Feinabstimmung von KI für das Gesundheitswesen: Medizinische Diagnose und prädiktive Analytik Schulung
Feinabstimmung ist ein kritischer Prozess zur Anpassung vorab trainierter KI-Modelle an gesundheitspezifische diagnostische und prädiktive Aufgaben.
Dieses vom Dozenten geleitete, lebendige Training (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.
Form des Kurses
- Interaktive Vorträge und Diskussionen.
- Viele Übungen und Praxistrainings.
- Praktische Umsetzung in einer Live-Laborumgebung.
Optionen zur Kursanpassung
- Wenn Sie ein maßgeschneidertes Training für diesen Kurs anfordern möchten, kontaktieren Sie uns bitte zur Vereinbarung.
Schulungsübersicht
Einführung in KI im Gesundheitswesen
- Anwendungen von KI in der klinischen Entscheidungsunterstützung und Diagnostik
- Überblick über Gesundheitsdatenmodalitäten: strukturierte Daten, Text, Bildgebungsverfahren, Sensordaten
- Herausforderungen, die spezifisch für die Entwicklung medizinischer KI sind
Vorbereitung und Verwaltung von Gesundheitsdaten
- Umgang mit Elektronischen Krankenakten (EMR), Laborergebnissen und HL7/FHIR-Daten
- Vorverarbeitung medizinischer Bilder (DICOM, CT, MRT, Röntgen)
- Verarbeitung von Zeitreihendaten von Wearables oder ICU-Monitoren
Feinabstimmungstechniken für Gesundheitsmodelle
- Transferlernen und domänenspezifische Adaption
- Aufgabenspezifische Modelloptimierung für Klassifikation und Regression
- Feinabstimmung mit geringen Ressourcen bei begrenzten annotierten Daten
Krankheitsvorhersage und Ergebnisprognose
- Risikobewertung und Frühwarnsysteme
- Prädiktive Analytik für Wiederaufnahmen und Therapieverlauf
- Integration multimodaler Modelle
Ethik, Datenschutz und regulatorische Überlegungen
- HIPAA, DSGVO und der Umgang mit Patientendaten
- Minderung von Verzerrung (Bias) und Fairness-Audits in Modellen
- Nachvollziehbarkeit bei klinischen Entscheidungen
Modellbewertung und Validierung in klinischen Umgebungen
- Leistungskennzahlen (AUC, Sensitivität, Spezifität, F1)
- Validierungstechniken für unausgeglichene und risikoreiche Datensätze
- Simulierte vs. reale Test-Pipelines
Bereitstellung und Überwachung in Gesundheitsumgebungen
- Integration von Modellen in Krankenhaus-IT-Systeme
- CI/CD in regulierten medizinischen Umgebungen
- Erkennung von Drifts nach der Bereitstellung und kontinuierliches Lernen
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Verständnis der Prinzipien des maschinellen Lernens und des überwachtem Lernens
- Erfahrung mit Gesundheitsdatensätzen wie Elektronische Krankenakten, bildgebenden Daten oder klinischen Notizen
- Kenntnisse in Python und ML-Frameworks (z. B. TensorFlow, PyTorch)
Zielgruppe
- Entwickler von medizinischer KI
- Datenwissenschaftler im Gesundheitswesen
- Fachkräfte, die diagnostische oder prädiktive Modelle für das Gesundheitswesen entwickeln
Offene Schulungskurse erfordern mindestens 5 Teilnehmer.
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Kommende Kurse
Kombinierte Kurse
Fortgeschrittenes Fine-Tuning & Prompt-Management in Vertex AI
14 StundenVertex AI bietet fortschrittliche Tools zum Fine-Tuning großer Modelle und zum Management von Prompts. Damit können Entwickler und Data Scientists die Modellgenauigkeit optimieren, Iterationsworkflows effizient gestalten und durch integrierte Bibliotheken und Dienste eine strenge Evaluierung gewährleisten.
Dieser dozentengeführte, live stattfindende Kurs (online oder vor Ort) richtet sich an Fachleute mit fortgeschrittenen bis mittleren Vorkenntnissen, die die Leistung und Zuverlässigkeit ihrer generativen KI-Anwendungen durch überwachtes Fine-Tuning, Prompt-Versionierung und Evaluierungsdienste in Vertex AI verbessern möchten.
Nach Abschluss dieses Kurses werden die Teilnehmer:
- Fertigkeiten zum Anwenden von Techniken des überwachten Fine-Tunings auf Gemini-Modelle in Vertex AI erworben haben.
- Prompt-Management-Workflows, einschließlich Versionierung und Testing, implementieren können.
- Evaluierungsbibliotheken nutzen können, um die KI-Leistung zu benchmarken und zu optimieren.
- verbesserte Modelle in Produktionsumgebungen bereitstellen und überwachen können.
Kursformat
- Interaktive Vorträge und Diskussionen.
- Praxisnahe Laborübungen mit Vertex AI Fine-Tuning- und Prompt-Tools.
- Case Studies zur Optimierung von Unternehmensmodellen.
Anpassungsoptionen für den Kurs
- Um eine maßgeschneiderte Schulung für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte zur Abstimmung.
Agentic AI im Gesundheitswesen
14 StundenAgentic 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.
KI-Agenten für Gesundheitswesen und Diagnostik
14 StundenDieses 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.
KI und AR/VR im Gesundheitswesen
14 StundenDiese 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.
KI im Gesundheitswesen mit Google Colab
14 StundenDieses 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.
KI im Gesundheitswesen
21 StundenDieses praxisorientierte Live-Training in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Fachkräfte im Gesundheitswesen und Datenwissenschaftler mit mittlerem Erfahrungsgrad, die KI-Technologien in ihrem beruflichen Umfeld verstehen und anwenden möchten.
Am Ende dieses Trainings sind die Teilnehmer in der Lage:
- Wesentliche Herausforderungen im Gesundheitswesen zu identifizieren, die durch KI adressiert werden können.
- Die Auswirkungen der KI auf Patientenversorgung, Patientensicherheit und medizinische Forschung zu analysieren.
- Das Zusammenspiel zwischen KI und Geschäftsmodellen im Gesundheitswesen zu verstehen.
- Grundlagen der KI-Konzepte auf konkrete Gesundheitsszenarien anzuwenden.
- Machine-Learning-Modelle für die Analyse medizinischer Daten zu entwickeln.
ChatGPT für das Gesundheitswesen
14 StundenDiese 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.
Edge AI für das Gesundheitswesen
14 StundenDiese 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.
Generative KI und Prompt Engineering im Gesundheitswesen
8 StundenGenerative 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.
Generative KI im Gesundheitswesen: Transformation der Medizin und Patientenversorgung
21 StundenDieser 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 im Gesundheitswesen: Workflow-Orchestrierung für regulierte Umgebungen
35 StundenLangGraph 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.
Multimodale KI für das Gesundheitswesen
21 StundenDiese 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-Anwendungen im Gesundheitswesen
14 StundenOllama 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.
Prompt Engineering für das Gesundheitswesen
14 StundenDiese 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 im Gesundheitswesen: KI auf tragbaren Geräten
21 StundenTinyML 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.