Schulungsübersicht

Einführung in AI in Healthcare

  • Überblick über KI und maschinelles Lernen in der Medizin
  • Historische Entwicklung der KI im Gesundheitswesen
  • Wichtige Chancen und Herausforderungen bei der Einführung von KI

Gesundheitsdaten und KI

  • Arten von Gesundheitsdaten: strukturiert und unstrukturiert
  • Datenschutz- und Sicherheitsbestimmungen (HIPAA, GDPR)
  • Ethische Überlegungen bei KI-gestütztem Gesundheitswesen

Machine Learning Grundlagen für das Gesundheitswesen

  • Überwachtes vs. unüberwachtes Lernen
  • Feature Engineering und Datenvorverarbeitung für medizinische Datensätze
  • Bewertung von KI-Modellen in Gesundheitsanwendungen

KI-Anwendungen in der Patientenversorgung

  • KI in der medizinischen Bildgebung und Diagnostik
  • Prädiktive Analytik für Patientenergebnisse
  • Personalisierte Medizin und Behandlungsempfehlungen

KI für Krankenhaus- und klinische Abläufe

  • Automatisierung administrativer Aufgaben mit KI
  • KI-gestützte Entscheidungsunterstützungssysteme
  • Optimierung des Ressourcenmanagements im Krankenhaus

Ethik, Verzerrung und KI-GoGovernance im Gesundheitswesen

  • Verständnis von Verzerrungen in medizinischen KI-Modellen
  • Regulatorische und Compliance-Überlegungen
  • Gewährleistung von Transparenz und Rechenschaftspflicht in KI-Systemen

Abschlussprojekt: KI-gestützter Patient-Data Analysis

  • Erkundung eines Gesundheitsdatensatzes
  • Erstellung und Bewertung eines KI-Modells für medizinische Vorhersagen
  • Interpretation von Modellergebnissen und Verbesserung der Genauigkeit

Zusammenfassung und nächste Schritte

Voraussetzungen

  • Grundlegendes Verständnis von Konzepten des maschinellen Lernens
  • Erfahrung mit Python-Programmierung
  • Vertrautheit mit Gesundheitsdaten oder klinischen Arbeitsabläufen ist von Vorteil

Zielgruppe

  • Gesundheitsfachkräfte mit Interesse an KI-Anwendungen
  • Datenwissenschaftler und KI-Ingenieure, die im Gesundheitswesen tätig sind
  • Technologieführer und Entscheidungsträger im medizinischen Bereich
 21 Stunden

Teilnehmerzahl


Price per participant (excl. VAT)

Kommende Kurse

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