Fine-Tuning Sztuczna inteligencja w opiece zdrowotnej: Diagnostyka medyczna i Predictive Analytics - Plan Szkolenia
Dostrajanie jest kluczowym procesem dostosowywania wstępnie przeszkolonych modeli sztucznej inteligencji do zadań diagnostycznych i prognozujących w zakresie opieki zdrowotnej.
Ten kurs prowadzony przez instruktora (online lub na miejscu) jest skierowany do średnio zaawansowanych i zaawansowanych programistów medycznych i naukowców ds. danych, którzy chcą dostosowywać modele do klinicznej diagnozy, prognozowania chorób i przewidywania wyników dla pacjentów za pomocą strukturowanych i niestrukturowanych danych medycznych.
Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą mogli:
- Dostosowywać modele sztucznej inteligencji na zestawach danych medycznych, w tym EMR, obrazowaniu i danych czasowych.
- Zastosować transfer learning, adaptację dziedziny i kompresję modeli w kontekstach medycznych.
- Rozwiązać problemy związane z prywatnością, uprzedzeniami i zgodnością z przepisami w procesie tworzenia modeli.
- Wdrażać i monitorować dostosowane modele w rzeczywistych środowiskach opieki zdrowotnej.
Format kursu
- Interaktywna wykład i dyskusja.
- Wiele ćwiczeń i praktyki.
- Ręczne wdrażanie w środowisku live-lab.
Opcje dostosowywania kursu
- Aby zapytać o dostosowany kurs tego szkolenia, skontaktuj się z nami w celu umówienia.
Plan Szkolenia
Wprowadzenie do AI w Opiece Zdrowotnej
- Zastosowania AI w wsparciu decyzji klinicznych i diagnostyce
- Przegląd modów danych medycznych: strukturalnych, tekstowych, obrazowych, sensornych
- Wyzwania związane z rozwojem medycznego AI
Przygotowanie danych medycznych i Management
- Praca z EMR, wynikami badań laboratoryjnych i danymi HL7/FHIR
- Przetwarzanie wstępne obrazów medycznych (DICOM, CT, MRI, RTG)
- Obsługa danych czasowych z urządzeń noszonych lub monitorów w jednostce intensywnej terapii
Fine-Tuning Techniki dla Modeli Zdrowotnych
- Transfer learning i dostosowanie do domeny specyficznej
- Dopasowanie modeli do zadań klasyfikacji i regresji
- Dopasowanie o ograniczonych zasobach z ograniczonymi zannotowanymi danymi
Prognozowanie choroby i wyników Forecasting
- Ocena ryzyka i systemy ostrzegawcze
- Analiza predykcyjna w przypadku ponownego przyjęcia i odpowiedzi na leczenie
- Integracja multimodalnych modeli
Etyka, Prywatność i Rozważania Regulacyjne
- HIPAA, GDPR, i obsługa danych pacjentów
- Mitygacja uprzedzeń i audyt sprawiedliwości w modelach
- Wykrywalność w podejmowaniu decyzji klinicznych
Ewaluacja i Weryfikacja Modeli w Warunkach Klinicznych
- Metryki wydajności (AUC, czułość, swoistość, F1)
- Techniki weryfikacji dla zbilansowanych i wysokiego ryzyka zbiorów danych
- Symulowane vs. rzeczywiste ścieżki testowania
Wdrażanie i Monitorowanie w Środowiskach Opieki Zdrowotnej
- Integracja modeli z systemami IT szpitali
- CI/CD w regulowanych środowiskach medycznych
- Wykrywanie i ciągłe uczenie się po wdrożeniu
Podsumowanie i Nastepne Kroki
Wymagania
- Rozumienie zasad uczenia maszynowego i uczenia nadzorowanego
- Doświadczenie w pracowaniu z zestawami danych medycznych, takimi jak EMR, dane obrazowe lub notatki kliniczne
- Znajomość Python i ram frameworków ML (np. TensorFlow, PyTorch)
Grupa docelowa
- Twórcy AI medycznej
- Naukowcy danych medycznych
- Specjaliści budujący diagnostyczne lub prognozujące modele medyczne
Szkolenia otwarte są realizowane w przypadku uzbierania się grupy szkoleniowej liczącej co najmniej 5 osób na dany termin.
Fine-Tuning Sztuczna inteligencja w opiece zdrowotnej: Diagnostyka medyczna i Predictive Analytics - Plan Szkolenia - Rezerwacja
Fine-Tuning Sztuczna inteligencja w opiece zdrowotnej: Diagnostyka medyczna i Predictive Analytics - Plan Szkolenia - Zapytanie
Fine-Tuning Sztuczna inteligencja w opiece zdrowotnej: Diagnostyka medyczna i Predictive Analytics - Zapytanie o Konsultacje
Zapytanie o Konsultacje
Propozycje terminów
Szkolenia Powiązane
Agentic AI in Healthcare
14 godzinAgentic AI jest podejściem, w którym systemy AI planują, rozumieją i podejmują działania z użyciem narzędzi, aby osiągać cele w określonych ograniczeniach.
