AI az egészségügyben oktatás Bács-Kiskun

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Bács-Kiskun-ben (online vagy helyszíni) középhaladó és haladó szintű orvosi AI-fejlesztőknek és adattudósoknak szól, akik szeretnének modelleket finomhangolni klinikai diagnosztikára, betegség-előrejelzésre és betegkimenetel-előrejelzésre strukturált és strukturálatlan orvosi adatok felhasználásával.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• AI-modellek finomhangolására egészségügyi adathalmazokon, beleértve az EMR-eket, képi adatokat és idősorokat.
• Transzfer tanulás, tartományi adaptáció és modelltömörítés alkalmazására orvosi kontextusban.
• A magánélet, elfogultság és szabályozási megfelelőség kezelésére a modellfejlesztés során.
• Finomhangolt modellek üzembe helyezésére és monitorozására valós egészségügyi környezetekben.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Bács-Kiskun (online vagy helyszíni) középhaladó szintű adattudósok és egészségügyi szakemberek számára készült, akik szeretnék kihasználni az AI-t fejlett egészségügyi alkalmazásokhoz Google Colab segítségével.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• AI modellek implementálására az egészségügyben Google Colab segítségével.
• AI használatára prediktív modellezéshez egészségügyi adatokon.
• Orvosi képek elemzésére AI-alapú technikákkal.
• Az AI-alapú egészségügyi megoldások etikai szempontjainak megismerésére.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Bács-Kiskun-ben (online vagy helyszíni) egészségügyi szakemberek és kutatók számára készült, akik szeretnék kihasználni a ChatGPT előnyeit a betegellátás javításához, a munkafolyamatok egyszerűsítéséhez és az egészségügyi eredmények javításához.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a ChatGPT alapjait és annak alkalmazásait az egészségügyben.
• Használni a ChatGPT-t egészségügyi folyamatok és interakciók automatizálására.
• Pontos orvosi információkat és támogatást nyújtani betegeknek a ChatGPT segítségével.
• Alkalmazni a ChatGPT-t orvosi kutatásokhoz és elemzésekhez.

Ez az oktató által vezetett, élőben zajló képzés Bács-Kiskun (online vagy helyszínen) kezdő és középhaladó szintű egészségügyi szakembereknek, adatelemzőknek és döntéshozóknak szól, akik szeretnének megismerni és alkalmazni a generatív mesterséges intelligenciát az egészségügyi kontextusban.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megmagyarázni a generatív mesterséges intelligencia alapelveit és alkalmazásait az egészségügyben.
• Azonosítani a generatív mesterséges intelligencia által nyújtott lehetőségeket a gyógyszerfejlesztés és a személyre szabott orvoslás terén.
• Generatív mesterséges intelligencia technikák alkalmazása az orvosi képalkotásban és diagnosztikában.
• Felmerni az etikai következményeket a mesterséges intelligencia orvosi környezetben történő alkalmazásával kapcsolatban.
• Stratégiák kidolgozása a mesterséges intelligencia technológiák integrálására az egészségügyi rendszerekbe.

Ez az élő képzés Bács-Kiskun helyszínen segít az egészségügyi szakembereknek és informatikai csapatoknak az Ollama bevezetésében helyi nagy nyelvi modellekhez. Tanulja meg az MI integrálását a klinikai munkafolyamatokba, a modellek testre szabását specifikus feladatokhoz, valamint a szigorú adatvédelem és szabályozási megfelelőség biztosítását biztonságos egészségügyi környezetben.

Ez az oktató által vezetett, élőben zajló képzés Bács-Kiskun (online vagy helyszínen) középszintű és haladó szintű egészségügyi szakembereknek és MI-fejlesztőknek szól, akik MI-alapú egészségügyi megoldásokat szeretnének implementálni.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az MI ügynökök szerepét az egészségügyben és a diagnosztikában.
• MI-modellek fejlesztése orvosi képalkotás elemzésére és prediktív diagnosztikára.
• Az MI integrálása az elektronikus egészségügyi nyilvántartásokkal (EHR) és a klinikai munkafolyamatokkal.
• Az egészségügyi szabályozások és az etikus MI gyakorlatok betartásának biztosítása.

