Přizpůsobení AI pro zdravotnictví: lékařská diagnostika a prediktivní analýza Počítačový Kurz

Vertex AI poskytuje pokročilé nástroje pro jemné nastavení velkých modelů a správu výzev, čímž umožňuje vývojářům a týmům s daty optimalizovat přesnost modelu, zjednodušit iterativní pracovní postupy a zajistit rigorní hodnocení pomocí vestavěných knihoven a služeb.

Tato instruktorem vedená živá školení (online nebo na místě) je určena průměrným a pokročilým praktikům, kteří se chtějí vylepšit výkon a spolehlivost generativních AI aplikací pomocí dozorového jemného nastavení, správy verzí výzev a hodnocových služeb v Vertex AI.

Konec tohoto školení budou účastníci schopni:

• Použít techniky dozorového jemného nastavení pro modely Gemini v Vertex AI.
• Implementovat pracovní postupy správy výzev, včetně verzování a testování.
• Využít hodnotící knihovny k mereni a optimalizaci výkonu AI.
• Nasadit a monitorovat zlepšené modely ve produkčních prostředích.

Formát kurzu

• Interaktivní přednáška a diskuse.
• Praktické laboratoře s nástroji pro jemné nastavení a výzvy v Vertex AI.
• Případy optimalizace modelů na podnikové úrovni.

Možnosti přizpůsobení kurzu

• Pro požadavek na přizpůsobené školení pro tento kurz, prosím nás kontaktujte k zajištění.

Agentic AI je přístup, kde systémy umělé inteligence plánují, důvodnou a nástroje využívají k dosažení cílů v rámci definovaných omezení.

Tato instruktorem vedena živá školení (online nebo na místě) je zaměřena na středně pokročilé zdravotnické a datové týmy, kteří chtějí navrhovat, vyhodnocovat a spravovat agentic AI řešení pro klinické a operační případy.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Vysvětlit koncepty a omezení agentic AI v kontextu zdravotnictví.
• Navrhnout bezpečné pracovní postupy agentů s plánováním, pamětí a využíváním nástrojů.
• Postavit zpětným hledáním rozšířené agenty nad klinickými dokumenty a databázemi znalostí.
• Vyhodnotit, monitorovat a spravovat chování agentů pomocí zábran a kontrol s člověkem ve smyčce.

Formát kurzu

• Interaktivní přednáška a facilitovaná diskuse.
• Prováděné laboratoře a návody kódu v pískovišti.
• Scénářové cvičení na bezpečnost, vyhodnocování a správu.

Možnosti přizpůsobení kurzu

• Chcete-li požádat o přizpůsobené školení pro tento kurz, kontaktujte nás k jeho uspořádání.

Tento instruktorův živý kurz v České republice (online nebo na místě) je určen pro střední a pokročilé odborníky z oblasti zdravotnictví a vývojáře AI, kteří chtějí implementovat řešení založená na umělém intelektu ve zdravotnictví.

Po ukončení tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Pochopit roli agentů AI v zdravotnictví a diagnostice.
• Vytvářet modely AI pro analýzu medicínských obrazů a prediktivní diagnostiku.
• Integrace AI s elektronickými záznamy o zdravotnictví (EHR) a klinickými pracovními postupy.
• Zajišťovat shodu se zdravotnickými předpisy a eticky správnými praxi AI.

Toto školení vedené instruktorem (online nebo na místě) je určeno středně pokročilým zdravotnickým odborníkům, kteří chtějí použít AI a AR/VR řešení pro medicínské tréninky, simulace chirurgie a rehabilitaci.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Chápat roli AI v zlepšování zkušeností s AR/VR v zdravotnictví.
• Používat AR/VR pro simulace chirurgie a medicínské tréninky.
• Aplikovat nástroje AR/VR v pacientní rehabilitaci a terapii.
• Prozkoumávat etické a ochranné obavy související s AI podporovanými medicínskými nástroji.

