Курс за обучение по Изкуствен интелект за здравеопазването с Google Colab

Agentic AI е метод за планиране, разсъждане и използване на инструменти от страна на AI системи, които да изпълняват цели в определени рамки.

Този курс, воден от инструктор (онлайн или на място), е предназначен за екипи от здравни и данни с среден ниво, които искат да проектират, оценяват и управляват решения на основата на agentic AI за клинични и оперативни сценарии.

До края на този курс участниците ще могат да:

• Обясняват концепциите и ограниченията на agentic AI в контекста на здравеопазването.
• Проектират безопасни агентични работни процеси с планиране, памет и използване на инструменти.
• Създават агенти, усилени с извличане на информация, върху клинични документи и бази данни.
• Оценяват, наблюдават и управляват поведението на агентите с ограничения и човешки контролни механизми.

Формат на Курса

• Интерактивни лекции и дискусии, водени от инструктор.
• Проводени лаборатории и разглеждане на код в песочник.
• Упражнения, базирани на сценарии за сигурност, оценка и управление.

Опции за Персонализиране на Курса

• За запитане на персонализиран курс за този обучаващ модул, моля свържете се с нас, за да го организираме.

Този инструкторски водим обучение на място (онлайн или на място) е насочено към професионалисти от здравеопазването и разработчици на AI на среден до напреднал ниво, които искат да внедрят решения за здравеопазване, базирани на AI.

След завършване на това обучение участниците ще могат да:

• Разберат ролята на AI агенти в здравеопазването и диагностиката.
• Развиват AI модели за анализ на медицински изображения и предвиждащи диагностики.
• Интегрират AI с електронни здравни записи (EHR) и клинични процеси.
• Осигуряват съответствие с регулациите в здравеопазването и етичните практики на AI.

Този курс, воден от инструктор, с реално обучение в България (онлайн или предpresence), е насочен към медицински специалисти на среден ниво, които искат да прилагат решения на базата AI и AR/VR за медицинско обучение, хирургически симулации и реабилитация.

По завършване на това обучение участниците ще могат да:

• Разберат ролята на AI в подобряването на AR/VR опитите в здравеопазването.
• Използват AR/VR за хирургически симулации и медицинско обучение.
• Прилагат инструменти на базата AR/VR в реабилитацията и терапията на пациентите.
• Разглеждат етическите и проблемите със сигурността в AI-подкрепените медицински инструменти.

Този инструкторски воден, живо обучение в България (онлайн или на място) е предназначено за здравни специалисти и данни научници на средно ниво, които искат да разберат и приложат технологии на Искусствен Интелигент (AI) в здравеопазването.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Определят ключови предизвикателства в здравеопазването, с които AI може да се справя.
• Анализират въздействието на AI върху грижата за пациенти, безопасността и медицинските изследвания.
• Разберат връзката между AI и бизнес моделите в здравеопазването.
• Прилагат основни концепции на AI в сценарии от здравеопазването.
• Развиват модели за машинно обучение за анализ на медицински данни.

Този курс с инструктор, провеждан на живо (онлайн или на място), е направен за професионалисти от здравеопазването и изследователи, които искат да използват ChatGPT за подобряване на грижите за пациентите, оптимизиране на работите процеси и подобряване на резултатите в здравеопазването.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Разбират основните принципи на ChatGPT и нейните приложения в здравеопазването.
• Използват ChatGPT за автоматизация на процесите и взаимодействията в здравеопазването.
• Предоставят точна медицинска информация и подкрепа за пациентите, използвайки ChatGPT.
• Прилагат ChatGPT за медицински изследвания и анализ.

Това обучение под ръководството на инструктор (онлайн или на място) е предназначено за начинаещи данни учени и IT професионалисти, които желаят да изучат основите на данните наука с помощта на Google Colab.

Към края на това обучение участниците ще могат да:

• Настоят и навигирам Google Colab.
• Пишат и изпълняват основен Python код.
• Внасят и управят набори от данни.
• Създават визуализации с помощта на библиотеките на Python.

