Multimodal AI dla Sektora Zdrowia - 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.

To 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.

To 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.

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.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do zaawansowanych programistów AI, inżynierów uczenia maszynowego i badaczy, którzy chcą budować niestandardowe wielomodalne modele AI przy użyciu otwartych frameworków.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć podstawy uczenia wielomodalnego i fuzji danych.
• Implementować modele wielomodalne z wykorzystaniem DeepSeek, OpenAI, Hugging Face i PyTorch.
• Optymalizować i dostosowywać modele do integracji tekstu, obrazów i dźwięku.
• Wdrażać wielomodalne modele AI w rzeczywistych aplikacjach.

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 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 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.

To 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 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.

Ollama 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.

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 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.