Sztuczna Inteligencja w Ochronie Zdrowia - Plan Szkolenia
Sztuczna Inteligencja (AI) przekształca ochronę zdrowia, poprawiając opiekę nad pacjentami, usprawniając diagnostykę i optymalizując procesy szpitalne. Kurs „Sztuczna Inteligencja w Ochronie Zdrowia” omawia obecne i przyszłe zastosowania AI, koncentrując się na jej roli w rozwiązywaniu wyzwań w ochronie zdrowia przy jednoczesnym zapewnieniu etycznego i bezpiecznego wdrożenia.
To szkolenie prowadzone przez instruktora, dostępne online lub na miejscu, jest skierowane do specjalistów z dziedziny ochrony zdrowia oraz analityków danych na poziomie średniozaawansowanym, którzy chcą zrozumieć i stosować technologie AI w środowisku medycznym.
Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą w stanie:
- Zidentyfikować kluczowe wyzwania w ochronie zdrowia, które może rozwiązać AI.
- Przeanalizować wpływ AI na opiekę nad pacjentami, bezpieczeństwo i badania medyczne.
- Zrozumieć zależności między AI a modelami biznesowymi w ochronie zdrowia.
- Stosować podstawowe koncepcje AI w scenariuszach medycznych.
- Tworzyć modele uczenia maszynowego do analizy danych medycznych.
Format kursu
- Interaktywne wykłady i dyskusje.
- Liczne ćwiczenia i praktyka.
- Praktyczne wdrożenie w środowisku live-lab.
Opcje dostosowania kursu
- Aby zamówić dostosowane szkolenie, skontaktuj się z nami.
Plan Szkolenia
Wprowadzenie do Sztucznej Inteligencji w Ochronie Zdrowia
- Przegląd AI i uczenia maszynowego w medycynie
- Historyczny rozwój AI w ochronie zdrowia
- Kluczowe szanse i wyzwania w adopcji AI
Dane medyczne i AI
- Rodzaje danych medycznych: strukturalne i niestrukturalne
- Regulacje dotyczące prywatności i bezpieczeństwa danych (HIPAA, GDPR)
- Zagadnienia etyczne w AI w ochronie zdrowia
Podstawy uczenia maszynowego dla ochrony zdrowia
- Uczenie nadzorowane vs. nienadzorowane
- Inżynieria cech i przetwarzanie wstępne danych medycznych
- Ocena modeli AI w zastosowaniach medycznych
Zastosowania AI w opiece nad pacjentami
- AI w obrazowaniu medycznym i diagnostyce
- Analityka predykcyjna dla wyników leczenia
- Medycyna spersonalizowana i rekomendacje terapeutyczne
AI dla operacji szpitalnych i klinicznych
- Automatyzacja zadań administracyjnych z wykorzystaniem AI
- Systemy wspomagania decyzji oparte na AI
- Optymalizacja zarządzania zasobami szpitalnymi
Etyka, uprzedzenia i zarządzanie AI w ochronie zdrowia
- Zrozumienie uprzedzeń w modelach AI w medycynie
- Zagadnienia regulacyjne i zgodności
- Zapewnienie przejrzystości i odpowiedzialności w systemach AI
Projekt końcowy: Analiza danych pacjentów z wykorzystaniem AI
- Eksploracja zbioru danych medycznych
- Tworzenie i ocena modelu AI do prognoz medycznych
- Interpretacja wyników modelu i poprawa dokładności
Podsumowanie i kolejne kroki
Wymagania
- Podstawowa znajomość koncepcji uczenia maszynowego
- Doświadczenie w programowaniu w Pythonie
- Znajomość danych medycznych lub procesów klinicznych jest pomocna
Grupa docelowa
- Specjaliści z dziedziny ochrony zdrowia zainteresowani zastosowaniami AI
- Analitycy danych i inżynierowie AI pracujący w ochronie zdrowia
- Liderzy technologiczni i decydenci w dziedzinie medycyny
Szkolenia otwarte są realizowane w przypadku uzbierania się grupy szkoleniowej liczącej co najmniej 5 osób na dany termin.
Sztuczna Inteligencja w Ochronie Zdrowia - Plan Szkolenia - Rezerwacja
Sztuczna Inteligencja w Ochronie Zdrowia - Plan Szkolenia - Zapytanie
Sztuczna Inteligencja w Ochronie Zdrowia - Zapytanie o Konsultacje
Propozycje terminów
Szkolenia Powiązane
Agentic AI w Ochronie Zdrowia
14 godzinAgentic AI to podejście, w którym systemy AI planują, rozumują i podejmują działania z wykorzystaniem narzędzi, aby osiągnąć cele w ramach określonych ograniczeń.
