Multimodale KI für das Gesundheitswesen Schulung

Agentische KI bezeichnet einen Ansatz, bei dem KI-Systeme planen, logisch schließen sowie mittels Werkzeugen Aktionen ausführen, um innerhalb definierter Grenzen Ziele zu erreichen.

Dieses von einem Instruktor geleitete Live-Training – online oder vor Ort – richtet sich an Fachkräfte aus dem Gesundheitswesen und Datenanalysten auf mittlerem Niveau, die agentische KI-Lösungen für klinische sowie operative Anwendungsfälle entwickeln, bewerten und steuern möchten.

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

• Die Konzepte sowie Einschränkungen agentischer KI im medizinischen Kontext zu erklären.
• Sichere Arbeitsabläufe für Agenten zu entwerfen, die Planung, Gedächtnisfunktion und Werkzeugeinbindung umfassen.
• Retrieval-Augmented Agents auf Basis medizinischer Dokumente sowie Wissensdatenbanken zu erstellen.
• Das Verhalten von Agenten mithilfe von Schutzmechanismen sowie Kontrollprozessen unter Einbeziehung des Menschen zu bewerten, überwachen und regulieren.

Ablauf des Kurses

• Interaktive Vorträge sowie moderierte Diskussionen.
• Anleitete Laborübungen und Code-Beispiele in einer simulierten Umgebung.
• Szenario-basierte Aufgaben zu Sicherheit, Bewertung und Governance.

Individuelle Anpassungsmöglichkeiten des Kurses

• Wünschen Sie eine maßgeschneiderte Schulung? Kontaktieren Sie uns gerne, um Einzelheiten zu vereinbaren.

Dieses von einem Dozenten geleitete Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Fachkräfte aus dem Gesundheitswesen sowie KI-Entwickler mittleren bis fortgeschrittenen Kenntnisniveaus, die KI-basierte Lösungen im Gesundheitsbereich umsetzen möchten.

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

• Die Rolle von KI-Agenten im Gesundheitswesen und bei Diagnosen zu verstehen.
• KI-Modelle für die Analyse medizinischer Bilder sowie prädiktive Diagnosen zu entwickeln.
• KI mit elektronischen Patientenakten (EHR) und klinischen Arbeitsabläufen zu verknüpfen.
• Die Einhaltung gesundheitsrechtlicher Vorgaben sowie ethischer Grundsätze bei KI-Anwendungen sicherzustellen.

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Fachkräfte im Gesundheitswesen mit mittlerem Wissenstand, die KI- und AR/VR-Lösungen für medizinische Ausbildung, chirurgische Simulationen sowie Rehabilitation nutzen möchten.

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

• Die Rolle von KI bei der Verbesserung von AR/VR-Anwendungen im Gesundheitswesen zu verstehen.
• AR/VR für chirurgische Simulationen und medizinische Ausbildung einzusetzen.
• AR/VR-Werkzeuge in der Rehabilitation und Therapie von Patienten anzuwenden.
• Die ethischen sowie datenschutzrechtlichen Herausforderungen bei KI-gestützten medizinischen Werkzeugen zu erkennen.

Dieses von einem Instruktor geleitete Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Datenwissenschaftler mit mittlerem Kenntnisstand sowie Fachkräfte aus dem Gesundheitswesen, die KI nutzen möchten, um fortschrittliche Anwendungen im Bereich der Gesundheitsversorgung mit Google Colab zu entwickeln.

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

• KI-Modelle für das Gesundheitswesen mithilfe von Google Colab zu implementieren.
• KI zur Erstellung prädiktiver Modelle auf Basis gesundheitsbezogener Daten einzusetzen.
• Medizinische Bilder mithilfe künstlicher Intelligenz zu analysieren.
• Die ethischen Aspekte bei der Entwicklung KI-gestützter Lösungen im Gesundheitswesen zu erkennen und zu verstehen.

Dieses Live-Training unter Leitung eines Instruktors in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an medizinisches Fachpersonal sowie Datenwissenschaftler auf mittlerem Niveau, die KI-Technologien im Gesundheitsumfeld verstehen und einsetzen möchten.

