Vielen Dank für die Zusendung Ihrer Anfrage! Eines unserer Teammitglieder wird Sie in Kürze kontaktieren.
Vielen Dank, dass Sie Ihre Buchung abgeschickt haben! Eines unserer Teammitglieder wird Sie in Kürze kontaktieren.
Schulungsübersicht
Einführung in AI im Gesundheitswesen
- Überblick über KI-Anwendungen in der medizinischen Diagnostik
- KI-gestützte Patientenüberwachung und Entscheidungshilfe
- Regulatorische und ethische Überlegungen
KI für die Medizin Image Analysis
- Deep Learning-Techniken für die medizinische Bildgebung
- Automatisierung von Arbeitsabläufen in der Radiologie und Pathologie
- Praktische Anwendung: Implementierung von KI für die medizinische Bildklassifikation
Predictive Analytics und KI für die Diagnostik
- Einsatz von KI zur Krankheitsvorhersage und Frühdiagnose
- KI-Modelle für die Risikobewertung und -prognose
- Praktische Anwendung: Erstellung von Vorhersagemodellen mit Patientendaten
KI-Integration mit Electronic Health Records (EHR)
- Standardisierte Datenformate im Gesundheitswesen (FHIR, HL7)
- Automatisierung von klinischen Arbeitsabläufen mit KI
- Praktische Anwendung: Verknüpfung von KI-Modellen mit EHR-Systemen
KI für die Entdeckung von Medikamenten und personalisierte Medizin
- Wie KI die Entdeckung und Entwicklung von Medikamenten beschleunigt
- KI-gesteuerte Präzisionsmedizin und Behandlungsempfehlungen
- Fallstudien zu KI in der pharmazeutischen Forschung
Compliance, Sicherheit und ethische KI im Gesundheitswesen
- Sicherstellung der Einhaltung von HIPAA und GDPR
- Vermeidung von Vorurteilen und Fairness in der KI-gesteuerten Gesundheitsversorgung
- Bewährte Sicherheitsverfahren für KI-Anwendungen im Gesundheitswesen
Implementierung von KI-Lösungen im Gesundheitswesen
- Herausforderungen und Best Practices für den Einsatz von KI
- Skalierung von KI-Lösungen in Krankenhäusern und Kliniken
- Praktische Anwendung: Einsatz eines KI-gesteuerten Gesundheitsassistenten
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Grundkenntnisse von Konzepten der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens
- Erfahrung mit Datenanalyse und Gesundheitssystemen
- Vertrautheit mit medizinischer Terminologie und Diagnostik
Zielgruppe
- Fachleute im Gesundheitswesen
- KI-Entwickler
- Medizinische Forscher
14 Stunden
