Künstliche Intelligenz im Gesundheitswesen mit Google Colab Schulung

Agentic AI ist eine Methode, bei der KI-Systeme planen, schlussfolgern und Werkzeuge einsetzen, um unter definierten Bedingungen Ziele zu erreichen.

Dieses von einem Trainer begleitete Live-Seminar (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Teams aus Gesundheitswesen und Datenanalyse, die Lösungen für agente KI im klinischen und operativen Bereich entwerfen, bewerten und steuern möchten.

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

• Konzepte und Einschränkungen von agenten KI im Kontext des Gesundheitswesens zu erklären.
• Sichere Agenten-Workflow mit Planung, Gedächtnis und Werkzeugverwendung zu entwerfen.
• Rückrufverstärkte Agenten auf klinischen Dokumenten und Wissensbasen zu erstellen.
• Verhalten von Agenten mit Schienen und menschlicher Überwachung zu bewerten, zu überwachen und zu steuern.

Format des Kurses

• Interaktive Vorlesungen und geführte Diskussionen.
• Angeführte Laboreinheiten und Code-Walkthroughs in einer Sandbox-Umgebung.
• Szenario-basierte Übungen zu Sicherheit, Bewertung und Steuerung.

Anpassungsoptionen des Kurses

• Für eine angepasste Ausbildung für diesen Kurs bitten wir Sie, uns anzusprechen, um dies zu vereinbaren.

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Seminar in Deutschland (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.

Dieser von einem Trainer geleitete Live-Kurs (online oder vor Ort) richtet sich an Fortgeschrittene Fachkräfte aus dem Gesundheitswesen, die AI- und AR/VR-Lösungen für medizinische Ausbildung, Chirurgiesimulationen und Reha einsetzen möchten.

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

• Die Rolle von AI bei der Verbesserung von AR/VR-Erfahrungen im Gesundheitswesen zu verstehen.
• AR/VR für Chirurgiesimulationen und medizinische Ausbildung nutzen.
• AR/VR-Werkzeuge in der Patientenreha und -therapie anwenden.
• Die ethischen und Datenschutzbedenken bei AI-gestützten medizinischen Werkzeugen erkunden.

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Training in Deutschland (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.

Dieser von einem Lehrer geleitete Live-Workshop (online oder vor Ort) richtet sich an Gesundheitsprofessionelle und Forscher, die ChatGPT einsetzen möchten, um die Patientenversorgung zu verbessern, Prozesse zu vereinfachen und die Ergebnisse im Bereich der Gesundheit zu optimieren.

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

• Grundlagen von ChatGPT und seine Anwendungen im Gesundheitswesen verstehen.
• ChatGPT zur Automatisierung von Prozessen und Interaktionen im Gesundheitswesen einsetzen.
• Genauere medizinische Informationen und Unterstützung für Patienten mithilfe von ChatGPT bieten.
• ChatGPT zur medizinischen Forschung und Analyse anwenden.

Dieser von einem Lehrkraft geleitete Live-Kurs (Online oder vor Ort) richtet sich an Einsteiger im Bereich Datenwissenschaft und IT-Professionals, die die Grundlagen der Datenwissenschaft mit Google Colab lernen möchten.

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

• Google Colab einrichten und bedienen.
• Grundlegende Python-Code schreiben und ausführen.
• Datensätze importieren und verwalten.
• Visualisierungen mit Python-Bibliotheken erstellen.

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Anfänger im Bereich Datenwissenschaften, die lernen möchten, wie man sinnvolle und visuell ansprechende Datenvisualisierungen erstellt.

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

• Google Colab für Datenvisualisierung einrichten und bedienen.
• Verschiedene Arten von Diagrammen mit Matplotlib erstellen.
• Seaborn zur Anwendung fortgeschrittener Visualisierungsverfahren nutzen.
• Diagramme anpassen, um bessere Darstellung und Klarheit zu erzielen.
• Daten effektiv mit visuellen Werkzeugen interpretieren und präsentieren.

Dieses von einem Trainer durchgeführte Live-Seminar (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Fachkräfte aus dem Gesundheitswesen, Biomedizin-Ingenieure und AI-Entwickler, die Edge AI für innovative Lösungen im Gesundheitswesen nutzen möchten.

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

• Die Rolle und Vorteile von Edge AI im Gesundheitswesen zu verstehen.
• AI-Modelle auf edge-Geräten für Anwendungen im Gesundheitswesen zu entwickeln und einzurichten.
• Edge-AI-Lösungen in tragbaren Geräten und diagnostischen Werkzeugen umzusetzen.
• Patientenüberwachungssysteme mit Edge AI zu konzipieren und einzurichten.
• Ethische und regulatorische Aspekte von AI-Anwendungen im Gesundheitswesen anzugehen.

Dieser von einem Lehrer geleitete Live-Trainingskurs in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene medizinische AI-Entwickler und Datenwissenschaftler, die Modelle zur klinischen Diagnose, Krankheitsprognose und Prognose von Patientenendgutachten unter Verwendung strukturierter und unstrukturierter medizinischer Daten feintunen möchten.

Am Ende des Kurses können Teilnehmer Folgendes:

• AI-Modelle auf Gesundheitsdatensätzen, einschließlich EMRs, Bildgebung und Zeitreihendaten, feintunen.
• Transfer Learning, Domänenadaption und Modellkompression in medizinischen Kontexten anwenden.
• Datenschutz, Bias und regulatorische Einhaltung bei der Modellentwicklung berücksichtigen.
• Feintunierte Modelle in realen Gesundheitsumgebungen bereitstellen und 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.

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Anfänger und Fortgeschrittene im Bereich Gesundheitswesen, Datenanalysten und Politikgestalter, die Generative KI im Kontext der Medizin verstehen und anwenden möchten.

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

• Die Prinzipien und Anwendungen von generativer KI im Gesundheitswesen zu erläutern.
• Chancen für generative KI zur Verbesserung der Arzneimittelforschung und personalisierten 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.

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 Training in Deutschland (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 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.

Dieser von einem Trainer geführte Live-Kurs in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Anfänger-Entwickler und Datenanalysten, die das Programmieren mit Python von Grund auf unter Verwendung von Google Colab lernen möchten.

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

• Die Grundlagen der Python-Programmiersprache zu verstehen.
• Python-Code im Google Colab-Umfeld umzusetzen.
• Steuerungsstrukturen zur Verwaltung des Programmflusses in Python einzusetzen.
• Funktionen zu erstellen, um den Code effektiv zu organisieren und wiederverwenden zu können.
• Grundlegende Bibliotheken für das Python-Programmieren zu erkunden und zu verwenden.