Schulungsübersicht
Einführung in multimodale KI für das Gesundheitswesen
- Überblick über die Einsatzmöglichkeiten von KI bei medizinischen Diagnosen
- Arten von Gesundheitsdaten: strukturiert versus unstrukturiert
- Herausforderungen und ethische Aspekte der KI-Anwendung im medizinischen Bereich
Medizinische Bildgebung und KI
- Grundlagen zu gängigen Formaten der medizinischen Bildgebung (DICOM, PACS)
- Einsatz von Deep Learning bei der Analyse von Röntgen-, MRT- und CT-Aufnahmen
- Fallbeispiel: Einsatz KI-unterstützter Radiologie zur Erkennung von Erkrankungen
Elektronische Patientenakten (EHR) und KI
- Verarbeitung und Auswertung strukturierter medizinischer Datensätze
- Nutzung der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) bei unstrukturierten klinischen Aufzeichnungen
- Erstellung prädiktiver Modelle zur Prognose von Behandlungsergebnissen
Multimodale Integration zur Verbesserung der Diagnostik
- Zusammenführung von Bilddaten, Patientenakten und genomischen Informationen
- KI-gestützte Entscheidungshilfen für medizinische Fachkräfte
- Fallbeispiel: Diagnose von Krebs mittels multimodaler KI
Anwendung von Sprach- und NLP-Verfahren im Gesundheitswesen
- Nutzung von Spracherkennungstechnologien zur automatischen Transkription medizinischer Texte
- KI-gestützte Chatbots für die Kommunikation mit Patienten
- Automatisierung der klinischen Dokumentation
KI-basierte prädiktive Analysen im Gesundheitswesen
- Frühzeitige Erkennung von Krankheiten und Risikobewertung
- Entwicklung individuell angepasster Behandlungsstrategien
- Fallbeispiel: Einsatz prädiktiver Modelle zur langfristigen Betreuung chronisch Kranker
Implementierung von KI-Modellen in medizinische Systeme
- Vorbereitung der Daten und Schulung der Modelle
- Realzeitige Integration von KI-Technologien in klinische Umgebungen
- Hindernisse bei der Einführung von KI im medizinischen Bereich
Rechtliche und ethische Aspekte des Einsatzes von KI
- Einhaltung gesundheitsbezogener Gesetze wie HIPAA und GDPR durch KI-Systeme
- Vermeidung von Bias sowie Gewährleistung von Fairness bei medizinischen KI-Anwendungen
- Verantwortungsvoller Umgang mit KI im Gesundheitssektor: bewährte Praktiken und Leitlinien
Zukünftige Entwicklungen der KI-gestützten Medizin
- Weiterentwicklung multimodaler KI für die Diagnostik
- Neuartige Ansätze der KI zur Realisierung personalisierter medizinischer Behandlungen
- Die zukünftige Rolle von KI in der Gesundheitsversorgung und Telemedizin
Zusammenfassung sowie nächste Schritte
Voraussetzungen
- Grundkenntnisse in KI und maschinellem Lernen
- Basiswissen zu gängigen medizinischen Datensystemen (DICOM, EHR, HL7)
- Erfahrung mit der Python-Programmierung sowie Deep-Learning-Frameworks
Zielgruppe
- Fachkräfte im Gesundheitswesen
- Medizinische Forscher
- KI-Entwickler aus dem Gesundheitssektor
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