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Schulungsübersicht
Einführung in KI im Gesundheitswesen
- Überblick über KI und maschinelles Lernen in der Medizin
- Historische Entwicklung von KI im Gesundheitswesen
- Wichtige Chancen und Herausforderungen bei der Einführung von KI
Gesundheitsdaten und KI
- Arten von Gesundheitsdaten: strukturierte und unstrukturierte Daten
- Datenschutz- und Sicherheitsvorschriften (HIPAA, DSGVO)
- Ethische Aspekte im KI-gestützten Gesundheitswesen
Grundlagen des maschinellen Lernens für das Gesundheitswesen
- Überwachtes vs. unüberwachtes Lernen
- Feature-Engineering und Datenvorverarbeitung für medizinische Datensätze
- Bewertung von KI-Modellen in Gesundheitsoptionen
KI-Anwendungen in der Patientenversorgung
- KI in der medizinischen Bildgebung und Diagnostik
- Predictive Analytics zur Vorhersage von Patientenergebnissen
- Personalisierte Medizin und individuelle Behandlungsempfehlungen
KI für Krankenhaus- und Klinikabläufe
- Automatisierung administrativer Aufgaben durch KI
- KI-gestützte Entscheidungsunterstützungssysteme
- Optimierung des Krankenhausressourcenmanagements
Ethik, Bias und KI-Governance im Gesundheitswesen
- Verständnis von Verzerrungen in medizinischen KI-Modellen
- Regulatorische und Compliance-Anforderungen
- Sicherstellung von Transparenz und Verantwortlichkeit in KI-Systemen
Abschlussprojekt: KI-gestützte Analyse von Patientendaten
- Erkundung eines Gesundheitsdatensatzes
- Aufbau und Bewertung eines KI-Modells für medizinische Vorhersagen
- Interpretation der Modelerausgaben und Verbesserung der Genauigkeit
Zusammenfassung und weitere Schritte
Voraussetzungen
- Grundlegendes Verständnis von Machine-Learning-Konzepten
- Erfahrung in der Programmierung mit Python
- Kenntnisse in Gesundheitsdaten oder klinischen Arbeitsabläufen sind vorteilhaft
Zielgruppe
- Fachkräfte im Gesundheitswesen, die sich für KI-Anwendungen interessieren
- Datenwissenschaftler und KI-Ingenieure, die im Gesundheitsbereich tätig sind
- Technologieführer und Entscheidungsträger in der Medizinbranche
21 Stunden