Schulungsübersicht
Einführung in das Prompt Engineering im Gesundheitswesen
- Verstehen von KI-gestütztem Prompt Engineering
- Anwendungsbereiche der KI im Gesundheitswesen und in der Pharmaindustrie
- Überblick über KI-Tools und APIs für medizinische Anwendungen
KI für medizinische Dokumentation und klinische Arbeitsabläufe
- Erstellen strukturierter klinischer Notizen mit KI
- Optimierung von Prompts für die Zusammenfassung der Patientengeschichte
- Einsatz von KI für Transkription und automatisierte medizinische Berichte
Verbesserung der Patienteninteraktion mit KI
- Entwicklung von KI-Chatbots zur Patientenunterstützung
- Automatisierung von Antworten auf häufig gestellte Fragen im Gesundheitswesen
- Personalisierung der Patientenbindung durch KI-gesteuerte Prompts
KI-unterstützte medizinische Forschung und Literaturrecherche
- Extrahieren wesentlicher Erkenntnisse aus medizinischen Fachaufsätzen
- Automatisieren von Literaturrecherchen mit KI-Prompts
- Zusammenfassen und Vergleichen von Forschungsergebnissen mittels KI
Prompt Engineering für die Wirkstoffforschung und -entwicklung
- Nutzung der KI zur Analyse molekularer Strukturen und Arzneimittelwechselwirkungen
- Optimierung von Prompts für prädiktive Modelle in der Wirkstoffforschung
- Verbesserung der Auswertung klinischer Prüfungsdaten mit KI
KI in der klinischen Entscheidungsunterstützung
- Entwicklung KI-generierter diagnostischer Empfehlungen
- Einsatz von KI für personalisierte Behandlungspläne
- Sicherstellung der Genauigkeit und Zuverlässigkeit bei KI-unterstützter Entscheidungsfindung
Regulatorische und ethische Überlegungen in der KI-gestützten Medizin
- Sicherstellung der Konformität mit HIPAA, DSGVO und anderen Vorschriften
- Umgang mit KI-Bias und ethischen Bedenken bei medizinischen Anwendungen
- Best Practices für den verantwortungsvollen Einsatz von KI im Gesundheitswesen
Praxislabore und Fallstudien
- Aufbau von KI-gestützten medizinischen Chatbots
- Einsatz von KI-Prompts für die Echtzeit-Dokumentation in der Klinik
- Anwendung KI-generierter Erkenntnisse für die Wirkstoffforschung
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Grundlegendes Verständnis des Gesundheitswesens oder der Pharmaindustrie
- Erfahrung mit Datenanalyse oder KI-Tools
- Vertrautheit mit medizinischer Dokumentation und klinischen Arbeitsabläufen (empfohlen)
Zielgruppe
- Fachkräfte im Gesundheitswesen
- Medizinische Forscher
- KI-Entwickler im Gesundheitswesen
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