TinyML w Opiece Zdrowotnej: Sztuczna Inteligencja na Urządzeniach Noszonych - 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 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.

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.

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.

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.

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.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do inżynierów systemów wbudowanych, programistów IoT oraz badaczy AI na poziomie średniozaawansowanym, którzy chcą wdrożyć techniki TinyML w aplikacjach zasilanych AI na energooszczędnym sprzęcie.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć podstawy TinyML i AI na urządzeniach brzegowych.
• Wdrażać lekkie modele AI na mikrokontrolerach.
• Optymalizować wnioskowanie AI pod kątem niskiego poboru mocy.
• Integrować TinyML z rzeczywistymi aplikacjami IoT.