Nach Abschluss dieses Trainings werden die Teilnehmenden folgendes beherrschen:

• Die wichtigsten Herausforderungen im Gesundheitswesen erkennen, bei denen KI eine Hilfe sein kann.
• Die Auswirkungen von KI auf die Patientenversorgung, Sicherheit sowie medizinische Forschung analysieren.
• Das Zusammenspiel zwischen KI und Geschäftsmodellen im Gesundheitsbereich verstehen.
• Grundlegende Konzepte der KI auf konkrete Szenarien im Gesundheitswesen anwenden.
• Maschinelle Lernalgorithmen zur Auswertung medizinischer Daten entwickeln.

Dieses von einem Dozenten geleitete Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Fachkräfte und Forscher im Gesundheitswesen, die ChatGPT nutzen möchten, um die Patientenversorgung zu verbessern, Arbeitsabläufe zu optimieren sowie bessere Behandlungsergebnisse zu erzielen.

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

• Die Grundlagen von ChatGPT sowie dessen Anwendungsmöglichkeiten im Gesundheitswesen zu verstehen.
• ChatGPT zur Automatisierung medizinischer Prozesse und Interaktionen einzusetzen.
• Mithilfe von ChatGPT korrekte medizinische Informationen an Patienten weiterzugeben und sie zu unterstützen.
• ChatGPT zur Durchführung von medizinischen Forschungsarbeiten sowie Analysen anzuwenden.

Dieses von Instruktoren geleitete Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene KI-Entwickler, Maschinenlern-Ingenieure sowie Forscher, die eigene multimodale KI-Modelle mithilfe von Open-Source-Frameworks entwickeln möchten.

Am Ende dieses Trainings können die Teilnehmenden:

• Die Grundlagen des multimodalen Lernens sowie der Datenfusion verstehen.
• Multimodale Modelle unter Verwendung von DeepSeek, OpenAI, Hugging Face und PyTorch implementieren.
• Modelle für die Integration von Text-, Bild- und Audiodaten optimieren sowie feinzutunen.
• Multimodale KI-Modelle in echten Anwendungen einsetzen.

Dieses vom Kursleiter moderierte Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an medizinisches Fachpersonal auf mittlerem Niveau, Biomedical Engineers sowie KI-Entwickler, die Edge AI nutzen möchten, um innovative Lösungen im Gesundheitswesen zu entwickeln.

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

• Die Rolle und Vorteile von Edge AI im Gesundheitswesen zu verstehen.
• KI-Modelle für gesundheitliche Anwendungen auf Edge-Geräten zu entwickeln und einzusetzen.
• Edge-AI-Lösungen in Wearables sowie Diagnosegeräten umzusetzen.
• Patientenüberwachungssysteme unter Verwendung von Edge AI zu entwerfen und einzuführen.
• Die ethischen sowie rechtlichen Aspekte bei der Anwendung von KI im Gesundheitsbereich zu berücksichtigen.

Dieses von Instruktoren geleitete Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler im Bereich Medizinische KI sowie Datenwissenschaftler mittleren bis fortgeschrittenen Kenntnisstands, die Modelle für die klinische Diagnose, Vorhersage von Erkrankungen und Prognose der Patientenergebnisse unter Verwendung strukturierter sowie unstrukturierter medizinischer Daten feinabstimmen möchten.

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

• KI-Modelle anhand von Gesundheitsdaten zu feinabstimmen – einschließlich elektronischer Patientenakten, Bilddaten sowie zeitbasierten Datensätzen.
• Transferlernen, domänenspezifische Adaption sowie Modellkomprimierung in medizinischen Anwendungsfällen anzuwenden.
• Aspekte wie Datenschutz, Verzerrungen in den Daten und regulatorische Vorgaben bei der Entwicklung von Modellen zu berücksichtigen.
• Feinabgestimmte Modelle in realen medizinischen Umgebungen bereitzustellen und zu überwachen.