Ez az oktató által vezetett, élőben tartott képzés Bács-Kiskun (online vagy helyszínen) középhaladó szintű egészségügyi szakembereknek és adattudósoknak szól, akik szeretnék megérteni és alkalmazni az MI technológiákat egészségügyi környezetekben.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Azonosítani azokat a kulcsfontosságú egészségügyi kihívásokat, amelyeket az MI segítségével meg lehet oldani.
• Elemezni az MI hatását a betegellátásra, a biztonságra és az orvosi kutatásokra.
• Megérteni az MI és az egészségügyi üzleti modellek közötti kapcsolatot.
• Alapvető MI fogalmakat alkalmazni egészségügyi forgatókönyvekben.
• Gépi tanulási modelleket fejleszteni orvosi adatelemzéshez.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Bács-Kiskun (online vagy helyszíni) középhaladó és haladó szintű egészségügyi szakembereknek, orvosi kutatóknak és AI-fejlesztőknek szól, akik a multimodális AI-t szeretnék alkalmazni az orvosi diagnosztikában és egészségügyi alkalmazásokban.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a multimodális AI szerepét a modern egészségügyben.
• Strukturált és strukturálatlan orvosi adatokat integrálni AI-alapú diagnosztikához.
• AI-technikákat alkalmazni orvosi képek és elektronikus egészségügyi nyilvántartások elemzésére.
• Prediktív modelleket fejleszteni a betegségek diagnosztizálására és kezelési javaslatok készítésére.
• Beszédfelismerést és természetes nyelvfeldolgozást (NLP) alkalmazni orvosi átírásban és betegkommunikációban.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Bács-Kiskun-ben (online vagy helyszíni) középszintű egészségügyi szakemberek, biomérnökök és AI-fejlesztők számára készült, akik szeretnék kihasználni az Edge AI-t innovatív egészségügyi megoldásokhoz.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az Edge AI szerepét és előnyeit az egészségügyben.
• AI modellek fejlesztése és üzembe helyezése peremhálózati eszközökön egészségügyi alkalmazásokhoz.
• Edge AI megoldások implementálása hordozható eszközökben és diagnosztikai eszközökben.
• Betegmonitorozó rendszerek tervezése és üzembe helyezése Edge AI segítségével.
• Etikai és szabályozási szempontok kezelése az egészségügyi AI alkalmazásokban.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Bács-Kiskun-ben (online vagy helyszíni) középszintű egészségügyi szakemberek és AI-fejlesztők számára készült, akik szeretnék kihasználni a prompt engineering technikákat az orvosi munkafolyamatok, a kutatási hatékonyság és a betegeredmények javítása érdekében.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a prompt engineering alapjait az egészségügyben.
• AI-promptok használata klinikai dokumentációhoz és betegkapcsolatokhoz.
• AI felhasználása orvosi kutatásokhoz és szakirodalmi áttekintésekhez.
• AI-alapú promptokkal javítani a gyógyszerkutatást és a klinikai döntéshozatalt.
• Biztosítani a szabályozási és etikai szabványok betartását az egészségügyi AI területén.

Ez az oktató által vezetett élő képzés itt: Bács-Kiskun a TinyML-megoldások egészségügyi monitorozásban és diagnosztikában való megvalósítását tárgyalja. A résztvevők megtanulják, hogyan tervezzenek modelleket valós idejű egészségügyi adatokhoz, optimalizáljanak alacsony fogyasztású viselhető eszközökre, és biztosítsák a klinikai megbízhatóságot. Gyakorlati laboratóriumi feladatokat is tartalmaz.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Bács-Kiskun-ben (online vagy helyszíni) középszintű egészségügyi szakembereknek szól, akik AI és AR/VR megoldásokat szeretnének alkalmazni orvosi képzésben, sebészeti szimulációkban és rehabilitációban.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az AI szerepét az AR/VR élmények fejlesztésében az egészségügyben.
• AR/VR használata sebészeti szimulációkban és orvosi képzésben.
• AR/VR eszközök alkalmazása páciens rehabilitációban és terápiában.
• Felderíteni az etikai és adatvédelmi aggályokat az AI-fejlesztett orvosi eszközökben.