Feinabstimmung von KI für das Gesundheitswesen: Medizinische Diagnose und prädiktive Analytik Schulung
Feinabstimmung (Fine-Tuning) ist ein kritischer Prozess zur Anpassung vortrainierter KI-Modelle an spezifische diagnostische und prädiktive Aufgaben im Gesundheitswesen.
Dieses von Instruktoren geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an medizinische KI-Entwickler und Data Scientists mit fortgeschrittenen bis mittleren Kenntnissen, die Modelle für klinische Diagnosen, Krankheitsvorhersagen und die Prognose von Patientenergebnissen mithilfe strukturierter und unstrukturierter medizinischer Daten feinabstimmen möchten.
Am Ende dieses Trainings können die Teilnehmer:
- KI-Modelle auf Gesundheitsdatensätzen feinabstimmen, darunter EMRs (Elektronische Patientenakten), Bilddaten und Zeitreihendaten.
- Transferlernen, Domänenanpassung und Modellkomprimierung in medizinischen Kontexten anwenden.
- Datenschutz, Verzerrung (Bias) und regulatorische Compliance bei der Modellementwicklung berücksichtigen.
- Feinabgestimmte Modelle in realen Umgebungen des Gesundheitswesens bereitstellen und überwachen.
Kursformat
- Interaktiver Vortrag und Diskussion.
- Viel Übung und praktische Anwendung.
- Praktische Implementierung in einer Live-Laborumgebung.
Möglichkeiten zur Kursanpassung
- Um ein maßgeschneidertes Training für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte, um die Details zu vereinbaren.
Schulungsübersicht
Einführung in KI im Gesundheitswesen
- Anwendungen von KI bei der klinischen Entscheidungsunterstützung und Diagnostik
- Überblick über Gesundheitsdatenmodalitäten: strukturierte Daten, Text, Bilddaten, Sensordaten
- Herausforderungen, die speziell für die Entwicklung von medizinischer KI gelten
Vorbereitung und Management von Gesundheitsdaten
- Arbeiten mit EMRs, Laborergebnissen und HL7/FHIR-Daten
- Vorverarbeitung medizinischer Bilder (DICOM, CT, MRT, Röntgen)
- Umgang mit Zeitreihendaten von Wearables oder Intensivüberwachungsgeräten
Feinabstimmungstechniken für Gesundheitsmodelle
- Transferlernen und domänenspezifische Anpassung
- Aufgabenspezifisches Feintuning von Modellen für Klassifizierung und Regression
- Feinabstimmung bei begrenzten Ressourcen mit unzureichend annotierten Daten
Krankheitsvorhersage und Ergebnisprognose
- Risikobewertung und Frühwarnsysteme
- Prädiktive Analytik zur Vorhersage von Wiederaufnahmen und Therapieansprechen
- Integration multimodaler Modelle
Ethik, Datenschutz und regulatorische Aspekte
- HIPAA, DSGVO und der Umgang mit Patientendaten
- Bias-Minderung und Fairness-Audits bei Modellen
- Nachvollziehbarkeit (Explainability) in klinischen Entscheidungsprozessen
Bewertung und Validierung von Modellen in klinischen Umgebungen
- Leistungskennzahlen (AUC, Sensitivität, Spezifität, F1-Score)
- Validierungstechniken für unausgeglichene und hochriskante Datensätze
- Simulierte versus reale Testpipelines
Bereitstellung und Überwachung in Gesundheitsumgebungen
- Integration von Modellen in die IT-Systeme von Spitäler
- CI/CD in regulierten medizinischen Umgebungen
- Erkennung von Drift nach der Bereitstellung und kontinuierliches Lernen
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Kenntnisse in den Prinzipien des Maschinellen Lernens und des überwachten Lernens
- Erfahrung mit Gesundheitsdatensätzen wie EMRs, Bilddaten oder klinischen Notizen
- Kenntnisse in Python und ML-Frameworks (z. B. TensorFlow, PyTorch)
Zielgruppe
- Medizinische KI-Entwickler
- Data Scientists im Gesundheitswesen
- Fachkräfte, die diagnostische oder prädiktive Modelle für das Gesundheitswesen entwickeln
Offene Schulungskurse erfordern mindestens 5 Teilnehmer.