Generative KI ist eine Technologie, die auf Grundlage von Prompts und Daten neue Inhalte wie Texte, Bilder sowie Empfehlungen erzeugt.

Dieses von einem Dozenten geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an medizinisches Fachpersonal auf Anfänger- und Mittelstufe, das Generative KI sowie Prompt Engineering nutzen möchte, um Effizienz, Genauigkeit und Kommunikation im medizinischen Umfeld zu verbessern.

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

• Die Grundlagen von Generativem KI sowie Prompt Engineering zu verstehen.
• KI-Tools zur Vereinfachung klinischer, administrativer und Forschungsaufgaben einzusetzen.
• Den ethischen, sicheren und gesetzeskonformen Einsatz von KI im Gesundheitswesen zu gewährleisten.
• Prompts so zu optimieren, dass konsistente und präzise Ergebnisse erzielt werden.

Ablauf des Kurses

• Interaktive Vorträge und Diskussionen.
• Praktische Übungen sowie Fallstudien.
• Hands-on-Erfahrungen mit KI-Tools.

Optionen zur individuellen Anpassung des Kurses

• Für eine maßgeschneiderte Schulung zu diesem Thema kontaktieren Sie uns bitte, um die Details abzustimmen.

Dieses von erfahrenen Dozenten geleitete Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an medizinisches Fachpersonal, Datenanalysten sowie Politikgestalter auf Anfänger- und Mittelniveau, die generative KI im Kontext des Gesundheitswesens verstehen und praktisch einsetzen möchten.

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

• Die Grundprinzipien sowie Anwendungsbereiche generativer KI im Gesundheitswesen zu erklären.
• Möglichkeiten zur Nutzung generativer KI für die Beschleunigung der Arzneimittelentwicklung und eine personalisierte Medizin zu identifizieren.
• Generative KI-Techniken bei der medizinischen Bildgebung und Diagnostik einzusetzen.
• Die ethischen Aspekte des Einsatzes von KI in medizinischen Umgebungen kritisch zu bewerten.
• Strategien zur Integration von KI-Technologien in bestehende Gesundheitssysteme zu entwickeln.

LangGraph ermöglicht die Erstellung von zustandsbasierten, mehrparametrischen Workflows mit Unterstützung durch Large Language Models – dabei erlaubt es eine präzise Steuerung der Ausführungspfade sowie das dauerhafte Speichern des Systemzustands. Im Gesundheitswesen sind diese Eigenschaften entscheidend für die Einhaltung von Vorschriften, die Interoperabilität sowie den Aufbau von Entscheidungshilfesystemen, die nahtlos in medizinische Arbeitsabläufe integriert werden können.

Dieses praxisorientierte Live-Training unter Anleitung eines Experten (online oder vor Ort) richtet sich an Fachkräfte mittleren bis fortgeschrittenen Kenntnisstands, die LangGraph-basierte Lösungen im Gesundheitswesen entwerfen, implementieren und verwalten möchten – dabei berücksichtigen sie rechtliche, ethische sowie betriebliche Aspekte.

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

• Gesundheitsspezifische LangGraph-Workflows zu konzipieren, wobei Compliance und Nachvollziehbarkeit im Vordergrund stehen.
• LangGraph-Anwendungen mit medizinischen Ontologien sowie Standards wie FHIR, SNOMED CT und ICD zu integrieren.
• Bewährte Verfahren zur Zuverlässigkeit, Transparenz und Erklärbarkeit in sensiblen Umgebungen anzuwenden.
• LangGraph-Anwendungen im produktiven Gesundheitsumfeld erfolgreich bereitzustellen, zu überwachen sowie zu validieren.

Ablauf des Kurses

• Interaktive Vorträge und Diskussionen.
• Praktische Übungen anhand realer Fallbeispiele aus dem Gesundheitswesen.
• Erfahrungsaustausch sowie Implementierungsübungen in einer Live-Laborumgebung.

Individuelle Anpassungsmöglichkeiten des Kurses

• Falls Sie ein maßgeschneidertes Training zu diesem Thema wünschen, kontaktieren Sie uns bitte zur Absprache.

