KI im Gesundheitswesen Schulung

Agentic AI ist ein Ansatz, bei dem KI-Systeme planen, schlussfolgern und Werkzeugnutzungsaktionen ausführen, um Ziele innerhalb definierter Einschränkungen zu erreichen.

Dieses von einer Lehrkraft geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an durchschnittlich fortgeschrittene Teams im Gesundheitswesen und in der Datenanalyse, die agentic AI-Lösungen für klinische und operative Anwendungsfälle entwerfen, bewerten und steuern möchten.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Konzepte und Einschränkungen von agentic AI im Gesundheitskontext zu erläutern.
• Sichere Agent-Workflows mit Planung, Gedächtnis und Werkzeugnutzung zu gestalten.
• retrieval-verstärkte (retrieval-augmented) Agenten über klinische Dokumente und Wissensdatenbanken aufzubauen.
• Das Verhalten von Agenten mit Sicherheitsgrenzen und menschlichen Überwachungskontrollen zu bewerten, zu überwachen und zu steuern.

Kursformat

• Interaktive Vorlesungen und moderierte Diskussionen.
• Angeleitete Laborübungen und Code-Durchgänge in einer Sandbox-Umgebung.
• Szenariobasierte Übungen zu Sicherheit, Bewertung und Steuerung.

Anpassungsoptionen für den Kurs

• Um eine maßgeschneiderte Schulung für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte zur Vereinbarung.

Dieses von Instruktoren geleitete Live-Training in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an medizinische Fachkräfte und KI-Entwickler mit mittlerem bis fortgeschrittenem Wissensstand, die KI-gestützte Gesundheitslösungen implementieren möchten.

Nach Abschluss dieser Schulung sind die Teilnehmer in der Lage:

• Die Rolle von KI-Agenten im Gesundheitswesen und in der Diagnostik zu verstehen.
• KI-Modelle für die medizinische Bildanalyse und prädiktive Diagnostik zu entwickeln.
• KI in elektronische Patientenakten (EHR) und klinische Arbeitsabläufe zu integrieren.
• Die Einhaltung von Gesundheitsvorschriften und ethischen KI-Praktiken sicherzustellen.

Diese instruktorgeführte, live stattfindende Schulung in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an medizinische Fachkräfte mit mittlerem Wissensstand, die KI- und AR/VR-Lösungen für die medizinische Ausbildung, Operationssimulationen und Rehabilitation einsetzen möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmenden in der Lage sein:

• Die Rolle der KI bei der Verbesserung von AR/VR-Erlebnissen im Gesundheitswesen zu verstehen.
• AR/VR für Operationssimulationen und die medizinische Ausbildung zu nutzen.
• AR/VR-Tools in der Rehabilitation und Therapie von Patientinnen und Patienten anzuwenden.
• Ethische Bedenken und Datenschutzfragen im Zusammenhang mit KI-gestützten medizinischen Tools zu erkunden.

Dieses instruktionsgeleitete Live-Training in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Datennaturwissenschaftler und Gesundheitsfachkräfte auf mittlerem Niveau, die KI nutzen möchten, um fortschrittliche Anwendungen im Gesundheitswesen mit Google Colab zu entwickeln.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• KI-Modelle für das Gesundheitswesen mit Google Colab zu implementieren.
• KI zur prädiktiven Modellierung von Gesundheitsdaten einzusetzen.
• Medizinische Bilder mit KI-gesteuerten Techniken zu analysieren.
• Ethische Aspekte von KI-basierten Lösungen im Gesundheitswesen zu erkunden.

Diese dozentengeleitete Live-Schulung in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Fachkräfte im Gesundheitswesen und Forscher, die ChatGPT nutzen möchten, um die Patientenversorgung zu verbessern, Arbeitsabläufe zu optimieren und die Gesundheitsergebnisse zu steigern.

Nach Abschluss dieser Schulung können die Teilnehmer:

• Die Grundlagen von ChatGPT und seine Anwendungen im Gesundheitswesen verstehen.
• ChatGPT zur Automatisierung von Gesundheitsprozessen und Interaktionen nutzen.
• Patienten mithilfe von ChatGPT präzise medizinische Informationen und Unterstützung bieten.
• ChatGPT für die medizinische Forschung und Analyse einsetzen.

Diese instruktionsgeleitete, live stattfindende Schulung in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Gesundheitsfachleute, Biomedizintechniker und KI-Entwickler mit mittlerem Kenntniselevel, die Edge AI für innovative Gesundheitslösungen nutzen möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Rolle und den Nutzen von Edge AI im Gesundheitswesen zu verstehen.
• KI-Modelle für Edge-Geräte zur Anwendung im Gesundheitswesen zu entwickeln und bereitzustellen.
• Edge-AI-Lösungen in Wearables und diagnostischen Werkzeugen zu implementieren.
• Patientenüberwachungssysteme unter Nutzung von Edge AI zu entwerfen und bereitzustellen.
• Ethische und regulatorische Aspekte bei KI-Anwendungen im Gesundheitswesen zu berücksichtigen.