Toto instruktorem vedené, živé školení v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na středně pokročilé datové analytiky a pracovníky zdravotnictví, kteří chtějí využít AI pro pokročilé aplikace v zdravotnictví pomocí Google Colab.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Implementovat AI modely pro zdravotnictví pomocí Google Colab.
• Používat AI pro prediktivní modelování v datách zdravotnictví.
• Analyzovat lékařské obrázky pomocí technik řízených AI.
• Prozkoumat etické aspekty v řešeních zdravotnictví založených na AI.

Tento instruktorův přípravný živý kurz v České republice (online nebo na místě) je určen pro středně pokročilé zdravotní profesionály a datové vědce, kteří chtějí pochopit a uplatnit AI technologie v zdravotnických prostředích.

Po ukončení tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Identifikovat klíčové výzvy zdravotnictví, které může AI řešit.
• Analyzovat dopad AI na péči o pacienty, bezpečnost a lékařskou výzkum.
• Pochopit vztah mezi AI a zdravotnickými podnikatelskými modely.
• Používat základní AI koncepty na scénáře v zdravotnictví.
• Vytvářet modely strojového učení pro analýzu lékařských dat.

Tato školení vedena instruktorem (online nebo na místě) v České republice je určena zdravotnickým odborníkům a výzkumníkům, kteří chtějí využít ChatGPT k posílení péče o pacienty, optimalizaci pracovních postupů a zlepšení výsledků zdravotnictví.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Chápat základy ChatGPT a jeho aplikace v zdravotnictví.
• Využívat ChatGPT k automatizaci procesů a interakcí v zdravotnictví.
• Poskytovat přesné lékařské informace a podporu pacientům pomocí ChatGPT.
• Aplikovat ChatGPT pro vědecký výzkum a analýzu.

Toto instruktorem vedeno živé školení v České republice (online nebo na místě) je určené odborníkům ve zdravotnictví, bioinženýrům a vývojářům AI střední úrovně, kteří se chtějí využít Edge AI pro inovativní zdravotnické řešení.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Chápat roli a výhody Edge AI ve zdravotnictví.
• Vytvářet a nasazovat modely AI na zařízeních u hranice pro aplikace ve zdravotnictví.
• Implementovat řešení Edge AI v nositelných zařízeních a diagnostických nástrojích.
• Návrh a nasazení systémů pro monitorování pacientů pomocí Edge AI.
• Řešit etické a regulační otázky v aplikacích AI ve zdravotnictví.

Generativní AI je technologie vytvářející nový obsah jako texty, obrázky a doporučení na základě promptů a dat.

Toto instruktor-vedené, živé školení (online nebo na místě) je určeno pro začáteční a středně pokročilé zdravotnické profesionály, kteří chtějí využít generativní AI a prompt engineering ke zlepšení efективности, přesnosti a komunikace v medicínském kontextu.

Po absolvování tohoto školení budou účastníci schopni:

• Porozumět základům generativní AI a prompt engineering.
• Použít nástroje AI k optimalizaci klinických, administrativních a výzkumných úkolů.
• Zajišťovat etické, bezpečné a souladné používání AI ve zdravotnictví.
• Optimalizovat prompty pro dosažení konzistentních a přesných výsledků.

Formát kurzu

• Interaktivní přednáška a diskuse.
• Praktické cvičení a případové studie.
• Svojí rukou experimenty s nástroji AI.

Možnosti individualizace kurzu

• Pro požadavek na individualizované školení pro tento kurz, kontaktujte nás prosím k uspořádání.

Toto školení pod vedením instruktora (online nebo na místě) je určené začínajícím až středně pokročilým profesionálům ve zdravotnictví, analytikům dat a rozhodovatelům, kteří si přejí pochopit a aplikovat generativní AI v kontextu zdravotnictví.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Vysvětlit principy a aplikace generativní AI ve zdravotnictví.
• Identifikovat příležitosti, jak generativní AI může posilovat objev nových léků a personalizovanou medicínu.
• Využívat techniky generativní AI pro lékařské vybavení a diagnostiku.
• Posoudit etické implikace AI v medicínském prostředí.
• Vytvářet strategie pro integraci technologií AI do systémů zdravotnictví.