Ollama ist eine leichtgewichtige Plattform zur lokalen Ausführung großer Sprachmodelle.

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an medizinisches Fachpersonal sowie IT-Teams mittleren Kenntnisstands, die Ollama-basierte KI-Lösungen in klinischen und administrativen Bereichen des Gesundheitswesens einführen, anpassen und betreiben möchten.

Nach Abschluss dieses Trainings werden die Teilnehmenden folgende Fähigkeiten besitzen:

• Ollama sicher in gesundheitlichen Umgebungen installieren und konfigurieren.
• Lokale LLMs in klinische Arbeitsabläufe sowie Verwaltungsprozesse integrieren.
• Modelle für fachsprachliche Begriffe und spezifische Aufgaben im Gesundheitswesen anpassen.
• Bewährte Praktiken zum Datenschutz, zur Sicherheit sowie zur Einhaltung gesetzlicher Vorgaben anwenden.

Aufbau des Kurses

• Interaktive Vorlesungen und Diskussionen.
• Praktische Demonstrationen sowie angeleitete Übungen.
• Konkrete Implementierungsbeispiele in einer isolierten Simulationsumgebung für das Gesundheitswesen.

Möglichkeiten zur Kursanpassung

• Falls Sie ein individuell angepasstes Training wünschen, kontaktieren Sie uns bitte, um die Details zu besprechen.

Dieses von erfahrenen Dozenten geleitete Live-Training in Deutschland – online oder vor Ort – richtet sich an Fachkräfte aus dem Gesundheitswesen sowie KI-Entwickler mit grundlegendem Wissen, die Prompt Engineering nutzen möchten, um medizinische Arbeitsabläufe effizienter zu gestalten, Forschungsergebnisse besser zu erzielen und letztlich die Behandlungsqualität für Patienten zu steigern.

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

• Die Grundlagen des Prompt Engineerings im Kontext der Gesundheitsversorgung zu verstehen.
• KI-gestützte Prompts für klinische Dokumentationen sowie Patientengespräche einzusetzen.
• KI-Methoden in der medizinischen Forschung sowie bei Recherchen zur Fachliteratur zu nutzen.
• Die Entdeckung neuer Medikamente und die Entscheidungsfindung in der Praxis durch datengestützte Prompts mit KI zu optimieren.
• Sicherzustellen, dass gesetzliche sowie ethische Richtlinien bei der Anwendung von KI im Gesundheitswesen eingehalten werden.

TinyML bezeichnet die Integration von maschinellem Lernen in energiesparende und rechenmäßig begrenzte tragbare sowie medizinische Geräte.

Dieses von einem Instruktor geleitete Live-Training – entweder online oder vor Ort – richtet sich an Fachkräfte mit mittlerem Kenntnisstand, die TinyML-Lösungen für die Überwachung und Diagnose im Gesundheitsbereich implementieren möchten.

Nach Abschluss dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein zu:

• Entwurf und Bereitstellung von TinyML-Modellen zur Echtzeit-Verarbeitung gesundheitsbezogener Daten.
• Erfassung, Vorverarbeitung sowie Auswertung von Biosensordaten für datengestützte medizinische Einsichten.
• Optimierung von Modellen für Geräte mit begrenztem Energiebedarf und geringem Speicherplatz.
• Bewertung der klinischen Relevanz, Zuverlässigkeit und Sicherheit der durch TinyML erzeugten Ergebnisse.

Ablauf des Kurses

• Vorträge, ergänzt durch Live-Demonstrationen und interaktive Diskussionen.
• Praktische Übungen zur Arbeit mit Daten von tragbaren Geräten sowie TinyML-Frameworks.
• Umsetzungsaufgaben in einer begleiteten Laborumgebung.

Individuelle Anpassungsmöglichkeiten des Kurses

• Für maßgeschneiderte Schulungen, die auf spezifische medizinische Geräte oder behördliche Vorgaben abgestimmt sind, wenden Sie sich bitte an uns, damit wir das Programm entsprechend gestalten können.