Dieses vom Dozenten geleitete, lebendige Training in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an medizinische KI-Entwickler und Datenwissenschaftler mit fortgeschrittenen bis mittleren Kenntnissen, die Modelle für klinische Diagnosen, Krankheitsvorhersagen und Prognosen der Patientenergebnisse unter Verwendung strukturierter und unstrukturierter medizinischer Daten feinabstimmen möchten.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• KI-Modelle auf Gesundheitsdatensätzen, einschließlich Elektronische Krankenakten (EMR), Bildgebungsdaten und Zeitreihendaten, feinabzustimmen.
• Transferlernen, Domain-Adaption und Modellschrumpfung in medizinischen Kontexten anzuwenden.
• Datenschutz, Verzerrung (Bias) und regulatorische Compliance bei der Modellentwicklung zu berücksichtigen.
• Feinabgestimmte Modelle in realen Gesundheitsumgebungen bereitzustellen und zu überwachen.

Generative KI ist eine Technologie, die basierend auf Prompts und Daten neue Inhalte wie Texte, Bilder und Empfehlungen erzeugt.

Dieses von Dozent:innen geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an angehende bis fortgeschrittene Fachkräfte aus dem Gesundheitswesen, die generative KI und Prompt Engineering nutzen möchten, um Effizienz, Genauigkeit und Kommunikation im medizinischen Kontext zu verbessern.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer:innen in der Lage sein:

• Die Grundlagen der generativen KI und des Prompt Engagements zu verstehen.
• KI-Tools zur Optimierung klinischer, administrativer und Forschungsprozesse einzusetzen.
• Den ethischen, sicheren und konformen Einsatz von KI im Gesundheitswesen zu gewährleisten.
• Prompts zu optimieren, um konsistente und präzise Ergebnisse zu erzielen.

Kursformat

• Interaktive Vorträge und Diskussionen.
• Praktische Übungen und Fallstudien.
• Hands-on-Experimente mit KI-Tools.

Maßschneiderungsoptionen für den Kurs

• Um eine maßgeschneiderte Schulung für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte zur Organisation.

Dieser vom Dozenten geleitete, live stattfindende Kurs in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Einsteiger und Fortgeschrittene unter den Fachkräften des Gesundheitswesens, Datenanalysten und Entscheidungsträgern in der Politik, die die Möglichkeiten und Anwendungen generativer KI im Kontext des Gesundheitswesens verstehen und praktisch nutzen möchten.

Nach Abschluss dieses Kurses werden die Teilnehmenden in der Lage sein:

• Die Grundprinzipien und Anwendungsgebiete generativer KI im Gesundheitswesen zu erläutern.
• Möglichkeiten zur Verbesserung der Arzneimittelentwicklung und personalisierten Medizin durch generative KI zu identifizieren.
• Generative KI-Techniken für medizinische Bildgebung und Diagnostik einzusetzen.
• Die ethischen Aspekte von KI im medizinischen Kontext zu bewerten.
• Strategien zur Integration von KI-Technologien in Gesundheitssysteme zu entwickeln.

LangGraph ermöglicht zustandsbehaftete, Multi-Akteur-Workflows, die von LLMs (Large Language Models) angetrieben werden und eine präzise Kontrolle über Ausführungswege und Zustandspersistenz bieten. Im Gesundheitswesen sind diese Fähigkeiten entscheidend für Compliance, Interoperabilität und den Aufbau von Entscheidungsunterstützungssystemen, die sich an medizinischen Workflows orientieren.

Diese instruktionsgeleitete Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Fachkräfte mit fortgeschrittenem bis mittlerem Kenntnisstand, die LangGraph-basierte Lösungen für das Gesundheitswesen entwerfen, implementieren und verwalten möchten, wobei regulatorische, ethische und operative Herausforderungen adressiert werden.

Nach Abschluss dieser Schulung können die Teilnehmer: 

• Gesundheitsspezifische LangGraph-Workflows unter Berücksichtigung von Compliance und Auditierbarkeit entwerfen.
• LangGraph-Anwendungen mit medizinischen Ontologien und Standards (FHIR, SNOMED CT, ICD) integrieren.
• Bewährte Praktiken für Zuverlässigkeit, Nachverfolgbarkeit und Erklärbarkeit in sensiblen Umgebungen anwenden.
• LangGraph-Anwendungen in produktiven Gesundheitsumgebungen bereitstellen, überwachen und validieren.

Kursformat

• Interaktive Vorträge und Diskussionen.
• Praxisübungen mit realistischen Fallbeispielen.
• Implementierungspraxis in einer Live-Lab-Umgebung.

