AI for Healthcare oktatás Magyarország

Ez oktatóvezetett, élő tréning online vagy helyszínen Magyarország célcsoportja a középszintű és magas szintű orvosi AI-fejlesztőknek és adattudósoknak, akik szeretnének finomítani a modelleket klinikai diagnózisra, betegségelőrejelzésre és betegkimenetel előrejelzésére sztrukturált és nem sztrukturált orvosi adatok használatával.

Ez a tréning végén a résztvevők képesek lesznek:

• Finomítani az AI-modelleket orvosi adathalmazokon, beleértve az EMR-eket, képeket és idősoros adatokat.
• Alkalmazni a transzfer learninget, domént adaptálást és modellkompressziót orvosi kontextusban.
• Kezdeni a magánélet, előítélet és szabályozási kompatibilitás kérdéseivel a modellfejlesztés során.
• Telepíteni és monitorozni a finomított modelleket valós orvosi környezetekben.

Generatív AI egy technológia, amely alapuló prompts és adatok alapján új tartalmak, mint szövegek, képek és ajánlások létrehozására alkalmas.

Ez az oktatóvezetett, élő képzés (online vagy helyszínen) kezdő és középfokú egészségügyi szakembereknek szánt, akik generatív AI-t és prompt engineering-et szeretnének használni az effekció, pontosítás és kommunikáció javításához orvosi kontextusokban.

E képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a generatív AI és prompt engineering alapjait.
• AI eszközöket alkalmazni klinikai, adminisztratív és kutató feladatok gyorsításához.
• Biztonságos, etikus és szabályozott AI használatát biztosítani az egészségügyben.
• Promptokat optimalizálni a konzisztens és pontos eredmények elérése érdekében.

A képzés formátuma

• Interaktív előadás és viták.
• Praktikus gyakorlatok és esettanulmányok.
• AI eszközökkel való gyakorlati kísérletek.

A képzés testreszabási lehetőségei

• Egy testreszabott képzés kérésére keressék minket, hogy megtárgyaljuk.

Ez oktatóvezetett, élő képzés (online vagy helyszínen) célja, hogy középfokú adat tudósai és egészségügyi szakemberek AI-t használjanak előrehaladott egészségügyi alkalmazásokhoz Google Colab segítségével.

E képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• AI modelleket valósítanak meg az egészségügyben Google Colab segítségével.
• AI-t használnak az egészségügyi adatok előrejelző modelljeihez.
• Orvosi képeket elemzik AI meghajtott technikákkal.
• Etikai szempontokat vizsgálnak AI alapú egészségügyi megoldásokban.

Ez oktatóvezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszínen) az olyan egészségügyi szakembereknek és kutatóknak szól, akik szeretnék felhasználni a ChatGPT-t a betegek ellátásának javítására, a munkafolyamatok optimalizálására és az egészségügyi eredmények javítására.

Ez a képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megértetik a ChatGPT alapjait és alkalmazását az egészségügyben.
• Használják a ChatGPT-t az egészségügyi folyamatok és interakciók automatizálására.
• Pontos orvosi információkat és támogatást nyújtanak a betegeknek a ChatGPT használatával.
• Alkalmaznak ChatGPT-t orvosi kutatások és elemzések végrehajtásához.

Ez az oktatóvezetésű, élő edzések sorozata Magyarország (online vagy helyszínen) az alacsony és közepes szintű egészségügyi szakemberek, adatanalitikusok és döntéshozók számára szól, akik generatív AI megértése és alkalmazása érdekel a egészségügyi kontextusban.

Ezen edzések végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megmagázni a generatív AI alapelveit és alkalmazását az egészségügyben.
• Felismerni a lehetőségeket, amelyek lehetővé teszik a generatív AI-t a gyógyszerkutatás és a személyre szabott orvostudomány fejlesztésében.
• Generatív AI technikákat alkalmazni a kórképalkotásban és diagnózisban.
• Megítélni az AI etikai következményeit az orvosi környezetben.
• Stratégiákat fejleszteni az AI technológiák egészségügyi rendszerekbe integrálásához.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) formájában zajlik, és célközönsége az AI meghajtó egészségügyi megoldások bevezetésében érdeklődő középfokú és előkelő egészségügyi szakemberek és AI fejlesztők.

Ez a képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megértik az AI ügynökök szerepét az egészségügyben és a diagnosztikában.
• Fejlesztenek AI modelleket orvosi képanalízisre és előrejelző diagnosztikára.
• Integrálják az AI-t elektronikus egészségügyi iratokkal (EHR) és klinikai folyamatokkal.
• Biztosítják az egészségügyi szabályozásoknak és az etikus AI gyakorlatoknak a betartását.

Ez az oktatóvezetett, élő edzés Magyarország (online vagy helyszínen) az intermédiaires szintű egészségügyi szakemberek és adattudósok számára van szolgálva, akik meg akarnák értetni és alkalmazni az AI technológiákat az egészségügyi környezetekben.

A tanfolyam végére a résztvevők képesek lesznek:

• Az AI által megoldható kulcsfontosságú egészségügyi kihívások azonosítására.
• Az AI hatásának elemzésére a betegellátás, biztonság és orvosi kutatás terén.
• Az AI és az egészségügyi üzleti modellek kapcsolatának megértésére.
• Az alapvető AI fogalmak alkalmazására egészségügyi helyzetekben.
• Gépi tanulási modellek fejlesztésére orvosi adatok elemzésére.

Azonosított AI egy olyan megközelítés, ahol az AI rendszerek terveket készítenek, gondolkodnak és eszközhasználati cselekedeteket végeznek, hogy célokat érjenek el meghatározott korlátozások keretein belül.

