Fine-Tuning KI in der Gesundheitsversorgung: Medizinische Diagnose und Predictive Analytics Schulung
Das Feintuning ist ein kritischer Prozess für die Anpassung von vortrainierten AI-Modellen an spezifische diagnostische und prognostischen Aufgaben im Gesundheitswesen.
Diese instructor-led Live-Ausbildung (online oder vor Ort) richtet sich an medizinische AI-Entwickler und Datenwissenschaftler mit Mittel bis Advanced-Level, die Modelle für klinische Diagnose, Krankheitsvorhersage und Patientenprognosen anpassen möchten, indem sie strukturierte und unstrukturierte medizinische Daten verwenden.
Am Ende dieser Ausbildung werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- AI-Modelle auf Gesundheitsdatensätzen einschließlich EMRs, Bildern und Zeitreihendaten zu feintunen.
- Transfer Learning, Domänenanpassung und Modellkompression in medizinischen Kontexten anzuwenden.
- Datenschutz, Bias und regulatorische Vorgaben bei der Modellentwicklung zu berücksichtigen.
- Feintunete Modelle in realen Gesundheitsumgebungen einzusetzen und zu überwachen.
Format des Kurses
- Interaktive Vorlesung und Diskussion.
- Viele Übungen und Praxis.
- Hand-on Implementierung in einer Live-Lab-Umgebung.
Optionen zur Anpassung des Kurses
- Für eine angepasste Ausbildung zu diesem Kurs, kontaktieren Sie uns bitte, um Arrangements vorzunehmen.
Schulungsübersicht
Einführung in KI im Gesundheitswesen
- Anwendungen von KI zur klinischen Entscheidungsunterstützung und Diagnostik
- Überblick über Datentypen im Gesundheitswesen: strukturiert, Text, Bildgebung, Sensoren
- Einzigartige Herausforderungen bei der Entwicklung medizinischer KI-Systeme
Datenvorbereitung für das Gesundheitswesen und Management
- Arbeiten mit EMRs, Labordaten und HL7/FHIR-Daten
- Vorverarbeitung medizinischer Bilder (DICOM, CT, MRT, Röntgen)
- Handhabung von Zeitreihendaten aus Wearables oder Intensivmonitoring
Techniken für Gesundheitsmodelle Fine-Tuning
- Transferlernen und domänenspezifische Anpassungen
- Anpassung von Modellen an spezifische Aufgaben wie Klassifikation und Regression
- Feinabstimmung mit begrenzten annotierten Daten in ressourcenarmen Umgebungen
Krankheitsprognose und Behandlungsergebnisse Forecasting
- Risikoscores und Frühwarnsysteme
- Prädiktive Analyse für Wiedergesundung und Therapieantworten
- Integration multimodaler Modelle
Ethik, Datenschutz und rechtliche Überlegungen
- HIPAA, GDPR und Handhabung von Patientendaten
- Maßnahmen zur Mitigation von Bias und Fairness-Prüfungen in Modellen
- Erläuterbarkeit im klinischen Entscheidungsprozess
Modellauswertung und -validierung in klinischen Umgebungen
- Leistungsindikatoren (AUC, Sensitivität, Spezifität, F1)
- Validierungsverfahren für unbalancierte und hochrisikodatenmengen
- Simulierte vs. realweltige Testpipelines
Deployment und Überwachung in Gesundheitsumgebungen
- Integration von Modellen in Krankenhaits-IT-Systeme
- CI/CD in reglementierten medizinischen Umgebungen
- Postdeployment-Drift-Erkennung und kontinuierliches Lernen
Zusammenfassung und weitere Schritte
Voraussetzungen
- Ein Verständnis der Prinzipien des maschinellen Lernens und des überwachten Lernens
- Erfahrung mit Gesundheitsdaten wie EMRs, bildgebenden Daten oder klinischen Notizen
- Kenntnisse von Python und ML-Frameworks (z. B., TensorFlow, PyTorch)
Zielgruppe
- Medizinische AI-Entwickler
- Gesundheitswesen-Datenschienzer
- Fachkräfte, die diagnostische oder prognostische Modelle im Gesundheitswesen entwickeln
Offene Schulungskurse erfordern mindestens 5 Teilnehmer.
Fine-Tuning KI in der Gesundheitsversorgung: Medizinische Diagnose und Predictive Analytics Schulung - Buchung
Fine-Tuning KI in der Gesundheitsversorgung: Medizinische Diagnose und Predictive Analytics Schulung - Anfrage
Fine-Tuning KI in der Gesundheitsversorgung: Medizinische Diagnose und Predictive Analytics - Beratungsanfrage
Beratungsanfrage
Kommende Kurse
Kombinierte Kurse
Agentic AI in der Gesundheitsversorgung
14 StundenAgentic AI ist eine Methode, bei der KI-Systeme planen, schlussfolgern und Werkzeuge einsetzen, um unter definierten Bedingungen Ziele zu erreichen.
