TinyML in der Gesundheitsversorgung: KI auf tragbaren Geräten Schulung

Agentic 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.

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.

Bei TinyML geht es darum, optimierte Machine-Learning-Modelle auf ressourcenbeschränkten Edge-Geräten bereitzustellen.

Dieses von einer Lehrperson geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an technische Fachkräfte auf fortgeschrittenem Niveau, die vollständige TinyML-Pipelines entwerfen, optimieren und bereitstellen möchten.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer wissen, wie sie:

• Datensätze für TinyML-Anwendungen sammeln, vorbereiten und verwalten.
• Modelle für stromsparende Mikrocontroller trainieren und optimieren.
• Modelle in leichte Formate konvertieren, die sich für Edge-Geräte eignen.
• TinyML-Anwendungen in realer Hardware umsetzen, testen und überwachen.

Kursformat

• Lehrpersonen-gestützte Vorträge und technische Diskussionen.
• Praktische Labore und iteratives Experimentieren.
• Praxisnahe Implementierung auf Mikrocontroller-basierten Plattformen.

Möglichkeiten zur Kursanpassung

• Um das Training mit spezifischen Toolchains, Hardwareboards oder internen Workflows anzupassen, kontaktieren Sie uns bitte für eine Arrangierung.

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.

Generative 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.

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.

LangGraph 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.

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.

Ollama 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.

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.