Dostosowywanie AI do opieki zdrowotnej: medyczna diagnostyka i przewidywania - Plan Szkolenia

Agentic AI to podejście, w którym systemy AI planują, rozumieją i podejmują działania z użyciem narzędzi w celu realizacji celów w ramach określonych ograniczeń.

To prowadzone przez instruktora szkolenie (online lub na miejscu) jest przeznaczone dla zespołów opieki zdrowotnej i danych na poziomie średniozaawansowanym, które chcą zaprojektować, ocenić i zarządzać rozwiązaniami opartymi na agentic AI w przypadku użycia klinicznego i operacyjnego.

Na koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Wyjaśniać koncepcje i ograniczenia agentic AI w kontekście opieki zdrowotnej.
• Projektować bezpieczne przepływy agentów z planowaniem, pamięcią i użyciem narzędzi.
• Budować agentów wzbogaconych o wyszukiwanie na podstawie dokumentów klinicznych i baz wiedzy.
• Oceniać, monitorować i zarządzać zachowaniem agentów za pomocą barier ochronnych i kontrol w pętli człowiek-w-komputerze.

Format kursu

• Interaktywne wykłady i dyskusje prowadzone przez instruktora.
• Przewodowane laboratoria i omówienia kodu w środowisku testowym.
• Ćwiczenia oparte na scenariuszach dotyczących bezpieczeństwa, oceny i zarządzania.

Opcje dostosowania kursu

• Aby zażądać dostosowanego szkolenia dla tego kursu, prosimy o kontakt z nami w celu umówienia.

To 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.

Ta prowadzona przez instruktora, na żywo przeprowadzana trening w Polsce (online lub stacjonarnie) jest skierowana do healthcare professionals o średnim poziomie wiedzy, którzy chcą zastosować AI i AR/VR w celach szkoleniowych, symulacji operacyjnych i rehabilitacji.

Na końcu tego treningu uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć rolę AI w wzmocnieniu doświadczeń AR/VR w opiece zdrowotnej.
• Używać AR/VR do symulacji operacyjnych i szkolenia medycznego.
• Zastosować narzędzia AR/VR w rehabilitacji i terapii pacjentów.
• badać etyczne i kwestie prywatności w narzędziach medycznych zintegrowanych z AI.

To prowadzone przez instruktora, na żywo szkolenie w Polsce (online lub stacjonarne) jest skierowane do poziomu średniozaawansowanego naukowców danych i profesjonalistów opieki zdrowotnej, którzy chcą wykorzystać AI do zaawansowanych zastosowań w opiece zdrowotnej przy użyciu Google Colab.

Na koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Implementować modele AI w opiece zdrowotnej przy użyciu Google Colab.
• Wykorzystywać AI do modelowania predykcyjnego danych opieki zdrowotnej.
• Analizować obrazy medyczne za pomocą technik sterowanych przez AI.
• badać kwestie etyczne w oparciu o AI w rozwiązaniach opieki zdrowotnej.

To 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.

Ten prowadzony przez instruktora, na żywo rozległy szkolenie w Polsce (online lub stacjonarnie) jest skierowany do profesjonalistów opieki zdrowotnej i badaczy, którzy chcą wykorzystać ChatGPT w celu poprawy opieki nad pacjentami, usprawnienia przepływów pracy oraz poprawy wyników opieki zdrowotnej.

Na koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć podstawy ChatGPT i jego zastosowania w opiece zdrowotnej.
• Wykorzystywać ChatGPT do automatyzacji procesów opieki zdrowotnej i interakcji.
• Udzielać dokładnych informacji medycznych i wsparcia pacjentom przy użyciu ChatGPT.
• Stosować ChatGPT do badań i analizy medycznej.

Ta szkolenia prowadzona przez instruktora (online lub stacjonarnie) skierowana jest do pośrednio zaawansowanych profesjonalistów opieki zdrowotnej, inżynierów biomedycznych i programistów AI, którzy chcą wykorzystać Edge AI dla innowacyjnych rozwiązań w opiece zdrowotnej.

