Schulungsübersicht
Einführung in die KI im Gesundheitswesen
- Überblick über KI und maschinelles Lernen in der Medizin
- Historische Entwicklung der KI im Gesundheitswesen
- Hauptchancen und Herausforderungen bei der Einführung von KI
Gesundheitsdaten und KI
- Arten gesundheitlicher Daten: strukturiert und unstrukturiert
- Datenschutz- und Sicherheitsvorschriften (HIPAA, GDPR)
- Ethische Aspekte der KI-Anwendung im Gesundheitswesen
Grundlagen des maschinellen Lernens für den medizinischen Bereich
- Supervised vs. unsupervised Learning
- Feature-Engineering und Datenvorverarbeitung für medizinische Datensätze
- Bewertung von KI-Modellen im konkreten Einsatz am Krankenhausalltag
KI-Anwendungen in der Patientenversorgung
- KI in der medizinischen Bildanalyse und Diagnostik
- Prädiktive Analysen zur Vorhersage von Behandlungsergebnissen
- Personalisierte Medizin sowie individualisierte Therapieempfehlungen
KI für Krankenhaus- und klinische Abläufe
- Automatisierung administrativer Aufgaben mithilfe von KI
- Entscheidungsunterstützungssysteme basierend auf KI-Technologien
- Optimierung der Ressourcennutzung in Krankenhäusern
Ethik, Bias und Governance von KI im Gesundheitswesen
- Ursachen und Auswirkungen von Verzerrungen in medizinischen KI-Modellen
- Regulatorische Vorgaben sowie rechtliche Aspekte der KI-Nutzung
- Gewährleistung von Transparenz und Verantwortlichkeit in KI-Systemen
Abschlussprojekt: Analyse medizinischer Daten mithilfe von KI
- Untersuchung eines praktischen Gesundheitsdatensatzes
- Entwicklung und Bewertung eines KI-Modells zur medizinischen Prognose
- Interpretation der Modellergebnisse sowie Optimierung der Präzision
Zusammenfassung und weitere Schritte
Voraussetzungen
- Grundverständnis der Konzepte des maschinellen Lernens
- Erfahrung mit der Programmiersprache Python
- Kenntnisse über Gesundheitsdaten oder klinische Arbeitsabläufe sind von Vorteil
Zielgruppe
- Medizinisches Fachpersonal, das sich für Anwendungen der KI interessiert
- Datenwissenschaftler und KI-Entwickler im Gesundheitsbereich
- Technologieverantwortliche sowie Entscheidungsträger aus dem medizinischen Umfeld
Erfahrungsberichte (2)
Fertigkeiten und Projekte in Claude, eine Vielzahl von Werkzeugen für unterschiedliche Zwecke
Agnieszka Czypionka
Kurs - Generative AI in Healthcare: Transforming Medicine and Patient Care
Maschinelle Übersetzung
Umfassende Informationen zum Hintergrund; wie man eine Prompt-Anfrage formuliert.
Olaf Kannt - Helios Klinikum Krefeld
Kurs - Generative AI and Prompt Engineering in Healthcare
Maschinelle Übersetzung