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Schulungsübersicht
Einführung in KI im Gesundheitswesen
- Überblick über KI und maschinelles Lernen in der Medizin
- Historische Entwicklung von KI im Gesundheitswesen
- Wesentliche Chancen und Herausforderungen bei der KI-Einführung
Gesundheitsdaten und KI
- Arten von Gesundheitsdaten: strukturierte und unstrukturierte Daten
- Vorschriften zur Datensicherheit und Vertraulichkeit (HIPAA, GDPR)
- Ethische Überlegungen bei KI-gestütztem Gesundheitswesen
Grundlagen des maschinellen Lernens für das Gesundheitswesen
- Überwachtes versus unbeaufsichtigtes Lernen
- Feature-Engineering und Datenvorverarbeitung für medizinische Datensätze
- Bewertung von KI-Modellen in Gesundheitsanwendungen
KI-Anwendungen in der Patientenversorgung
- KI in der medizinischen Bildgebung und Diagnostik
- Vorhersageanalytik für Patientenergebnisse
- Personalisierte Medizin und Behandlungsempfehlungen
KI für Krankenhaus- und Klinikabläufe
- Automatisierung administrativer Aufgaben mit KI
- KI-gestützte Entscheidungsunterstützungssysteme
- Optimierung des Ressourcenmanagements in Spitälern
Ethik, Voreingenommenheit und KI-Governance im Gesundheitswesen
- Verständnis von Bias in medizinischen KI-Modellen
- Regulierungs- und Compliance-Aspekte
- Sicherstellung von Transparenz und Verantwortung in KI-Systemen
Abschlussprojekt: KI-gestützte Analyse von Patientendaten
- Erkundung eines Gesundheitsdatensatzes
- Aufbau und Bewertung eines KI-Modells für medizinische Vorhersagen
- Interpretation der Modellausgaben und Verbesserung der Genauigkeit
Zusammenfassung und weitere Schritte
Voraussetzungen
- Grundlegende Kenntnisse in Machine-Learning-Konzepten
- Erfahrungen in der Python-Programmierung
- Vertrautheit mit Gesundheitsdaten oder klinischen Arbeitsabläufen ist von Vorteil
Zielgruppe
- Fachkräfte im Gesundheitswesen, die sich für KI-Anwendungen interessieren
- Data Scientists und KI-Ingenieure, die im Gesundheitssektor tätig sind
- Technologieentscheider und Führungskräfte im medizinischen Bereich
21 Stunden