To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest skierowane do zespołów zajmujących się ochroną zdrowia i analizą danych na poziomie średniozaawansowanym, które chcą projektować, oceniać i zarządzać rozwiązaniami agentic AI do zastosowań klinicznych i operacyjnych.
Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:
- Wyjaśnić koncepcje i ograniczenia agentic AI w kontekście ochrony zdrowia.
- Projektować bezpieczne przepływy pracy agentów z planowaniem, pamięcią i wykorzystaniem narzędzi.
- Tworzyć agentów wzbogaconych o możliwość wyszukiwania w dokumentach klinicznych i bazach wiedzy.
- Oceniać, monitorować i zarządzać zachowaniem agentów za pomocą zabezpieczeń i kontroli z udziałem człowieka.
Format kursu
- Interaktywny wykład i moderowana dyskusja.
- Prowadzone laboratoria i omówienie kodu w środowisku piaskownicy.
- Ćwiczenia oparte na scenariuszach dotyczące bezpieczeństwa, oceny i zarządzania.
Opcje dostosowania kursu
- Aby zamówić dostosowane szkolenie, prosimy o kontakt w celu ustalenia szczegółów.
Agenty AI w medycynie i diagnostyce
14 godzinTo szkolenie prowadzone przez instruktora, w formie na żywo w Polsce (online lub na miejscu), jest skierowane do średniozaawansowanych i zaawansowanych profesjonalistów z branży medycznej oraz programistów AI, którzy chcą wdrażać rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji w opiece zdrowotnej.
Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą w stanie:
- Zrozumieć rolę agentów AI w medycynie i diagnostyce.
- Tworzyć modele AI do analizy obrazów medycznych i diagnostyki predykcyjnej.
- Integrować AI z elektronicznymi kartami zdrowia (EHR) oraz procesami klinicznymi.
- Zapewnić zgodność z regulacjami medycznymi i etycznymi praktykami AI.
AI i AR/VR w ochronie zdrowia
14 godzinTo szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu), jest skierowane do średniozaawansowanych pracowników ochrony zdrowia, którzy chcą zastosować rozwiązania AI i AR/VR w szkoleniach medycznych, symulacjach chirurgicznych i rehabilitacji.
Pod koniec szkolenia uczestnicy będą mogli:
- Zrozumieć rolę AI w ulepszaniu doświadczeń AR/VR w ochronie zdrowia.
- Wykorzystywać AR/VR do symulacji chirurgicznych i szkoleń medycznych.
- Stosować narzędzia AR/VR w rehabilitacji i terapii pacjentów.
- Poznać kwestie etyczne i dotyczące prywatności związane z narzędziami medycznymi wzmocnionymi przez AI.
Sztuczna Inteligencja w Ochronie Zdrowia z wykorzystaniem Google Colab
14 godzinTo szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do data scientistów na poziomie średniozaawansowanym oraz profesjonalistów z dziedziny ochrony zdrowia, którzy chcą wykorzystać SI do zaawansowanych zastosowań w opiece zdrowotnej z użyciem Google Colab.
Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą w stanie:
- Implementować modele SI w opiece zdrowotnej z wykorzystaniem Google Colab.
- Stosować SI do modelowania predykcyjnego w danych medycznych.
- Analizować obrazy medyczne za pomocą technik opartych na SI.
- Badać kwestie etyczne związane z rozwiązaniami SI w opiece zdrowotnej.
ChatGPT dla Sektora Zdrowia
14 godzinTo szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do profesjonalistów i badaczy z sektora zdrowia, którzy chcą wykorzystać ChatGPT, aby poprawić opiekę nad pacjentami, usprawnić przepływ pracy i osiągnąć lepsze wyniki w sektorze zdrowia.
Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:
- Zrozumieć podstawy ChatGPT i jego zastosowań w sektorze zdrowia.
- Wykorzystać ChatGPT do automatyzacji procesów i interakcji w sektorze zdrowia.
- Dostarczać dokładne informacje medyczne i wsparcie pacjentom przy użyciu ChatGPT.
- Zastosować ChatGPT do badań medycznych i analiz.
Edge AI dla Sektora Zdrowia
14 godzinSzkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu), jest skierowane do średniozaawansowanych profesjonalistów z sektora zdrowia, inżynierów biomedycznych oraz programistów AI, którzy chcą wykorzystać Edge AI do innowacyjnych rozwiązań w opiece zdrowotnej.
Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:
- Zrozumieć rolę i korzyści Edge AI w opiece zdrowotnej.
- Opracowywać i wdrażać modele AI na urządzeniach brzegowych do zastosowań w opiece zdrowotnej.
- Wdrażać rozwiązania Edge AI w urządzeniach noszonych i narzędziach diagnostycznych.