Dieses von einem Trainer begleitete Live-Seminar (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Teams aus Gesundheitswesen und Datenanalyse, die Lösungen für agente KI im klinischen und operativen Bereich entwerfen, bewerten und steuern möchten.
Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- Konzepte und Einschränkungen von agenten KI im Kontext des Gesundheitswesens zu erklären.
- Sichere Agenten-Workflow mit Planung, Gedächtnis und Werkzeugverwendung zu entwerfen.
- Rückrufverstärkte Agenten auf klinischen Dokumenten und Wissensbasen zu erstellen.
- Verhalten von Agenten mit Schienen und menschlicher Überwachung zu bewerten, zu überwachen und zu steuern.
Format des Kurses
- Interaktive Vorlesungen und geführte Diskussionen.
- Angeführte Laboreinheiten und Code-Walkthroughs in einer Sandbox-Umgebung.
- Szenario-basierte Übungen zu Sicherheit, Bewertung und Steuerung.
Anpassungsoptionen des Kurses
- Für eine angepasste Ausbildung für diesen Kurs bitten wir Sie, uns anzusprechen, um dies zu vereinbaren.
AI Agents für Gesundheitswesen und Diagnostik
14 StundenDieses von einem Trainer geleitete Live-Seminar in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Gesundheitsdienstleistungsprofessionelle und AI-Entwickler, die AI-gestützte Gesundheitslösungen umsetzen möchten.
Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- Die Rolle von AI-Agenten in der medizinischen Diagnostik und Versorgung zu verstehen.
- AI-Modelle für die medizinische Bildanalyse und prädiktive Diagnose zu entwickeln.
- AI mit elektronischen Gesundheitsakten (EHR) und klinischen Arbeitsabläufen zu integrieren.
- Der Einhaltung von gesundheitsbezogenen Vorschriften und ethisch korrekten AI-Praktiken sicherzustellen.
KI und AR/VR im Gesundheitswesen
14 StundenDieser von einem Trainer geleitete Live-Kurs (online oder vor Ort) richtet sich an Fortgeschrittene Fachkräfte aus dem Gesundheitswesen, die AI- und AR/VR-Lösungen für medizinische Ausbildung, Chirurgiesimulationen und Reha einsetzen möchten.
Am Ende des Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- Die Rolle von AI bei der Verbesserung von AR/VR-Erfahrungen im Gesundheitswesen zu verstehen.
- AR/VR für Chirurgiesimulationen und medizinische Ausbildung nutzen.
- AR/VR-Werkzeuge in der Patientenreha und -therapie anwenden.
- Die ethischen und Datenschutzbedenken bei AI-gestützten medizinischen Werkzeugen erkunden.
Künstliche Intelligenz im Gesundheitswesen mit Google Colab
14 StundenDieser von einem Trainer durchgeführte Live-Kurs (Online oder vor Ort) richtet sich an mittelcalibrige Datenwissenschaftler und Gesundheitsfachleute, die AI für fortgeschrittene Anwendungen im Gesundheitsbereich unter Verwendung von Google Colab nutzen möchten.
Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- Implementieren von AI-Modellen für den Gesundheitssektor mit Google Colab.
- Verwenden von AI für prädiktive Modellierung in Gesundheitsdaten.
- Analyse medizinischer Bilder mit AI-gesteuerten Techniken.
- Erforschen ethischer Aspekte bei AI-basierten Lösungen im Gesundheitsbereich.
KI in der Gesundheitsversorgung
21 StundenDieses von einem Trainer geleitete Live-Training in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Gesundheitsberufe und Datenwissenschaftler, die AI-Technologien im Gesundheitsbereich verstehen und anwenden möchten.
Am Ende des Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- Schlüssige Herausforderungen des Gesundheitssektors identifizieren, die durch AI gelöst werden können.
- Die Auswirkungen von AI auf Patientenversorgung, Sicherheit und medizinische Forschung analysieren.
- Das Verhältnis zwischen KI und Geschäftsmodellen im Gesundheitsbereich verstehen.
- Grundlegende KI-Konzepte auf Szenarien im Gesundheitswesen anwenden.
- Maschinelles Lernen für die Analyse medizinischer Daten entwerfen.
ChatGPT für das Gesundheitswesen
14 StundenDieser von einem Lehrer geleitete Live-Workshop (online oder vor Ort) richtet sich an Gesundheitsprofessionelle und Forscher, die ChatGPT einsetzen möchten, um die Patientenversorgung zu verbessern, Prozesse zu vereinfachen und die Ergebnisse im Bereich der Gesundheit zu optimieren.
Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- Grundlagen von ChatGPT und seine Anwendungen im Gesundheitswesen verstehen.
- ChatGPT zur Automatisierung von Prozessen und Interaktionen im Gesundheitswesen einsetzen.
- Genauere medizinische Informationen und Unterstützung für Patienten mithilfe von ChatGPT bieten.
- ChatGPT zur medizinischen Forschung und Analyse anwenden.
Künstliche Intelligenz am Rande für die Gesundheitsversorgung
14 StundenDieses von einem Trainer durchgeführte Live-Seminar (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Fachkräfte aus dem Gesundheitswesen, Biomedizin-Ingenieure und AI-Entwickler, die Edge AI für innovative Lösungen im Gesundheitswesen nutzen möchten.
Am Ende des Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- Die Rolle und Vorteile von Edge AI im Gesundheitswesen zu verstehen.
- AI-Modelle auf edge-Geräten für Anwendungen im Gesundheitswesen zu entwickeln und einzurichten.
- Edge-AI-Lösungen in tragbaren Geräten und diagnostischen Werkzeugen umzusetzen.
- Patientenüberwachungssysteme mit Edge AI zu konzipieren und einzurichten.
- Ethische und regulatorische Aspekte von AI-Anwendungen im Gesundheitswesen anzugehen.
Feinjustierung von Modellen und großen Sprachmodellen (LLMs)
14 StundenDiese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Fachleute auf mittlerem bis fortgeschrittenem Niveau, die vortrainierte Modelle für bestimmte Aufgaben und Datensätze anpassen möchten.
Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- Die Prinzipien der Feinabstimmung und ihre Anwendungen zu verstehen.
- Datensätze für die Feinabstimmung von vortrainierten Modellen vorzubereiten.
- Große Sprachmodelle (LLMs) für NLP-Aufgaben feinabzustimmen.
- Optimieren der Modellleistung und Bewältigen allgemeiner Herausforderungen.
Effizientes Feintuning mit Low-Rank-Adaptation (LoRA)
14 StundenDiese Live-Schulung in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Entwickler und KI-Praktiker, die Feinabstimmungsstrategien für große Modelle implementieren möchten, ohne dafür umfangreiche Rechenressourcen zu benötigen.
Am Ende dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- Die Prinzipien der Low-Rank Adaptation (LoRA) zu verstehen.
- LoRA für eine effiziente Feinabstimmung von großen Modellen zu implementieren.
- Die Feinabstimmung für ressourcenbeschränkte Umgebungen zu optimieren.
- LoRA-angepasste Modelle für praktische Anwendungen zu evaluieren und einzusetzen.
Feintuning für die NaturSprachverarbeitung (NLP)
21 StundenDiese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Fachleute auf mittlerem Niveau, die ihre NLP-Projekte durch die effektive Feinabstimmung von vortrainierten Sprachmodellen verbessern möchten.
Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- Die Grundlagen der Feinabstimmung für NLP-Aufgaben zu verstehen.
- Feintuning von vortrainierten Modellen wie GPT, BERT und T5 für spezifische NLP-Anwendungen.
- Hyperparameter für eine verbesserte Modellleistung zu optimieren.
- Evaluierung und Einsatz von feinabgestimmten Modellen in realen Szenarien.
Generative AI und Prompt Engineering im Gesundheitswesen
8 StundenGenerative AI ist eine Technologie, die auf Befehle und Daten basierend neue Inhalte wie Texte, Bilder und Empfehlungen erstellt.
Diese von Dozenten geleitete Live-Ausbildung (online oder vor Ort) richtet sich an Healthcare-Professionals mit Grundkenntnissen bis zur fortgeschrittenen Stufe, die Generative AI und Prompt Engineering einsetzen möchten, um Effizienz, Genauigkeit und Kommunikation in medizinischen Kontexten zu verbessern.
Am Ende dieser Ausbildung werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- Die Grundlagen von Generative AI und Prompt Engineering zu verstehen.
- AI-Werkzeuge einsetzen, um klinische, administrative und forschungsbezogene Aufgaben zu vereinfachen.
- Ethisch, sicher und konformen Gebrauch von AI in der Gesundheitsversorgung zu gewährleisten.
- Befehlszeilen zu optimieren, um einheitliche und genaue Ergebnisse zu erzielen.
Format des Kurses
- Interaktive Vorlesungen und Diskussionen.
- Praktische Übungen und Fallstudien.
- Praxisübungen mit AI-Werkzeugen.