Ez az oktató vezette, élő képzés (online vagy helyszínen) középszintű egészségügyi és adatelemek számára szánva, akik ajánosított AI megoldásokat akarnak tervezni, értékelni és irányítani klinikai és operatív használati esetekhez.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megmagázni az ajánosított AI koncepciókat és korlátozásokat egészségügyi kontextusokban.
• Biztonságos ügynök munkafolyamatokat tervezni, tervezéssel, memóriával és eszközhasználattal.
• Kereső-egyeztetett ügynököket építeni klinikai dokumentumok és ismeretbázisok felett.
• Ügynökviselkedést értékelni, figyelni és irányítani védőszintékkel és emberi beavatkozásos irányításokkal.

A képzés formátuma

• Interaktív előadás és segített vita.
• Irányított laboratóriumok és kódáttekintések szimulált környezetben.
• Biztonság, értékelés és irányítás témájú, helyzet alapú gyakorlatok.

A képzés testreszabási lehetőségei

• Egy testreszabott képzés kéréséhez keresse minket, hogy megegyezzenek.

Ez a tanárvezetett, élő tanfolyam Magyarország (online vagy helyszínen) célközönsége az olyan középfokú és előhaladott szintű egészségügyi szakemberek, orvosi kutatók és AI fejlesztők, akik multimodalis AI-t szeretnének alkalmazni orvosi diagnózisok és egészségügyi alkalmazásokban.

A tanfolyam végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megértik a multimodalis AI szerepét az modern egészségügyben.
• Szerveznek integrálják a szerkezeti és szerkezet nélküli orvosi adatokat AI-alapú diagnózisokhoz.
• Alkalmaznak AI technikákat orvosi képek és elektronikus betegellátási jegyek (EHR) elemzéséhez.
• Fejlesztenek előrejelző modelleket betegségek diagnózisára és kezelési javaslatokhoz.
• Bekapcsolnak hangfelismerést és természetes nyelvi feldolgozást (NLP) orvosi átiratokhoz és betegkapcsolatokhoz.

Ez a tanárvezetett, élő edzést Magyarország (online vagy helyszínen) az olyan közepes szintű egészségügyi szakembereknek, biomédiai mérnököknek és AI-fejlesztőknek szánják, akik szeretnék felhasználni az Edge AI-t innovatív egészségügyi megoldásokhoz.

Ez az edzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az Edge AI szerepét és előnyeit az egészségügyben.
• Fejleszteni és telepíteni AI-modelleket periférikus eszközökön egészségügyi alkalmazásokhoz.
• Implementálni Edge AI megoldásokat viselő eszközökben és diagnosztikai eszközökben.
• Tervezni és telepíteni Edge AI-t használó betegfelügyeleti rendszereket.
• Kezdeni az etikai és szabályozási kérdéseket az egészségügyi AI alkalmazásokban.

LangGraph állapotmentes, többszereplős folyamatokat tesz lehetővé, amelyet LLMs hajtanak meg pontos irányítású végrehajtási útvonalakkal és állapot-állandósággal. Az egészségügyben ezek a képességek lényegesek a megfelelő alkalmazás, az interoperabilitás és döntés támogatási rendszerek létrehozásához, amelyek egyeztetettek a gyógyászati folyamatokkal.

Ez az oktatóvezetett, élő (online vagy helyszíni) képzés célközönsége azok a közép- és haladó szintű szakemberek, akik LangGraph alapú egészségügyi megoldásokat szeretnének tervezni, implementálni és kezelni, miközben szabályozási, etikai és műveleti kihívásokkal szembenéznek.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megtervezni egészségügyi LangGraph folyamatokat, tekintettel a megfelelő alkalmazásra és nyomkövethetőségre.
• Integrálni LangGraph alkalmazásokat orvosi ontológiákkal és szabványokkal (FHIR, SNOMED CT, ICD).
• Alkalmazni a legjobb gyakorlatokat biztonságossági, nyomkövethetőségi és magyarázhatósági célból érzékeny környezetekben.
• Telepíteni, monitorozni és validálni LangGraph alkalmazásokat egészségügyi termelési környezetekben.

A képzés formája

• Interaktív előadás és megbeszélés.
• Valós világbeli esetstudiókhoz kapcsolódó gyakorlatok.
• Előadás gyakorlása élő-labor környezetben.

A képzés testreszabási lehetőségei

• Egy testreszabott képzés kéréséhez, kérjük, lépjen kapcsolatba velünk, hogy rendezzen.

Ez az oktatóvezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) az középfokú egészségügyi szakemberek és AI-fejlesztők számára van szánva, akik kihasználni szeretnék a prompt engineering technikákat az orvosi munkafolyamatok, kutatás hatékonyságának és betegek eredményének javítására.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a prompt engineering alapjait az egészségügyben.
• AI prompts használata klinikai dokumentációhoz és beteginterakciókhoz.
• AI kihasználása orvosi kutatásokhoz és irodalomáttekintéshez.
• Gyógyszerfelfedezés és klinikai döntéshozatal javítása AI-hajtott prompts segítségével.
• Biztosítják a szabályozási és etikai szabványok betartását az egészségügyi AI-ban.

Ez az oktatóvezetett élő képzés Magyarország (online vagy helyszínen) azokat a középfokú egészségügyi szakembereket célozza meg, akik kíváncsiak arra, hogy alkalmazzák az AI és AR/VR megoldásokat orvosi kiképzésre, műtét szimulációkra és rehabilitációra.

E képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megértetni az AI szerepét az AR/VR élmény javításában az egészségügyben.
• Használni az AR/VR műtétszimulációkhoz és orvosi kiképzésre.
• Alkalmazni az AR/VR eszközöket betegek rehabilitációjára és terápiájára.
• Kutatni az AI-javított orvosi eszközök etikai és adatvédelmi kérdéseit.