- Projektować i wdrażać systemy monitorowania pacjentów z wykorzystaniem Edge AI.
- Rozważać kwestie etyczne i regulacyjne w zastosowaniach AI w opiece zdrowotnej.
Dostrajanie AI w opiece zdrowotnej: Diagnostyka medyczna i analiza predykcyjna
14 godzinTo szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do średnio zaawansowanych i zaawansowanych programistów AI w medycynie oraz naukowców zajmujących się danymi, którzy chcą dostroić modele do diagnozowania klinicznego, przewidywania chorób i prognozowania wyników pacjentów przy użyciu ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych danych medycznych.
Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:
- Dostrajać modele AI na zbiorach danych z zakresu opieki zdrowotnej, w tym EMR, obrazowania i danych szeregów czasowych.
- Stosować transfer uczenia, adaptację dziedzinową i kompresję modeli w kontekstach medycznych.
- Zajmować się kwestiami prywatności, uprzedzeń i zgodności z przepisami w rozwoju modeli.
- Wdrażać i monitorować dostrojone modele w rzeczywistych środowiskach opieki zdrowotnej.
Generatywna AI i inżynieria promptów w ochronie zdrowia
8 godzinGeneratywna AI to technologia, która tworzy nowe treści, takie jak tekst, obrazy i rekomendacje, na podstawie promptów i danych.
To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo (online lub na miejscu), jest skierowane do profesjonalistów z dziedziny ochrony zdrowia na poziomie podstawowym i średniozaawansowanym, którzy chcą wykorzystać generatywną AI i inżynierię promptów, aby poprawić efektywność, dokładność i komunikację w kontekście medycznym.
Pod koniec szkolenia uczestnicy będą mogli:
- Zrozumieć podstawy generatywnej AI i inżynierii promptów.
- Zastosować narzędzia AI do usprawnienia zadań klinicznych, administracyjnych i badawczych.
- Zapewnić etyczne, bezpieczne i zgodne z przepisami wykorzystanie AI w ochronie zdrowia.
- Optymalizować prompty, aby uzyskać spójne i dokładne wyniki.
Format kursu
- Interaktywny wykład i dyskusja.
- Ćwiczenia praktyczne i studia przypadków.
- Praktyczne eksperymentowanie z narzędziami AI.
Opcje dostosowania kursu
- Aby zamówić dostosowane szkolenie, skontaktuj się z nami, aby uzgodnić szczegóły.
Generative AI w Ochronie Zdrowia: Transformacja Medycyny i Opieki nad Pacjentem
21 godzinTo szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do początkujących i średnio zaawansowanych profesjonalistów w dziedzinie ochrony zdrowia, analityków danych oraz decydentów, którzy chcą zrozumieć i zastosować generative AI w kontekście ochrony zdrowia.
Pod koniec szkolenia uczestnicy będą w stanie:
- Wyjaśnić zasady i zastosowania generative AI w ochronie zdrowia.
- Zidentyfikować możliwości wykorzystania generative AI do usprawnienia odkrywania leków i medycyny spersonalizowanej.
- Wykorzystać techniki generative AI w obrazowaniu medycznym i diagnostyce.
- Ocenić etyczne implikacje AI w środowisku medycznym.
- Opracować strategie integracji technologii AI z systemami ochrony zdrowia.
LangGraph w Ochronie Zdrowia: Orchestracja Procesów w Środowiskach Regulowanych
35 godzinLangGraph umożliwia tworzenie stanowych, wieloagentowych procesów opartych na LLM z precyzyjną kontrolą ścieżek wykonania i trwałości stanu. W ochronie zdrowia te możliwości są kluczowe dla zapewnienia zgodności, interoperacyjności oraz budowania systemów wsparcia decyzyjnego dostosowanych do medycznych procesów.
To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest skierowane do profesjonalistów na poziomie średnio zaawansowanym i zaawansowanym, którzy chcą projektować, wdrażać i zarządzać rozwiązaniami opartymi na LangGraph w ochronie zdrowia, uwzględniając wyzwania regulacyjne, etyczne i operacyjne.
Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą w stanie:
- Projektować procesy LangGraph specyficzne dla ochrony zdrowia z uwzględnieniem zgodności i możliwości audytu.
- Integrować aplikacje LangGraph z medycznymi ontologiami i standardami (FHIR, SNOMED CT, ICD).
- Stosować najlepsze praktyki w zakresie niezawodności, możliwości śledzenia i wyjaśnialności w wrażliwych środowiskach.
- Wdrażaæ, monitorować i walidować aplikacje LangGraph w środowiskach produkcyjnych w ochronie zdrowia.
Format kursu
- Interaktywny wykład i dyskusja.
- Ćwiczenia praktyczne z rzeczywistymi studiami przypadków.