Anpassungsoptionen des Kurses
- Für eine angepasste Ausbildung zu diesem Kurs wenden Sie sich bitte an uns, um dies in Absprache vorzunehmen.
Generative AI in der Gesundheitsversorgung: Die Medizin und die Patientenversorgung revolutionieren
21 StundenDieses von einem Trainer geleitete Live-Training in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Anfänger und Fortgeschrittene im Bereich Gesundheitswesen, Datenanalysten und Politikgestalter, die Generative KI im Kontext der Medizin verstehen und anwenden möchten.
Am Ende des Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- Die Prinzipien und Anwendungen von generativer KI im Gesundheitswesen zu erläutern.
- Chancen für generative KI zur Verbesserung der Arzneimittelforschung und personalisierten Medizin zu identifizieren.
- Generative KI-Techniken für medizinische Bildgebung und Diagnostik einzusetzen.
- Die ethischen Implikationen von KI in medizinischen Umgebungen zu bewerten.
- Strategien zur Integration von KI-Technologien in Gesundheitssysteme zu entwickeln.
LangGraph in der Gesundheitsversorgung: Workflow-Orchestrierung für regulierte Umgebungen
35 StundenLangGraph ermöglicht den Einsatz statebezogener, multi-actor Workflows, die durch LLMs gesteuert werden und eine präzise Kontrolle über Ausführungswege und Zustandspersistenz bieten. Im Gesundheitswesen sind diese Fähigkeiten entscheidend für die Einhaltung von Vorschriften, Interoperabilität und das Erstellen von Entscheidungsunterstützungssystemen, die sich an medizinische Arbeitsabläufe anpassen.
Dieses durch einen Trainer geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an Fortgeschrittene, die sich mit dem Design, der Implementierung und der Verwaltung von LangGraph-basierten Gesundheitslösungen befassen möchten und regulatorische, ethische und operative Herausforderungen angehen.
Am Ende dieses Trainings werden Teilnehmer in der Lage sein:
- Gesundheitsbezogene LangGraph-Workflows zu gestalten, bei denen Einhaltung von Vorschriften und Prüfbarkeit berücksichtigt werden.
- LangGraph-Anwendungen mit medizinischen Ontologien und Standards (FHIR, SNOMED CT, ICD) zu integrieren.
- Beste Praktiken zur Zuverlässigkeit, Spürbarkeit und Erklärbarkeit in empfindlichen Umgebungen anzuwenden.
- LangGraph-Anwendungen im Produktionsumfeld des Gesundheitswesens zu bereitstellen, zu überwachen und zu validieren.
Kursformat
- Interaktive Vorlesung und Diskussion.
- Hände-direkt-Übungen mit realen Fallbeispielen.
- Ausführung von Praxisübungen in einer live-Lab-Umgebung.
Mögliche Kursanpassungen
- Um eine angepasste Ausbildung für diesen Kurs zu beantragen, kontaktieren Sie uns bitte zur Absprache.
Multimodale KI für die Gesundheitsversorgung
21 StundenDieses von einem Trainer durchgeführte, live Training in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Gesundheitsprofessionelle, medizinische Forscher und AI-Entwickler, die Multimodal-KI in der medizinischen Diagnostik und im Gesundheitswesen anwenden möchten.
Am Ende des Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- Die Rolle von multimodaler KI im modernen Gesundheitswesen zu verstehen.
- Strukturierte und unstrukturierte medizinische Daten für kuenstliche-intelligenz-gestützte Diagnostik zu integrieren.
- KI-Techniken zur Analyse von medizinischen Bildern und elektronischen Patientendossiers anzuwenden.
- Vorhersagemodelle für die Krankheitsdiagnose und Therapieempfehlungen zu entwickeln.
- Spracherkennung und Naturlichsprachverarbeitung (NLP) zur medizinischen Transkription und Patienteninteraktion umzusetzen.
Prompt Engineering für die Gesundheitsversorgung
14 StundenDieses von einem Trainer durchgeführte, live-Kurs (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Gesundheitsprofessionelle und AI-Entwickler, die Prompt Engineering-Techniken nutzen möchten, um medizinische Arbeitsabläufe, Forschungseffizienz und Patientenergebnisse zu verbessern.
Am Ende des Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- Grundlagen von Prompt Engineering im Gesundheitswesen verstehen.
- AI-Prompts für klinische Dokumentation und Patienteninteraktionen einsetzen.
- AI zur medizinischen Forschung und Literaturrecherche nutzen.
- Die Erkundung neuer Medikamente und die klinische Entscheidungsfindung mit AI-gestützten Prompts verbessern.
- Der Einhaltung von regulatorischen und ethischen Standards im Bereich Gesundheits-AI sicherstellen.