Този курс, воден от инструктор, се провежда живо в България (онлайн или на място) и е насочен към медицински специалисти средно ниво, биомедицински инженери и разработчици на изкуствен интелект, които желаят да използват Edge AI за иновативни решения в здравеопазването.

По завършване на това обучение, участниците ще могат:

• Да разберат ролята и предимствата на Edge AI в медицината.
• Разработват и внедряват модели с изкуствен интелект за устройства на края на мрежата, предназначени за медицински приложения.
• Да имплементират решения Edge AI в носими устройства и диагностични инструменти.
• Дизайн и внедряване на системи за мониторинг на пациентите, използвайки Edge AI.
• Да разгледат етичните и регулаторни предпазливи в приложенията на медицинския изкуствен интелект.

Това инструкторско, живо обучение в България (онлайн или на място) е предназначено за медицински разработчици на ИИ и данни учене със средно и високо ниво на квалификация, които искат да настроят модели за клинична диагностика, прогноза на болести и прогнозиране на пациентски резултати, използвайки структурирани и неструктурирани медицински данни.

По завършването на обучението участниците ще могат да:

• Настроят ИИ модели върху медицински набори от данни, включително ЕМР, снимки и времеви редове.
• Применят прехвърляне на ученето, адаптация към домейн и компресия на модели в медицински контекст.
• Решават проблемите с поверителността, предразсъдицата и съответствието на регулаторни норми при разработката на модели.
• Разгъват и мониторират настроени модели в реални здравносervo окръжения.

Generative AI е технология, която създава нов съдържание като текст, изображения и препоръки, базирано на подсказки и данни.

Това обучение с инструктор, провеждано на живо (онлайн или на място), е предназначено за начинаещи до средно-опитни здравни работници, които искат да използват generative AI и инженерство на подсказки за подобряване на ефективността, точността и комуникацията в медицински контексти.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Разберат основите на generative AI и инженерство на подсказки.
• Прилагат инструменти за AI за оптимизиране на клинични, административни и изследователски задачи.
• Осигурят етично, безопасно и съответстващо използване на AI в здравеопазването.
• Оптимизират подсказките за постигане на последователни и точни резултати.

Формат на курса

• Интерактивни лекции и дискусии.
• Практически упражнения и кейсове.
• Практическо експериментиране с инструменти за AI.

Опции за персонализация на курса

• За запрос на персонализирано обучение за този курс, моля свържете се с нас, за да уредим.

Това обучение под ръководството на преподавател (онлайн или на място) е насочено към професионалисти в областта на здравеопазването, анализатори на данни и политически субекти, които желаят да разберат и да приложат генеративната ИИ в контекста на здравеопазването.

Към края на това обучение участниците ще могат:

• Да обяснят принципите и приложенията на генеративната ИИ в здравеопазването.
• Да определят възможности за генеративна ИИ, за да улеснят откритието на лекарства и персонализираната медицина.
• Да използват техники на генеративната ИИ за медицинското снимане и диагностика.
• Да оценят етичните последствия на ИИ в медицински контекст.
• Да разработват стратегии за интегриране на технологии на ИИ в системите на здравеопазването.

LangGraph позволява на многоакторни работни процеси с поддържане на състояние, подпомогнати от LLMs, с точно управление на пътищата на изпълнение и съхранение на състоянието. В здравеопазването тези възможности са критични за съответствие с изискванията, интероперабилност и изграждане на системи за подпомагане на решенията, които съответстват на медицинските работни процеси.

Това е онлайн или на място обучение, ръководено от инструктор, насочено към професионалисти с ниво на знания от средно до напреднало, които искат да проектират, имплементират и управляват решения за здравеопазването на основата на LangGraph, докато се справят с регулаторни, етични и операционни предизвикателства.

До края на това обучение участниците ще бъдат способни да:

• Проектират специфични за здравеопазването работни процеси на LangGraph, с внимание към съответствие с изискванията и възможност за аудит.
• Интегрират приложения на LangGraph с медицински онтологии и стандарти (FHIR, SNOMED CT, ICD).
• Прилагат най-добрите практики за надежност, следимост и обяснимост в чувствителни среди.
• Разработват, мониторират и валидират приложения на LangGraph в производни среди на здравеопазването.