To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo (online lub stacjonarne) jest skierowane do zespołów zdrowotnych i danych na poziomie średniozaawansowanym, które chcą projektować, oceniać i zarządzać rozwiązaniami Agentic AI dla przypadków klinicznych i operacyjnych.
Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:
- Wyjaśniać koncepcje i ograniczenia Agentic AI w kontekście zdrowia.
- Projektować bezpieczne przepływy agentów z planowaniem, pamięcią i używaniem narzędzi.
- Budować agenty z wzmocnionym wyszukiwaniem na podstawie dokumentów klinicznych i baz wiedzy.
- Oceniać, monitorować i zarządzać zachowaniem agentów za pomocą barier ochronnych i kontroli z udziałem człowieka.
Format kursu
- Interaktywne wykłady i prowadzone dyskusje.
- Przewodnikowe laboratoria i przejścia przez kod w środowisku sandbox.
- Ćwiczenia oparte na scenariuszach dotyczących bezpieczeństwa, oceny i zarządzania.
Opcje dostosowywania kursu
- Aby złożyć wniosek o dostosowane szkolenie dla tego kursu, prosimy o kontakt z nami w celu uzgodnienia.
AI Agents dla Opieki Zdrowotnej i Diagnostyki
14 godzinTo szkolenie prowadzone przez instruktora w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do profesjonalistów medycznych i developerów AI na poziomie średnio zaawansowanym do zaawansowanym, którzy chcą wdrażać rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji w opiece zdrowotnej.
Po ukończeniu tego szkolenia uczestnicy będą mogli:
- Zrozumieć rolę agentów AI w opiece zdrowotnej i diagnostyce.
- Rozwijać modele AI do analizy obrazów medycznych i diagnoz przewidywanych.
- Integrować AI z elektronicznymi rejestrami zdrowia (EHR) i procesami klinicznymi.
- Zapewnić zgodność z regulacjami dotyczącymi opieki zdrowotnej i etycznymi praktykami AI.
Sztuczna inteligencja i AR/VR w opiece zdrowotnej
14 godzinTo szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest przeznaczone dla średnio zaawansowanych zawodowców z branży opieki zdrowotnej, którzy chcą zastosować rozwiązania AI i AR/VR w szkoleniach medycznych, symulacjach chirurgicznych i rehabilitacji.
Na zakończenie tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:
- Zrozumieć rolę AI w wzmocnieniu doświadczeń AR/VR w opiece zdrowotnej.
- Wykorzystywać AR/VR do symulacji chirurgicznych i szkolenia medycznego.
- Zastosować narzędzia AR/VR w rehabilitacji i terapii pacjentów.
- Badać etyczne i prywatnościowe zagadnienia związane z narzędziami medycznymi wzmocnionymi AI.
AI dla opieki zdrowotnej z użyciem Google Colab
14 godzinTrening prowadzony przez instruktora, dostępny online lub na miejscu, skierowany jest do data scientistów i profesjonalistów z branży opieki zdrowotnej na poziomie średniozaawansowanym, którzy chcą wykorzystać AI do zaawansowanych aplikacji w opiece zdrowotnej za pomocą Google Colab.
Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą mogli:
- Wdrożywać modele AI dla opieki zdrowotnej za pomocą Google Colab.
- Wykorzystywać AI do modelowania predykcyjnego w danych medycznych.
- Analizować obrazy medyczne za pomocą technik napędzanych przez AI.
- Eksplorować aspekty etyczne rozwiązań w opiece zdrowotnej opartych na AI.
AI w Opiece Zdrowia
21 godzinTo szkolenie prowadzone przez instruktora, w formie online lub stacjonarnej, jest skierowane do zawodowców z branży opieki zdrowotnej oraz naukowców danych na poziomie średniozaawansowanym, którzy chcą zrozumieć i zastosować technologie AI w środowiskach opieki zdrowotnej.
Po ukończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:
- Wykryć kluczowe wyzwania w opiece zdrowotnej, z którymi może sobie poradzić AI.
- Analizować wpływ AI na opiekę nad pacjentem, bezpieczeństwo i badania medyczne.
- Zrozumieć związek między AI a modelami biznesowymi w opiece zdrowotnej.
- Zastosować podstawowe koncepcje AI w scenariuszach opieki zdrowotnej.
- Tworzyć modele uczenia maszynowego do analizy danych medycznych.
