Szkolenia AI for Healthcare w Toruń

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub stacjonarnie) jest skierowane do specjalistów od sztucznej inteligencji w medycynie oraz naukowców danych na poziomie średniozaawansowanym do zaawansowanym, którzy chcą dostosowywać modele do diagnoz klinicznych, prognozowania chorób oraz przewidywania wyników dla pacjentów, wykorzystując strukturowane i niesstrukturowane dane medyczne.

Po ukończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Dostosowywać modele sztucznej inteligencji do zestawów danych medycznych, w tym EMR, obrazów oraz danych czasowych.
• Zastosować transfer learning, adaptację domeny oraz kompresję modeli w kontekście medycznym.
• Rozwiązywać problemy związane z prywatnością, uprzedzeniami oraz zgodnością z przepisami podczas rozwoju modeli.
• Wdrażać i monitorować dostosowane modele w rzeczywistych środowiskach opieki zdrowotnej.

Generative AI to technologia, która tworzy nowe treści, takie jak teksty, obrazy i rekomendacje, na podstawie podpowiedzi i danych.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub stacjonarnie) jest skierowane do początkujących lub średnio zaawansowanych profesjonalistów medycznych, którzy chcą wykorzystać sztuczną inteligencję generatywną i inżynierię podpowiedzi do poprawy efektywności, dokładności i komunikacji w kontekstach medycznych.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć podstawy sztucznej inteligencji generatywnej i inżynierii podpowiedzi.
• Zastosować narzędzia AI do usprawnienia zadań klinicznych, administracyjnych i badawczych.
• Zapewnić etyczne, bezpieczne i zgodne z prawem używanie AI w opiece zdrowotnej.
• Optymalizować podpowiedzi, aby uzyskać spójne i dokładne wyniki.

Format kursu

• Interaktywne wykłady i dyskusje.
• Praktyczne ćwiczenia i studia przypadków.
• Ręczne eksperymentowanie z narzędziami AI.

Opcje dostosowywania kursu

• Aby poprosić o dostosowany trening dla tego kursu, skontaktuj się z nami, aby to załatwić.

Trening 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.

To 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.

This instructor-led, live training in Toruń (online or onsite) is aimed at beginner-level to intermediate-level healthcare professionals, data analysts, and policy makers who wish to understand and apply generative AI in the context of healthcare.

By the end of this training, participants will be able to:

• Explain the principles and applications of generative AI in healthcare.
• Identify opportunities for generative AI to enhance drug discovery and personalized medicine.
• Utilize generative AI techniques for medical imaging and diagnostics.
• Assess the ethical implications of AI in medical settings.
• Develop strategies for integrating AI technologies into healthcare systems.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Toruń (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla średniozaawansowanych i zaawansowanych pracowników służby zdrowia oraz programistów AI, którzy chcą wdrożyć rozwiązania opieki zdrowotnej oparte na sztucznej inteligencji.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Zrozumieć rolę agentów AI w opiece zdrowotnej i diagnostyce.
• Opracować modele AI do analizy obrazów medycznych i diagnostyki predykcyjnej.
• Zintegrować sztuczną inteligencję z elektroniczną dokumentacją medyczną (EHR) i klinicznymi przepływami pracy.
• Zapewnienie zgodności z przepisami dotyczącymi opieki zdrowotnej i etycznymi praktykami AI.

To prowadzone przez instruktora, interaktywne szkolenie (online lub stacjonarne) skierowane jest do doświadczonych specjalistów z branży opieki zdrowotnej oraz analityków danych, którzy chcą zrozumieć i wykorzystać technologie AI w środowiskach opieki zdrowotnej.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Określić kluczowe wyzwania w opiece zdrowotnej, które może rozwiązać AI.
• Przeanalizować wpływ AI na opiekę nad pacjentem, bezpieczeństwo i badania medyczne.
• Zrozumieć związek między AI a modelami biznesowymi w opiece zdrowotnej.
• Zastosować podstawowe koncepcje AI do scenariuszy z zakresu opieki zdrowotnej.
• Opracowywać modele uczenia maszynowego do analizy danych medycznych.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Toruń (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla średniozaawansowanych i zaawansowanych pracowników służby zdrowia, badaczy medycznych i programistów AI, którzy chcą zastosować multimodalną sztuczną inteligencję w diagnostyce medycznej i aplikacjach opieki zdrowotnej.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Zrozumieć rolę multimodalnej sztucznej inteligencji we współczesnej opiece zdrowotnej.
• Zintegrować ustrukturyzowane i nieustrukturyzowane dane medyczne do diagnostyki opartej na sztucznej inteligencji.
• Zastosować techniki AI do analizy obrazów medycznych i elektronicznej dokumentacji medycznej.
• Opracowanie modeli predykcyjnych do diagnozowania chorób i zaleceń dotyczących leczenia.
• Wdrożenie przetwarzania mowy i języka naturalnego (NLP) do transkrypcji medycznej i interakcji z pacjentem.

This instructor-led, live training in Toruń (online or onsite) is aimed at intermediate-level healthcare professionals, biomedical engineers, and AI developers who wish to leverage Edge AI for innovative healthcare solutions.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand the role and benefits of Edge AI in healthcare.
• Develop and deploy AI models on edge devices for healthcare applications.
• Implement Edge AI solutions in wearable devices and diagnostic tools.
• Design and deploy patient monitoring systems using Edge AI.
• Address ethical and regulatory considerations in healthcare AI applications.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Toruń (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla średniozaawansowanych pracowników służby zdrowia i programistów AI, którzy chcą wykorzystać szybkie techniki inżynieryjne w celu poprawy medycznych przepływów pracy, wydajności badań i wyników pacjentów.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Zrozumieć podstawy inżynierii podpowiedzi w opiece zdrowotnej.
• Korzystać z podpowiedzi AI do dokumentacji klinicznej i interakcji z pacjentami.
• Wykorzystać sztuczną inteligencję do badań medycznych i przeglądu literatury.
• Usprawnić proces odkrywania leków i podejmowania decyzji klinicznych za pomocą podpowiedzi opartych na sztucznej inteligencji.
• Zapewnienie zgodności ze standardami regulacyjnymi i etycznymi w zakresie sztucznej inteligencji w opiece zdrowotnej.

To 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.