Na koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć rolę i korzyści z wykorzystania Edge AI w opiece zdrowotnej.
• Opracowywać i wdrażać modele sztucznej inteligencji na urządzeniach brzegowych dla aplikacji w opiece zdrowotnej.
• Implementować rozwiązania Edge AI w wearabloach i narzędziach diagnostycznych.
• Projektować i wdrażać systemy monitorowania pacjentów za pomocą Edge AI.
• Rozwiązywać kwestie etyczne i regulacyjne dotyczące zastosowań sztucznej inteligencji w opiece zdrowotnej.

To 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.

Generative 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.

Ten prowadzony przez instruktora, na żywo szkolenie w Polsce (online lub stacjonarnie) jest skierowany do początkujących i średnio zaawansowanych specjalistów medycznych, analityków danych oraz twórców polityki, którzy chcą zrozumieć i zastosować generative AI w kontekście opieki zdrowotnej.

Na koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Wyjaśnić zasady i zastosowania generative AI w opiece zdrowotnej.
• Zidentyfikować możliwości wykorzystania generative AI do odkrywania leków i personalizowanej medycyny.
• Wykorzystywać techniki generative AI w obrazowaniu medycznym i diagnostyce.
• Ocenić etyczne implikacje sztucznej inteligencji w środowiskach medycznych.
• Opracowywać strategie integrowania technologii AI do systemów opieki zdrowotnej.

LangGraph 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.

To 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.

Ollama to lekka platforma do lokalnego uruchamiania dużych modeli językowych.

Ten prowadzony przez instruktora, na żywo szkolenie (online lub stacjonarnie) jest skierowane do poziomu średnio zaawansowanych specjalistów opieki zdrowotnej i zespołów IT, którzy chcą wdrożyć, dostosować i zoperacyjizować AI-solutions oparte na Ollamie w środowiskach klinicznych i administracyjnych.

Po ukończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zainstalować i skonfigurować Ollamę do bezpiecznego używania w opiece zdrowotnej.
• Integrować lokalne modele LLM z przepływami pracy klinicznymi i procesami administracyjnymi.
• Dostosowywać modele do specyficznej terminologii i zadań opieki zdrowotnej.
• Zastosować najlepsze praktyki w zakresie prywatności, bezpieczeństwa i zgodności z przepisami.

Format kursu

• Interaktywna prezentacja i dyskusja.
• Praktyczne demonstracje i kierowane ćwiczenia.
• Praktyczna implementacja w symulacyjnym środowisku opieki zdrowotnej.

Opcje dostosowania kursu

• Aby poprosić o dostosowane szkolenie do tego kursu, prosimy o kontakt z nami w celu uzgodnienia szczegółów.

Szkolenie 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.

TinyML to integracja uczenia maszynowego z niskowypadowymi, ograniczonymi pod względem zasobów urządzeniami noszonymi i medycznymi.

Ten prowadzony przez instruktora, na żywo szkolenie (online lub stacjonarnie) jest skierowane do praktyków poziomu średniego, którzy chcą zaimplementować rozwiązania TinyML dla monitorowania i aplikacji diagnostycznych w opiece zdrowotnej.

Po ukończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Projektować i wdrażać modele TinyML do przetwarzania danych zdrowotnych w czasie rzeczywistym.
• Zbierać, przygotowywać i interpretować dane z czujników biomedycznych dla wniosków opartych na sztucznej inteligencji.
• Optymalizować modele dla urządzeń noszonych o ograniczonej mocy i pamięci.
• Oceniać kliniczną relevancję, niezawodność i bezpieczeństwo wyników uzyskanych za pomocą TinyML.

Format kursu

• Wykłady wspierane na żywo pokazami i interaktywnymi dyskusjami.
• Ćwiczenia praktyczne z danymi z urządzeń noszonych i frameworków TinyML.
• Zadania implementacyjne w skierowanym środowisku laboratorium.

Opcje dostosowywania kursu

• Dla szkolenia dostosowanego do konkretnych urządzeń medycznych lub procesów regulacyjnych, prosimy o kontakt w celu dostosowania programu.