ChatGPT dla służby zdrowia
14 godzinTo szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) skierowane jest do pracowników służby zdrowia i badaczy, którzy chcą wykorzystać ChatGPT do poprawy opieki nad pacjentami, usprawnienia procesów pracy i poprawy wyników zdrowotnych.
Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:
- Zrozumieć podstawy ChatGPT i jego zastosowania w opiece zdrowotnej.
- Wykorzystywać ChatGPT do automatyzacji procesów i interakcji w opiece zdrowotnej.
- Dostarczać pacjentom dokładne informacje medyczne i wsparcie za pomocą ChatGPT.
- Zastosować ChatGPT w badaniach medycznych i analizach.
Edge AI dla Opieki Zdrowotnej
14 godzinTo szkolenie prowadzone przez instruktora w Polsce (online lub stacjonarnie) jest skierowane do profesjonalistów w zakresie opieki zdrowotnej na poziomie średniozaawansowanym, inżynierów biomedycznych oraz deweloperów AI, którzy chcą wykorzystać Edge AI do innowacyjnych rozwiązań w dziedzinie opieki zdrowotnej.
Na zakończenie tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:
- Zrozumieć rolę i korzyści z zastosowania Edge AI w opiece zdrowotnej.
- Tworzyć i wdrażać modele AI na urządzeniach Edge dla zastosowań w opiece zdrowotnej.
- Wdrażać rozwiązania Edge AI w urządzeniach noszonych i narzędziach diagnostycznych.
- Projektować i wdrażać systemy monitorowania pacjentów za pomocą Edge AI.
- Zajmować się kwestiami etycznymi i regulacyjnymi w zastosowaniach AI w opiece zdrowotnej.
Fine-Tuning Models and Large Language Models (LLMs)
14 godzinTo prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla średnio zaawansowanych i zaawansowanych profesjonalistów, którzy chcą dostosować wstępnie wytrenowane modele do określonych zadań i zestawów danych.
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli
- Zrozumieć zasady dostrajania i jego zastosowania.
- Przygotować zestawy danych do dostrajania wstępnie wytrenowanych modeli.
- Dostroić duże modele językowe (LLM) do zadań NLP.
- Optymalizować wydajność modeli i radzić sobie z typowymi wyzwaniami.
Skuteczne Dopasowywanie za pomocą Adaptacji Rangi Niskiej (LoRA)
14 godzinTo prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla średnio zaawansowanych programistów i praktyków AI, którzy chcą wdrożyć strategie dostrajania dużych modeli bez potrzeby korzystania z rozległych zasobów obliczeniowych.
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie
- Zrozumieć zasady Low-Rank Adaptation (LoRA).
- Wdrożyć LoRA w celu wydajnego dostrajania dużych modeli.
- Zoptymalizować dostrajanie dla środowisk o ograniczonych zasobach.
- Ocenić i wdrożyć modele dostrojone LoRA do praktycznych zastosowań.
Dostosowanie do Zadań Obsługi Języka Naturalnego (NLP)
21 godzinTo prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla średnio zaawansowanych profesjonalistów, którzy chcą ulepszyć swoje projekty NLP poprzez skuteczne dostrojenie wstępnie wytrenowanych modeli językowych.
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie
- Zrozumieć podstawy dostrajania dla zadań NLP.
- Dostroić wstępnie wytrenowane modele, takie jak GPT, BERT i T5, do konkretnych zastosowań NLP.
- Optymalizacja hiperparametrów w celu poprawy wydajności modelu.
- Ocena i wdrażanie dostrojonych modeli w rzeczywistych scenariuszach.
Generative AI i Prompt Engineering w Opiece Zdrowotnej
8 godzinGenerative AI to technologia, która tworzy nową treść, taką jak tekst, obrazki i rekomendacje, na podstawie zapytań i danych.
To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest przeznaczone dla początkujących i średnio zaawansowanych profesjonalistów w dziedzinie opieki zdrowotnej, którzy chcą wykorzystać generative AI i inżynierię zapytań do poprawy efektywności, dokładności i komunikacji w kontekstach medycznych.
Na koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:
- Zrozumieć podstawy generative AI i inżynierii zapytań.
- Zastosować narzędzia AI do usprawnienia zadań klinicznych, administracyjnych i badawczych.
- Zapewnić etyczne, bezpieczne i zgodne z przepisami użycie AI w opiece zdrowotnej.
- Optymalizować zapytania w celu uzyskania konsekwentnych i dokładnych wyników.
Format kursu
- Interaktywne wykłady i dyskusje.
- Praktyczne ćwiczenia i studia przypadków.
- Eksperymentowanie z narzędziami AI.
