LangGraph az egészségügyben: Munkafolyamat-vezénylés szabályozott környezetekben Képzés

Ez az oktató által vezetett, élőben zajló képzés Magyarország (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, élő képzés Magyarország-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.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (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, élőben tartott képzés Magyarország (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 Magyarország-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, élő képzés Magyarország-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 Magyarország-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.