in tragbaren Geräten und diagnostischen Werkzeugen umzusetzen.
• Patientenüberwachungssysteme unter Verwendung von Edge AI zu entwerfen und bereitzustellen.
• Ethische und regulatorische Aspekte bei der Anwendung von KI im Gesundheitswesen anzusprechen.

LangGraph ermöglicht den Einsatz statebezogener, multi-actor Workflows, die durch LLMs gesteuert werden und eine präzise Kontrolle über Ausführungswege und Zustandspersistenz bieten. Im Gesundheitswesen sind diese Fähigkeiten entscheidend für die Einhaltung von Vorschriften, Interoperabilität und das Erstellen von Entscheidungsunterstützungssystemen, die sich an medizinische Arbeitsabläufe anpassen.

Dieses durch einen Trainer geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an Fortgeschrittene, die sich mit dem Design, der Implementierung und der Verwaltung von LangGraph-basierten Gesundheitslösungen befassen möchten und regulatorische, ethische und operative Herausforderungen angehen.

Am Ende dieses Trainings werden Teilnehmer in der Lage sein:

• Gesundheitsbezogene LangGraph-Workflows zu gestalten, bei denen Einhaltung von Vorschriften und Prüfbarkeit berücksichtigt werden.
• LangGraph-Anwendungen mit medizinischen Ontologien und Standards (FHIR, SNOMED CT, ICD) zu integrieren.
• Beste Praktiken zur Zuverlässigkeit, Spürbarkeit und Erklärbarkeit in empfindlichen Umgebungen anzuwenden.
• LangGraph-Anwendungen im Produktionsumfeld des Gesundheitswesens zu bereitstellen, zu überwachen und zu validieren.

Kursformat

• Interaktive Vorlesung und Diskussion.
• Hände-direkt-Übungen mit realen Fallbeispielen.
• Ausführung von Praxisübungen in einer live-Lab-Umgebung.

Mögliche Kursanpassungen

• Um eine angepasste Ausbildung für diesen Kurs zu beantragen, kontaktieren Sie uns bitte zur Absprache.

Dieses von einem Trainer durchgeführte, live-Kurs (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Gesundheitsprofessionelle und AI-Entwickler, die Prompt Engineering-Techniken nutzen möchten, um medizinische Arbeitsabläufe, Forschungseffizienz und Patientenergebnisse zu verbessern.

Am Ende des Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Grundlagen von Prompt Engineering im Gesundheitswesen verstehen.
• AI-Prompts für klinische Dokumentation und Patienteninteraktionen einsetzen.
• AI zur medizinischen Forschung und Literaturrecherche nutzen.
• Die Erkundung neuer Medikamente und die klinische Entscheidungsfindung mit AI-gestützten Prompts verbessern.
• Der Einhaltung von regulatorischen und ethischen Standards im Bereich Gesundheits-AI sicherstellen.

TinyML ist die Integration von maschinellem Lernen in batteriebetriebene, ressourcenbeschränkte tragbare und medizinische Geräte.

Dieses von einem Dozenten geführte, Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Praktiker, die TinyML-Lösungen für die Überwachung und Diagnostik in der Gesundheitsversorgung implementieren möchten.

Nach Abschluss dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• TinyML-Modelle für die Echtzeit-Bearbeitung von Gesundheitsdaten zu entwerfen und bereitzustellen.
• Biometersordatensätze zur Gewinnung von AI-getriebenen Erkenntnissen zu sammeln, vorzubereiten und auszuwerten.
• Modelle für batteriebetriebene und speicherbeschränkte tragbare Geräte zu optimieren.
• Die klinische Relevanz, Zuverlässigkeit und Sicherheit von TinyML-getriebenen Ausgaben zu bewerten.

Kursformat

• Vorlesungen, die durch Live-Demonstrationen und interaktive Diskussionen unterstützt werden.
• Praktische Übungen mit Daten von tragbaren Geräten und TinyML-Frameworks.
• Implementierungsaufgaben in einer geführten Laborumgebung.

Anpassungsoptionen des Kurses

• Für angepasstes Training, das auf spezifische medizinische Geräte oder regulatorische Abläufe abgestimmt ist, wenden Sie sich bitte an uns zur Anpassung des Programms.

Dieses von einem Dozenten geleitete Live-Training in Erfurt (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Gesundheitsfachkräfte, die KI- und AR/VR-Lösungen für medizinische Ausbildung, Chirurgie-Simulationen und Rehabilitation einsetzen möchten.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Rolle von KI bei der Verbesserung von AR/VR-Erfahrungen im Gesundheitswesen zu verstehen.
• AR/VR für Chirurgie-Simulationen und medizinische Ausbildung einzusetzen.
• AR/VR-Werkzeuge in der Patientenrehabilitation und Therapie anzuwenden.
• Die ethischen und Datenschutzbedenken bei KI-gestützten medizinischen Werkzeugen zu erkunden.