- Praktyka wdrażania w środowisku live-lab.
Opcje dostosowania kursu
- Aby zamówić dostosowane szkolenie, prosimy o kontakt w celu uzgodnienia szczegółów.
Multimodal AI dla Sektora Zdrowia
21 godzinTo szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do pracowników sektora zdrowia na poziomie średniozaawansowanym i zaawansowanym, badaczy medycznych oraz programistów AI, którzy chcą zastosować multimodalne AI w diagnostyce medycznej i aplikacjach zdrowotnych.
Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą w stanie:
- Zrozumieć rolę multimodalnego AI we współczesnej opiece zdrowotnej.
- Integrować strukturalne i niestrukturalne dane medyczne do diagnostyki opartej na AI.
- Stosować techniki AI do analizy obrazów medycznych i elektronicznych kart zdrowia.
- Tworzyć modele predykcyjne do diagnozowania chorób i rekomendacji leczenia.
- Wdrażać przetwarzanie mowy i języka naturalnego (NLP) do transkrypcji medycznych i interakcji z pacjentami.
Zastosowania Ollamy w Ochronie Zdrowia
14 godzinOllama to lekka platforma do lokalnego uruchamiania dużych modeli językowych.
To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest skierowane do średniozaawansowanych praktyków ochrony zdrowia i zespołów IT, którzy chcą wdrożyć, dostosować i wykorzystywać rozwiązania oparte na Ollamie w środowiskach klinicznych i administracyjnych.
Po ukończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:
- Zainstalować i skonfigurować Ollamę do bezpiecznego użytku w środowiskach opieki zdrowotnej.
- Zintegrować lokalne modele językowe (LLM) z procesami klinicznymi i administracyjnymi.
- Dostosować modele do specyficznej terminologii i zadań w ochronie zdrowia.
- Stosować najlepsze praktyki w zakresie prywatności, bezpieczeństwa i zgodności z przepisami.
Format kursu
- Interaktywny wykład i dyskusja.
- Praktyczne demonstracje i ćwiczenia z przewodnikiem.
- Praktyczne wdrożenie w symulowanym środowisku opieki zdrowotnej.
Opcje dostosowania kursu
- Aby zamówić dostosowane szkolenie, skontaktuj się z nami w celu uzgodnienia szczegółów.
Inżynieria Promptów w Ochronie Zdrowia
14 godzinTo szkolenie prowadzone przez instruktora, dostępne online lub na miejscu w Polsce, jest skierowane do średnio zaawansowanych specjalistów z dziedziny ochrony zdrowia oraz programistów AI, którzy chcą wykorzystać techniki inżynierii promptów w celu poprawy przepływów pracy w medycynie, efektywności badań oraz wyników leczenia pacjentów.
Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą w stanie:
- Zrozumieć podstawy inżynierii promptów w ochronie zdrowia.
- Wykorzystywać prompty AI do dokumentacji klinicznej i interakcji z pacjentami.
- Wykorzystywać AI do badań medycznych i przeglądu literatury.
- Usprawniać proces odkrywania leków i podejmowania decyzji klinicznych dzięki promptom opartym na AI.
- Zapewnić zgodność z regulacjami i standardami etycznymi w zakresie AI w ochronie zdrowia.
TinyML w Opiece Zdrowotnej: Sztuczna Inteligencja na Urządzeniach Noszonych
21 godzinTinyML to integracja uczenia maszynowego w urządzeniach noszonych i medycznych o niskim poborze mocy i ograniczonych zasobach.
To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo (online lub na miejscu), skierowane jest do praktyków na poziomie średniozaawansowanym, którzy chcą wdrażać rozwiązania TinyML w aplikacjach do monitorowania i diagnostyki w opiece zdrowotnej.
Po ukończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:
- Projektować i wdrażać modele TinyML do przetwarzania danych zdrowotnych w czasie rzeczywistym.
- Zbierać, przetwarzać i interpretować dane z biosensorów w celu uzyskania spostrzeżeń opartych na AI.
- Optymalizować modele pod kątem urządzeń noszonych o niskim poborze mocy i ograniczonej pamięci.
- Oceniać kliniczną istotność, niezawodność i bezpieczeństwo wyników generowanych przez TinyML.
Format kursu
- Wykłady wspierane przez demonstracje na żywo i interaktywne dyskusje.
- Praktyczne ćwiczenia z danymi z urządzeń noszonych i frameworkami TinyML.
- Ćwiczenia wdrażające w przewodzonym środowisku laboratoryjnym.
Opcje dostosowania kursu
- Aby dostosować szkolenie do konkretnych urządzeń medycznych lub przepisów prawnych, skontaktuj się z nami w celu personalizacji programu.