Opcje dostosowania kursu
- Aby zapytać o dostosowane szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami w celu umówienia.
Generative AI in Healthcare: Transforming Medicine and Patient Care
21 godzinTo szkolenie prowadzone przez instruktora w trybie Polsce (online lub stacjonarne) jest przeznaczone dla początkujących do średnio zaawansowanych pracowników służby zdrowia, analityków danych oraz decydentów, którzy chcą poznać i zastosować generatywne sztuczne inteligencje w kontekście opieki zdrowotnej.
Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:
- Wyjaśnić zasady i zastosowania generatywnej sztucznej inteligencji w opiece zdrowotnej.
- Wykryć możliwości generatywnej sztucznej inteligencji do poprawy odkrywania leków i medycyny osobistej.
- Wykorzystywać techniki generatywnej sztucznej inteligencji w obrazowaniu medycznym i diagnostyce.
- Oceniać etyczne implikacje sztucznej inteligencji w środowiskach medycznych.
- Rozwojować strategie integracji technologii sztucznej inteligencji w systemach opieki zdrowotnej.
LangGraph w Opiece Zdrowotnej: Orchestracja Przepływów Pracy dla Zaregulowanych Środowisk
35 godzinLangGraph umożliwia stanowe, wieloaktorowe przepływy pracy napędzane przez LLMs z precyzyjną kontrolą ścieżek wykonania i utrzymaniem stanu. W opiece zdrowotnej te możliwości są kluczowe dla zgodności, interoperacyjności i budowy systemów wspomagających podejmowanie decyzji, które są zgodne z medycznymi przepływami pracy.
To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub stacjonarne) jest przeznaczone dla profesjonalistów o poziomie zaawansowanym, którzy chcą zaprojektować, wdrożyć i zarządzać rozwiązaniami opartymi na LangGraph w opiece zdrowotnej, jednocześnie rozwiązując wyzwania związane z regulacjami, etyką i operacjami.
Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą mogli:
- Projektować specyficzne dla opieki zdrowotnej przepływy pracy LangGraph z uwzględnieniem zgodności i możliwości audytu.
- Integrować aplikacje LangGraph z medycznymi ontologiami i standardami (FHIR, SNOMED CT, ICD).
- Stosować najlepsze praktyki dla niezawodności, śledzenia i wyjaśniania w wrażliwych środowiskach.
- Wdrażać, monitorować i walidować aplikacje LangGraph w środowiskach produkcyjnych w opiece zdrowotnej.
Format kursu
- Interaktywne wykłady i dyskusje.
- Ćwiczenia praktyczne z przypadkami z życia rzeczywistego.
- Praktyka implementacji w środowisku live-lab.
Opcje dostosowania kursu
- Aby złożyć wniosek o dostosowane szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami w celu uzgodnień.
Inteligencja Sztuczna Wielomodowa dla Opieki Zdrowotnej
21 godzinTo szkolenie prowadzone przez instruktora, w trybie online lub stacjonarnym w Polsce, jest przeznaczone dla średniozaawansowanych i zaawansowanych specjalistów medycznych, badaczy medycznych oraz deweloperów AI, którzy chcą zastosować multimodalne AI w diagnostyce medycznej i zastosowaniach opieki zdrowotnej.
Na zakończenie tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:
- Zrozumieć rolę multimodalnego AI w nowoczesnej opiece zdrowotnej.
- Integrować strukturowane i nieskruturowane dane medyczne do diagnostyki napędzanej AI.
- Zastosować techniki AI do analizy obrazów medycznych i elektronicznych rejestrów zdrowia.
- Rozwijać modele predykcyjne do diagnostyki chorób i rekomendacji leczenia.
- Wdrożyć przetwarzanie mowy i przetwarzanie języka naturalnego (NLP) do transkrypcji medycznej i interakcji z pacjentem.
Prompt Engineering for Healthcare
14 godzinSzkolenie prowadzone przez instruktora, online lub stacjonarnie w Polsce, skierowane jest do średniozaawansowanych profesjonalistów medycznych i developerów AI, którzy chcą wykorzystać techniki inżynierii promptów do poprawy przepływów medycznych, wydajności badań i wyników dla pacjentów.
Na koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli:
- Zrozumieć podstawy inżynierii promptów w opiece zdrowotnej.
- Wykorzystywać prompty AI do dokumentacji klinicznej i interakcji z pacjentami.
- Wykorzystywać AI w badaniach medycznych i przeglądzie literatury.
- Poprawiać odkrywanie leków i podejmowanie decyzji klinicznych za pomocą promptów napędzanych przez AI.
- Zapewniać zgodność z przepisami prawnymi i standardami etycznymi w AI opieki zdrowotnej.