Feinabstimmung von KI für das Gesundheitswesen: Medizinische Diagnose und prädiktive Analytik Schulung - Buchung
Feinabstimmung von KI für das Gesundheitswesen: Medizinische Diagnose und prädiktive Analytik Schulung - Anfrage
Feinabstimmung von KI für das Gesundheitswesen: Medizinische Diagnose und prädiktive Analytik - Beratungsanfrage
Kommende Kurse
Kombinierte Kurse
Fortgeschrittenes Fine-Tuning & Prompt-Management in Vertex AI
14 StundenVertex AI bietet erweiterte Tools zum Fine-Tuning grosser Modelle und zur Verwaltung von Prompts, die Entwicklern und Data-Teams ermöglichen, die Modellgenauigkeit zu optimieren, Iterationsworkflows zu straffen und durch integrierte Bibliotheken und Dienste eine strenge Evaluation sicherzustellen.
Dieser instruktionsgeführte, lebendige Trainingskurs (online oder vor Ort) richtet sich an Teilnehmerinnen und Teilnehmer mit mittlerem bis fortgeschrittenem Kenntnisstand, die die Leistungsfähigkeit und Zuverlässigkeit von Generative-AI-Anwendungen mittels supervised Fine-Tuning, Prompt-Versionierung und Evaluation-Diensten in Vertex AI verbessern möchten.
Nach Abschluss dieses Trainings können die Teilnehmenden:
- Techniken zum supervised Fine-Tuning auf Gemini-Modelle in Vertex AI anwenden.
- Prompt-Management-Workflows einschließlich Versionierung und Tests implementieren.
- Evaluation-Bibliotheken nutzen, um die KI-Leistung zu benchmarken und zu optimieren.
- Verbesserte Modelle in Produktionsumgebungen bereitstellen und überwachen.
Kursformat
- Interaktive Vorlesung und Diskussion.
- Praktische Labore mit Vertex AI Fine-Tuning- und Prompt-Tools.
- Case Studies zur Optimierung von Unternehmensmodellen.
Kursanpassungsmöglichkeiten
- Um ein massgeschneidertes Training für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte.
Agentic AI im Gesundheitswesen
14 StundenAgentic AI bezeichnet einen Ansatz, bei dem KI-Systeme planen, Schlussfolgerungen ziehen und werkzeugbasierte Aktionen durchführen, um Ziele innerhalb definierter Einschränkungen zu erreichen.
Diese von einer instruktionsleitenden Person durchgeführte Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an IT- und Datenexperten im Gesundheitswesen auf mittlerem Niveau, die agentic AI-Lösungen für klinische und betriebliche Anwendungsfälle entwerfen, bewerten und steuern möchten.
Am Ende dieser Schulung sind die Teilnehmenden in der Lage:
- Agentic-AI-Konzepte und deren Einschränkungen im Gesundheitskontext zu erklären.
- Sichere Agent-Workflows mit Planung, Gedächtnis und Werkzeugnutzung zu entwerfen.
- Auf klinischen Dokumenten und Wissensdatenbanken basierende retrieval-augmentierte (abrufgestützte) Agenten zu entwickeln.
- Das Verhalten von Agenten mittels Guardrails (Sicherheitsgrenzen) und Human-in-the-Loop-Kontrollen (Mensch im Steuerkreis) zu bewerten, zu überwachen und zu steuern.
Kursformat
- Interaktive Vorlesung und moderierte Diskussion.
- Geführte Labs und Code-Durchläufe in einer Sandbox-Umgebung.
- Szenariobasierte Übungen zu Sicherheit, Bewertung und Governance (Steuerung).
Möglichkeiten zur Kursanpassung
- Um eine maßgeschneiderte Schulung für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte zur Vereinbarung.
KI-Agenten für das Gesundheitswesen und Diagnostik
14 StundenDieser Dozenten-gesteuerte, Live-Kurs in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an medizinische Fachkräfte und KI-Entwickler auf mittlerem bis fortgeschrittenem Niveau, die KI-gestützte Lösungen für das Gesundheitswesen implementieren möchten.
Abschliessend werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- Die Rolle von KI-Agenten im Gesundheitswesen und in der Diagnostik zu verstehen.
- KI-Modelle für die Analyse medizinischer Bilder und prädiktive Diagnostik zu entwickeln.
- KI in elektronische Krankenakten (EHR) und klinische Arbeitsabläufe zu integrieren.
