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 Dauer 14 Stunden

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

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Kommende Kurse

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