Anpassungsoptionen für den Kurs

• Falls Sie eine maßgeschneiderte Schulung für diesen Kurs wünschen, kontaktieren Sie uns bitte, um die Details zu vereinbaren.

Diese instructor-led-Schulung in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Fachleute im Gesundheitswesen auf fortgeschrittenem Niveau, medizinische Forschende sowie KI-Entwicklerinnen und -Entwickler, die multimodale KI in der medizinischen Diagnostik und im Gesundheitswesen einsetzen möchten.

Nach Abschluss dieser Schulung können Teilnehmende:

• Die Rolle multimodaler KI im modernen Gesundheitswesen verstehen.
• Strukturierte und unstrukturierte medizinische Daten für KI-gestützte Diagnostik integrieren.
• KI-Techniken zur Analyse von medizinischen Bildern und elektronischen Krankenakten anwenden.
• Prädiktive Modelle für die Krankheitsdiagnose und Behandlungsempfehlungen entwickeln.
• Spracherkennung und Natural Language Processing (NLP) für die medizinische Transkription und Patientenkommunikation implementieren.

Ollama ist eine leichte Plattform zum lokalen Ausführen von Large Language Models.

Dieser instructor-led-Live-Kurs (online oder vor Ort) richtet sich an medizinische Fachkräfte auf mittlerem Niveau und IT-Teams, die darauf abzielen, Ollama-basierte KI-Lösungen in klinischen und administrativen Umgebungen einzusetzen, anzupassen und produktiv zu betreiben.

Nach Abschluss dieser Schulung werden die Teilnehmer folgende Fähigkeiten erworben haben:

• Ollama für den sicheren Einsatz im Gesundheitswesen installieren und konfigurieren.
• Lokale LLMs in klinische Arbeitsabläufe und administrative Prozesse integrieren.
• Modelle für krankheitsspezifische Terminologie und Aufgaben anpassen.
• Bewährte Praktiken für Datenschutz, Sicherheit und regulatorische Compliance anwenden.

Formate des Kurses

• Interaktiver Vortrag und Diskussion.
• Praktische Demonstrationen und geführte Übungen.
• Praktische Implementierung in einer gesicherten Simulationsumgebung für das Gesundheitswesen.

Möglichkeiten zur Kursanpassung

• Um eine maßgeschneiderte Schulung für diesen Kurs anzufordern, nehmen Sie bitte Kontakt mit uns auf.

Diese präsenterleitete Live-Schulung in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Healthcare-Experten mit mittlerem Know-how sowie AI-Entwickler, die Prompt-Engineering-Techniken nutzen möchten, um medizinische Arbeitsabläufe, Forschungseffizienz und Patientenergebnisse zu optimieren.

Am Ende dieser Schulung sind die Teilnehmer in der Lage:

• Die Grundlagen des Prompt Engineerings im Gesundheitswesen zu verstehen.
• KI-Prompts für klinische Dokumentation und Patienteninteraktionen einzusetzen.
• KI zur medizinischen Forschung und Literaturrecherche zu nutzen.
• Die Wirkstoffforschung und klinische Entscheidungsfindung mit KI-gesteuerten Prompts zu verbessern.
• Die Einhaltung regulatorischer und ethischer Standards im Bereich Healthcare-KI sicherzustellen.

TinyML bezeichnet die Integration von maschinellem Lernen in energieeffiziente Wearables und medizinische Geräte mit begrenzten Ressourcen.

Dieses instructor-led, live geschultes Training (online oder vor Ort) richtet sich an Praktikerinnen und Praktiker auf mittlerem Niveau, die TinyML-Lösungen für Gesundheitsüberwachung und Diagnoseanwendungen implementieren möchten.

Nach Abschluss des Trainings sind die Teilnehmenden in der Lage:

• TinyML-Modelle für die Echtzeitverarbeitung von Gesundheitsdaten zu entwerfen und bereitzustellen.
• Biosensordaten zu sammeln, vorzuverarbeiten und für KI-gestützte Erkenntnisse auszuwerten.
• Modelle für energieeffiziente Wearables mit begrenztem Arbeitsspeicher zu optimieren.
• Die klinische Relevanz, Zuverlässigkeit und Sicherheit von TinyML-generierten Ergebnissen zu bewerten.

Format des Kurses

• Vorlesungen, unterstützt durch Live-Demonstrationen und interaktive Diskussionen.
• Praxisübungen mit Daten tragbarer Geräte und TinyML-Frameworks.
• Implementierungsübungen in einer angeleiteten Labsumgebung.

Möglichkeiten zur Kursanpassung

• Für maßgeschneiderte Schulungen, die auf spezifische medizinische Geräte oder regulatorische Arbeitsabläufe abgestimmt sind, kontaktieren Sie uns bitte zur Anpassung des Programms.