- Die Einhaltung von Gesundheitsvorschriften und ethischen KI-Richtlinien sicherzustellen.
KI und AR/VR in der Gesundheitsversorgung
14 StundenDiese live durchgeführte, instruktionsgeleitete Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Gesundheitsfachkräfte mit mittlerem Kenntnisstand, die KI- und AR/VR-Lösungen für medizinische Schulungen, Operationsimulationen und Rehabilitation einsetzen möchten.
Nach Abschluss dieser Schulung sind die Teilnehmenden in der Lage:
- Die Rolle der KI bei der Verbesserung von AR/VR-Erfahrungen im Gesundheitswesen zu verstehen.
- AR/VR für Operationsimulationen und medizinische Schulungen zu nutzen.
- AR/VR-Tools in der Rehabilitation und Therapie von Patientinnen und Patienten anzuwenden.
- Ethische und datenschutzrechtliche Aspekte bei KI-ergänzten medizinischen Tools zu erkunden.
KI im Gesundheitswesen mit Google Colab
14 StundenDiese vom Trainer geleitete, interaktive Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Data Scientists und Fachkräfte aus dem Gesundheitswesen mit mittlerem Kenntnisstand, die KI für fortschrittliche Gesundheitsanwendungen mit Google Colab nutzen möchten.
Nach Abschluss dieser Schulung sind die Teilnehmenden in der Lage:
- KI-Modelle für das Gesundheitswesen mit Google Colab zu implementieren.
- KI zur prädiktiven Modellierung von Gesundheitsdaten einzusetzen.
- Medizinische Bilder mit KI-gestützten Techniken zu analysieren.
- Ethische Aspekte von KI-basierten Lösungen im Gesundheitswesen zu beleuchten.
KI im Gesundheitswesen
21 StundenDiese live geleitete Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Fachkräfte des Gesundheitswesens und Data Scientists auf mittlerem Niveau, die sich KI-Technologien in klinischen Umgebungen aneignen und praktisch anwenden möchten.
Nach Abschluss dieser Schulung sind die Teilnehmenden in der Lage:
- Kernherausforderungen im Gesundheitswesen zu identifizieren, die durch KI adressiert werden können.
- Die Auswirkungen von KI auf Patientenversorgung, Sicherheit und medizinische Forschung zu analysieren.
- Den Zusammenhang zwischen KI und Geschäftsmodellen im Gesundheitswesen zu verstehen.
- Grundlegende KI-Konzepte auf Szenarien im Gesundheitswesen anzuwenden.
- Machine-Learning-Modelle für die Analyse medizinischer Daten zu entwickeln.
ChatGPT für das Gesundheitswesen
14 StundenDiese instructor-led-Training in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Fachkräfte aus dem Gesundheitswesen und Forschende, die ChatGPT nutzen möchten, um die Patientenversorgung zu verbessern, Arbeitsabläufe zu optimieren und die Ergebnisse im Gesundheitswesen zu steigern.
Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer:
- Die Grundlagen von ChatGPT und dessen Anwendungen im Gesundheitswesen verstehen.
- ChatGPT zur Automatisierung von Gesundheitsprozessen und -interaktionen nutzen können.
- Patienten mit genauen medizinischen Informationen und Unterstützung durch ChatGPT versorgen können.
- ChatGPT für medizinische Forschung und Analysen einsetzen können.
Edge AI im Gesundheitswesen
14 StundenDiese Dozent:in-gestützte Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an professionelle Fachkräfte im Gesundheitswesen mit mittlerem Niveau, Biomedizintechniker:innen und KI-Entwickler:innen, die Edge AI nutzen möchten, um innovative Lösungen für das Gesundheitswesen zu entwickeln.
Am Ende dieser Schulung sind die Teilnehmer in der Lage:
- die Rolle und den Nutzen von Edge AI im Gesundheitswesen zu verstehen.
- KI-Modelle für Gesundheitsanwendungen auf Edge-Geräten zu entwickeln und bereitzustellen.
- Edge-AI-Lösungen in Wearables und Diagnosegeräten zu implementieren.
- Patientenüberwachungssysteme unter Verwendung von Edge AI zu entwerfen und bereitzustellen.
- ethische und regulatorische Aspekte bei KI-Anwendungen im Gesundheitswesen zu berücksichtigen.
