Schulungsübersicht
Einführung in multimodale KI für das Gesundheitswesen
- Überblick über KI-Anwendungen in der medizinischen Diagnostik
- Arten medizinischer Daten: strukturiert vs. unstrukturiert
- Herausforderungen und ethische Aspekte bei KI-gestütztem Gesundheitswesen
Medizinische Bildgebung und KI
- Einführung in Formate der medizinischen Bildgebung (DICOM, PACS)
- Deep Learning zur Analyse von Röntgen-, MRT- und CT-Aufnahmen
- Fallbeispiel: KI-unterstützte Radiologie zur Krankheitserkennung
Elektronische Krankenakten (EHR) und KI
- Verarbeitung und Analyse strukturierter medizinischer Unterlagen
- Natural Language Processing (NLP) für unstrukturierte klinische Notizen
- Prädiktive Modellierung für Patientenergebnisse
Multimodale Integration zur Diagnostik
- Kombination von medizinischer Bildgebung, EHR und genomischen Daten
- KI-gestützte Entscheidungsunterstützungssysteme
- Fallbeispiel: Krebsdiagnose mittels multimodaler KI
Spracherkennung und NLP-Anwendungen im Gesundheitswesen
- Spracherkennung zur medizinischen Transkription
- KI-basierte Chatbots zur Patientenkommunikation
- Automatisierung der klinischen Dokumentation
KI für prädiktive Analysen im Gesundheitswesen
- Früherkennung von Krankheiten und Risikobewertung
- Personalisierte Behandlungsempfehlungen
- Fallbeispiel: KI-gestützte prädiktive Modelle zum Management chronischer Erkrankungen
Bereitstellen von KI-Modellen in Gesundheitssystemen
- Datenvorverarbeitung und Modellschulung
- Echtzeit-KI-Implementierung in Krankenhäusern
- Herausforderungen bei der Implementierung von KI in medizinischen Umgebungen
Regulatorische und ethische Aspekte
- Konformität von KI mit Gesundheitsvorschriften (HIPAA, DSGVO)
- Verzerrung und Fairness in medizinischen KI-Modellen
- Best Practices für den verantwortungsvollen Einsatz von KI im Gesundheitswesen
Zukunftstrends der KI-gestützten Medizin
- Fortschritte bei multimodaler KI zur Diagnostik
- Aufkommende KI-Techniken für personalisierte Medizin
- Die Rolle von KI in der Zukunft des Gesundheitswesens und der Telemedizin
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Grundverständnis der Konzepte von KI und maschinellem Lernen
- Basiswissen über medizinische Datenformate (DICOM, EHR, HL7)
- Erfahrung in der Python-Programmierung und mit Deep-Learning-Frameworks
Zielgruppe
- Fachkräfte im Gesundheitswesen
- Medizinische Forschende
- KI-Entwicklerinnen und -Entwickler in der Gesundheitsbranche
Erfahrungsberichte (2)
Fertigkeiten und Projekte in Claude, eine Vielzahl von Werkzeugen für unterschiedliche Zwecke
Agnieszka Czypionka
Kurs - Generative AI in Healthcare: Transforming Medicine and Patient Care
Maschinelle Übersetzung
Umfassende Informationen zum Hintergrund; wie man eine Prompt-Anfrage formuliert.
Olaf Kannt - Helios Klinikum Krefeld
Kurs - Generative AI and Prompt Engineering in Healthcare
Maschinelle Übersetzung