Generative KI und Prompt Engineering im Gesundheitswesen Schulung

Dieser 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.

Diese 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.

Diese 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.

Diese 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.

Diese 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.

Diese 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.

Dieses von Instruktoren geleitete Live-Training in Schweiz (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.

Diese 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.

Diese 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.

Diese Live-Schulung in Schweiz hilft medizinischen Fachpersonen und IT-Teams, Ollama für lokale LLMs einzusetzen. Lernen Sie, KI in klinische Arbeitsabläufe zu integrieren, Modelle für spezifische Aufgaben anzupassen und strenge Datenschutzstandards sowie regulatorische Konformität in sicheren Gesundheitsumgebungen zu gewährleisten.

Dieser 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.

Diese dozentengeführte Live-Schulung in Schweiz behandelt die Implementierung von TinyML-Lösungen für die Überwachung und Diagnostik im Gesundheitswesen. Die Teilnehmenden lernen, Modelle für Echtzeit-Gesundheitsdaten zu entwerfen, sie für energieeffiziente Wearables zu optimieren und deren klinische Zuverlässigkeit sicherzustellen. Die Schulung umfasst praktische Laborexperimente.