Generative KI und Prompt Engineering im Gesundheitswesen
8 StundenGenerative KI ist eine Technologie, die neue Inhalte wie Texte, Bilder und Empfehlungen basierend auf Eingabeaufforderungen (Prompts) und Daten erstellt.
Diese von einer Lehrperson geleitete Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Anfänger und Fortgeschrittene im Gesundheitswesen, die generative KI und Prompt Engineering einsetzen möchten, um Effizienz, Genauigkeit und Kommunikation in medizinischen Kontexten zu verbessern.
Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- Die Grundlagen der generativen KI und des Prompt Engineerings zu verstehen.
- KI-Tools zur Optimierung klinischer, administrativer und Forschungsarbeiten einzusetzen.
- Den ethischen, sicheren und konformitätskonformen Einsatz von KI im Gesundheitswesen zu gewährleisten.
- Eingabeaufforderungen zu optimieren, um konsistente und genaue Ergebnisse zu erzielen.
Kursformat
- Interaktive Vorlesung und Diskussion.
- Praktische Übungen und Fallstudien.
- Hands-on-Experimente mit KI-Tools.
Optionen zur Kursanpassung
- Um eine massgeschneiderte Schulung für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte zur Vereinbarung.
Generative AI im Gesundheitswesen: Transformation der Medizin und Patientenversorgung
21 StundenDiese von Instruktoren geleitete Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Berufstätige im Gesundheitswesen, Datenanalysten und politische Entscheidungsträger mit Kenntnissen für Einsteiger bis Fortgeschrittene, die verstehen und generative KI im Kontext des Gesundheitswesens anwenden möchten.
Nach Abschluss dieser Schulung werden die Teilnehmenden in der Lage sein:
- Die Grundsätze und Anwendungen von Generativer KI im Gesundheitswesen zu erklären.
- Chancen zur Verbesserung der Arzneimittelentwicklung und personalisierten Medizin durch generative KI zu identifizieren.
- Generative-KI-Techniken für die medizinische Bildgebung und Diagnostik anzuwenden.
- Ethische Implikationen von KI in medizinischen Umgebungen zu bewerten.
- Strategien zur Integration von KI-Technologien in Gesundheitssysteme zu entwickeln.
LangGraph im Gesundheitswesen: Workflow-Orchestrierung in regulierten Umgebungen
35 StundenLangGraph ermöglicht zustandsbehaftete, Multi-Akteurs-Workflows, die von LLMs unterstützt werden, mit präziser Kontrolle über Ausführungspfade und Zustandspersistenz. Im Gesundheitswesen sind diese Fähigkeiten entscheidend für Compliance, Interoperabilität sowie den Aufbau von Entscheidungsunterstützungssystemen, die sich an medizinischen Workflows orientieren.
Diese instruktorgeführte, Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Fachkräfte auf Intermediate- bis Advanced-Niveau, die LangGraph-basierte Gesundheitslösungen entwerfen, implementieren und verwalten möchten, während sie regulatorische, ethische und operative Herausforderungen adressieren.
Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- Gesundheitsspezifische LangGraph-Workflows unter Berücksichtigung von Compliance und Auditierbarkeit zu entwerfen.
- LangGraph-Anwendungen mit medizinischen Ontologien und Standards (FHIR, SNOMED CT, ICD) zu integrieren.
- Best Practices für Zuverlässigkeit, Nachverfolgbarkeit und Erklärbarkeit in sensiblen Umgebungen anzuwenden.
- LangGraph-Anwendungen im Gesundheitswesen in Produktionsumgebungen bereitzustellen, zu überwachen und zu validieren.
Kursformat
- Interaktive Vorträge und Diskussionen.
- Praxisübungen mit realen Fallbeispielen.
- Implementierungspraxis in einer Live-Lab-Umgebung.
Individualisierungsoptionen des Kurses
- Falls Sie eine maßgeschneiderte Schulung für diesen Kurs wünschen, nehmen Sie bitte Kontakt mit uns auf, um diese zu organisieren.
Multimodale KI für das Gesundheitswesen
21 StundenDiese instruktionsgeleitete, live durchgeführte Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Gesundheitsfachpersonen und medizinische Forscher auf fortgeschrittenem Niveau sowie an KI-Entwickler, die multimodale KI in der medizinischen Diagnostik und im Gesundheitswesen einsetzen möchten.
Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- Die Rolle der multimodalen KI in der modernen Gesundheitsversorgung zu verstehen.
- Strukturierte und unstrukturierte medizinische Daten für KI-gestützte Diagnostik zu integrieren.
- KI-Techniken zur Analyse von medizinischen Bildern und elektronischen Gesundheitsakten anzuwenden.
- Prädiktive Modelle für die Krankheitsdiagnose und Therapieempfehlungen zu entwickeln.
- Spracherkennung und Natural Language Processing (NLP) für die medizinische Transkription und Patientenkommunikation umzusetzen.
Anwendungen von Ollama im Gesundheitswesen
14 StundenOllama ist eine leichte Plattform zum lokalen Ausführen grosser Sprachmodelle.
Diese instruktionsgestützte, live-Veranstaltung (online oder vor Ort) richtet sich an Teilnehmer mit Vorkenntnissen im Gesundheitswesen sowie IT-Teams, die darauf abzielen, Ollama-basierte KI-Lösungen in klinischen und administrativen Umgebungen zu implementieren, anzupassen und betriebsbereit zu machen.
Nach Abschluss dieser Schulung können die Teilnehmenden:
- Ollama sicher für den Einsatz im Gesundheitswesen installieren und konfigurieren.
- LoKale LLMs in klinische Arbeitsabläufe und administrative Prozesse integrieren.
- Modelle für healthcare-spezifische Terminologie und Aufgaben anpassen.
- Beste Praktiken für Datenschutz, Sicherheit und regulatorische Compliance anwenden.
Format des Kurses
- Interaktive Vorträge und Diskussionen.
- Praktische Demonstrationen und angeleitete Übungen.
- Praktische Implementierung in einer sandgeboxten Simulationsumgebung für das Gesundheitswesen.
Optionen zur Kursanpassung
- Um eine massgeschneiderte Schulung für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte zur Terminvereinbarung.
Prompt Engineering im Gesundheitswesen
14 StundenDieser von einem Dozenten geleitete Live-Kurs in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Fachkräfte aus dem Gesundheitswesen auf mittlerem Niveau und KI-Entwickler, die Prompt-Engineering-Techniken nutzen möchten, um Arbeitsabläufe in der Medizin zu optimieren, die Forschungseffizienz zu steigern und die Patientenergebnisse zu verbessern.
Am Ende dieses Kurses sind die Teilnehmer in der Lage:
- Die Grundlagen des Prompt Engineerings im Gesundheitswesen zu verstehen.
- KI-Prompts für klinische Dokumentation und Patienteninteraktionen zu verwenden.
- KI für medizinische Forschung und Literaturrecherchen einzusetzen.
- Die Medikamentenentwicklung und klinische Entscheidungsfindung mit KI-gestützten Prompts zu verbessern.
- Die Einhaltung regulatorischer und ethischer Standards in der KI im Gesundheitswesen zu gewährleisten.
TinyML in der Gesundheitsversorgung: KI auf tragbaren Geräten
21 StundenTinyML bezeichnet die Integration von Machine Learning in stromsparende, ressourcenbeschränkte tragbare und medizinische Geräte.
Dieser instruktionsgeleitete,Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an Fachkräfte mit mittlerem Kenntnisstand, die TinyML-Lösungen für Gesundheitsüberwachungs- und Diagnoseanwendungen implementieren möchten.
Nach Abschluss dieser Schulung sind die Teilnehmenden in der Lage:
- TinyML-Modelle für die Echtzeitverarbeitung von Gesundheitsdaten zu entwerfen und bereitzustellen.
- Biosensordaten zu erfassen, vorzuverarbeiten und für KI-gestützte Einblicke auszuwerten.
- Modelle für stromsparende und speicherbeschränkte tragbare Geräte zu optimieren.
- Die klinische Relevanz, Zuverlässigkeit und Sicherheit von TinyML-generierten Ergebnissen zu bewerten.
Kursformat
- Vorlesungen unterstützt durch Live-Demonstrationen und interaktive Diskussionen.
- Praxiserfahrung mit Daten tragbarer Geräte und TinyML-Frameworks.
- Implementierungsübungen in einer angeleiteten Labnumgebung.
Optionen zur Kursanpassung
- Für eine auf spezifische Gesundheitsgeräte oder regulatorische Workflows zugeschnittene Schulung kontaktieren Sie uns bitte, um das Programm anzupassen.