Формат на курса

• Интерактивна лекция и дискусия.
• Практическо упражнение с реальни случаи.
• Имплементация в живо лабораторно обучение.

Опции за персонализиране на курса

• За да попитате персонализирано обучение за този курс, моля, свържете се с нас, за да го организираме.

Това обучение с инструктор, провеждащо се на живо в България (онлайн или на място), е направено за специалисти с средно и високо ниво в областта на здравеопазването, медицински изследователи и разработчици на AI, които искат да приложат мултимодална AI в медицинската диагностика и приложения в здравеопазването.

До края на това обучение участниците ще бъдат способни да:

• Разберат ролята на мултимодална AI в съвременното здравеопазване.
• Интегрират структурирани и неструктурирани медицински данни за диагностика, водена от AI.
• Прилагат техники на AI за анализ на медицински изображения и електронни здравословни записи.
• Развиват предсказателни модели за диагностика на болести и препоръки за лечение.
• Прилагат речева и естествена обработка на език (NLP) за медицинска транскрипция и взаимодействие с пациентите.

Ollama е лесна за използване платформа за локално изпълнение на големи модели на естествен език.

Това обучение под ръководството на инструктор (онлайн или на място) е насочено към медитерни работници и IT екипи с интермедиатен ниво, които желаят да разгърнат, персонализират и операционализират решения за изкуствен интелект базирани на Ollama в клинични и административни среди.

След завършване на обучението, участниците ще могат да:

• Инсталират и конфигурират Ollama за сигурно използване в медицински среди.
• Интегрират локални модели на естествен език (LLM) в клинични работни процеси и административни процедури.
• Персонализират моделите за специфична терминология и задачи в здравеопазването.
• Прилагат най-добри практики за поверителност, сигурност и съблюдаване на регулации.

Формат на курса

• Интерактивно предаване и дискусия.
• Практични демонстрации и ръководени упражнения.
• Практическа имплементация в симулационна среда за здравеопазване.

Опции за персонализиране на курса

• За да поискате персонализирано обучение за този курс, моля свържете се с нас.

Товата обучение с инструктор, в реално време (онлайн или на място), е направено за професионалисти в здравеопазването и разработчици на AI на средно ниво, които искат да използват техники за промпт инжинерство, за да подобрят медицинските процеси, ефективността на изследванията и резултатите за пациентите.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Разберете основите на промпт инжинерството в здравеопазването.
• Използвайте AI промпти за клинична документация и взаимодействия с пациенти.
• Използвайте AI за медицински изследвания и преглед на литература.
• Подобрете откриването на лекарства и клиничното вземане на решения с AI промпти.
• Обеспечете съответствие с регулаторните и етичните стандарти в AI в здравеопазването.

TinyML е интеграцията на машинното обучение в устройствата с ниска мощност и ограничен ресурси, както медицинските и носимите устройства.

Това обучение, водено от инструктор, (онлайн или на място) е насочено към средноуровневи практици, които желаят да имплементират решения с TinyML за мониторинг и диагностика в здравеопазването.

След завършването на това обучение, участниците ще могат да:

• Проектират и разпространяват TinyML модели за обработка в реално време на здравословни данни.
• Събират, предобработват и интерпретират биосензорните данни за взимане на решения с подкрепа на ИИ.
• Оптимизират модели за устройства с ниска мощност и ограничена памет.
• Оценяват клиничната релевантност, надеждността и безопасността на изходите от TinyML-ръководени решения.

Формат на курса

• Лекции, подкрепени от живи демонстрации и интерактивни дискусии.
• Практическа работа с данните на носимите устройства и TinyML фреймворки.
• Упражнения за имплементация в насочена лабораторна среда.

Опции за персонализиране на курса

• За персонализирано обучение, което се събира с конкретни медицински устройства или регулаторни процеси, моля, свържете се с нас за персонализиран програмен план.