Einsatz von Ollama im Gesundheitswesen Schulung
Ollama ist eine lightweight Plattform zum lokalen Ausführen großer Sprachmodelle (LLMs).
Dieses von einem Dozenten gelebte Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an mittlere bis fortgeschrittene Fachkräfte im Gesundheitswesen und IT-Teams, die Ollama-basierte KI-Lösungen in klinischen und administrativen Umgebungen bereitstellen, anpassen und betreiben möchten.
Nach Abschluss des Trainings sind die Teilnehmer in der Lage:
- Ollama für den sicheren Einsatz im Gesundheitswesen zu installieren und zu konfigurieren.
- Lokale LLMs in klinische Workflows und administrative Prozesse zu integrieren.
- Modelle für gesundheitsbezogene Terminologie und Aufgaben anzupassen.
- Best Practices für Datenschutz, Sicherheit und regulatorische Compliance anzuwenden.
Format des Kurses
- Interaktive Vorträge und Diskussionen.
- Praktische Demonstrations und geführte Übungen.
- Praktische Implementierung in einer abgesicherten Simulationsumgebung für das Gesundheitswesen.
Optionen zur Anpassung des Kurses
- Wenden Sie sich bitte an uns, um ein maßgeschneidertes Training für diesen Kurs zu vereinbaren.
Schulungsübersicht
Einführung in Ollama im Gesundheitswesen
- Verständnis der lokalen Bereitstellung von LLMs
- Warum das Gesundheitswesen von On-Device-Modellen profitiert
- Hauptmerkmale und Einschränkungen von Ollama
Installation und Konfiguration von Ollama
- Systemanforderungen und Einrichtung
- Workflows für Modellwahl und Installation
- Umgabe-Konfiguration für Anwendungen im Gesundheitswesen
Anwendungsfälle im Gesundheitswesen
- Unterstützung bei der klinischen Dokumentation
- Patientenkommunikation und Zusammenfassungen
- Workflow-Automatisierung in Krankenhäusern und Kliniken
Anpassung und Feinabstimmung von Modellen
- Prompt Engineering für Szenarien im Gesundheitswesen
- Erweiterung von Modellen mit domänenspezifischen Daten
- Verwaltung von Leistung und Inferenzqualität
Integration in Systemen des Gesundheitswesens
- APIs und Aspekte der Interoperabilität
- Anbindung an EHR- und HIS-Umgebungen
- Automatisierung und Scripting für den täglichen Betrieb
Datenschutz, Sicherheit und Compliance
- Vorteile lokaler Modelle für den Datenschutz
- Berücksichtigung von HIPAA und regionalen regulatorischen Vorschriften
- Sichere Bereitstellungsmuster
Testen, Validierung und Qualitätssicherung
- Bewertung der Modellgenauigkeit und Zuverlässigkeit
- Evaluierung der klinischen Sicherheit und des Risikos
- Strategien für kontinuierliche Verbesserung
Betriebliche Bereitstellung und Wartung
- Überwachung von Leistung und Nutzung
- Aktualisierung von Modellen und Abhängigkeiten
- Fehlerbehebung bei häufigen Problemen
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Verständnis von klinischen Workflows
- Erfahrung in der Datenanalyse oder in IT-Systemen des Gesundheitswesens
- Vertrautheit mit grundlegenden KI-Konzepten
Zielgruppe
- Fachkräfte im Gesundheitswesen
- IT-Fachpersonal im Gesundheitswesen
- Analysten und technische Administratoren
Offene Schulungskurse erfordern mindestens 5 Teilnehmer.
Einsatz von Ollama im Gesundheitswesen Schulung - Buchung
Einsatz von Ollama im Gesundheitswesen Schulung - Anfrage
Einsatz von Ollama im Gesundheitswesen - Beratungsanfrage
Kommende Kurse
Kombinierte Kurse
Erweiterte Debugging- und Evaluationsmethoden für Ollama-Modelle
35 StundenAgentic AI im Gesundheitswesen
14 StundenKI-Agenten für Gesundheitswesen und Diagnostik
14 StundenDieses 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.
KI und AR/VR im Gesundheitswesen
14 StundenDieses 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.
KI im Gesundheitswesen mit Google Colab
14 StundenDieses 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.
Künstliche Intelligenz im Gesundheitswesen
21 StundenDieses 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.
ChatGPT im Gesundheitswesen
14 StundenDieses 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.
Edge AI für das Gesundheitswesen
14 StundenDieses 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.
Feinabstimmung von KI für die Gesundheitsversorgung: Medizinische Diagnose und prädiktive Analytik
14 StundenDieses 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 und Prompt Engineering im Gesundheitswesen
8 StundenGeneratives KI im Gesundheitswesen: Die Verwandlung der Medizin und Patientenversorgung
21 StundenDieses 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 im Gesundheitswesen: Workflow-Orchestrierung für regulierte Umgebungen
35 StundenMultimodale KI für das Gesundheitswesen
21 StundenDieses von Instruktoren geleitete Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Fachkräfte im Gesundheitswesen, medizinische Forscher sowie KI-Entwickler mittleren bis fortgeschrittenen Niveaus, die multimodale KI für diagnostische und andere gesundheitliche Zwecke nutzen möchten.
Nach Abschluss dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- Die Bedeutung multimodaler KI für das moderne Gesundheitswesen zu verstehen.
- Strukturierte und unstrukturierte medizinische Daten zur Unterstützung durch KI-gesteuerte Diagnosen zu integrieren.
- KI-Verfahren zur Analyse von medizinischen Bildern sowie elektronischen Patientenakten anzuwenden.
- Prädiktive Modelle zur Diagnose von Erkrankungen und zur Erstellung behandlungstechnischer Empfehlungen zu entwickeln.
- Sprach- sowie natürliche Sprachverarbeitung (NLP) für die medizinische Transkription und den Patientenkontakt einzusetzen.
Prompt Engineering für die Gesundheitsbranche
14 StundenDieses 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 im Gesundheitswesen: KI auf Wearable Devices
21 StundenDiese live von einem Dozenten geleitete Schulung in Deutschland behandelt die Implementierung von TinyML-Lösungen für die Überwachung und Diagnose im Gesundheitswesen. Die Teilnehmer lernen, Modelle für Echtzeit-Gesundheitsdaten zu entwerfen, sie für Low-Power-Wearables zu optimieren und die klinische Zuverlässigkeit sicherzustellen. Die Schulung umfasst praktische Laborübungen.