LangGraph umožňuje stavy s více aktéry podporovanými LLM s přesnou kontrolou cest provádění a udržováním stavu. V zdravotnictví jsou tyto schopnosti klíčové pro shodu se standardy, interoperabilitu a vytváření systémů podpory rozhodování, které odpovídají medicínským pracovním postupům.

Toto instruktážně vedené živé školení (online nebo na místě) je určeno profesionálům střední a pokročilé úrovně, kteří chtějí navrhnout, implementovat a spravovat zdravotnická řešení založená na LangGraphu, zároveň řešíme regulativní, etické a provozní výzvy.

Koncepci školení budou účastníci schopni:

• Návrh pracovních postupů LangGraphu pro zdravotnictví s ohledem na shodu se standardy a průzkumnost.
• Připojení aplikací LangGraphu k medicínským ontologiím a standartám (FHIR, SNOMED CT, ICD).
• Využití nejlepších postupů pro spolehlivost, průzkumnost a vysvětlitelnost ve citlivých prostředích.
• Nasazení, monitorování a ověření aplikací LangGraphu v produkčních prostředích zdravotnictví.

Formát kurzu

• Vzájemná přednáška a diskuse.
• Praktické cvičení s reálnými případovými studiemi.
• Praxe implementace v živém laboratorním prostředí.

Možnosti individualizace kurzu

• Pro žádost o individualizované školení tohoto kurzu nás kontaktujte pro uspořádání.

Tento instruktorův živý kurz v České republice (online nebo na místě) je určen pro střední a pokročilé odborníky z oblasti zdravotnictví, lékařských výzkumníků a vývojářů AI, kteří chtějí aplikovat vícemodalní AI ve lékařském diagnostikování a zdravotnických aplikacích.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Porozumět roli vícemodalní AI v moderním zdravotnictví.
• Integrace strukturovaných a nestrukturovaných lékařských dat pro AI podporované diagnostiky.
• Použití technik AI k analýze lékařských obrázků a elektronických zdravotních záznamů.
• Vytvoření prediktivních modelů pro diagnózu onemocnění a doporučení léčby.
• Implementace řeči a přírodního jazykového zpracování (NLP) pro lékařskou transkripci a interakci s pacienty.

Ollama je lehká platforma pro spouštění velkých jazykových modelů místně.

Toto školení pod vedením instruktora (online nebo na místě) je určeno středně pokročilým zdravotnickým odborníkům a IT týmům, kteří chtějí nasadit, přizpůsobit a provozovat AI řešení založená na Ollama ve výchozích a administrativních prostředích.

Po absolvování tohoto školení budou účastníci schopni:

• Nainstalovat a nakonfigurovat Ollama pro bezpečné použití ve zdravotnickém prostředí.
• Integrace místních jazykových modelů do klinických pracovních postupů a administrativních procesů.
• Přizpůsobení modelů specifické terminologii a úkolům ve zdravotnictví.
• Použití nejlepších praktik pro ochranu soukromí, bezpečnost a dodržování předpisů.

Formát kurzu

• Interaktivní přednáška a diskuse.
• Praktické ukázky a vedené cvičení.
• Praktická implementace ve simulovaném zdravotnickém prostředí s omezenými právy.

Možnosti přizpůsobení kurzu

• Pokud chcete pořádat přizpůsobené školení pro tento kurz, kontaktujte nás a domluvte si to.

This instructor-led, live training in České republice (online or onsite) is aimed at intermediate-level healthcare professionals and AI developers who wish to leverage prompt engineering techniques for improving medical workflows, research efficiency, and patient outcomes.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand the fundamentals of prompt engineering in healthcare.
• Use AI prompts for clinical documentation and patient interactions.
• Leverage AI for medical research and literature review.
• Enhance drug discovery and clinical decision-making with AI-driven prompts.
• Ensure compliance with regulatory and ethical standards in healthcare AI.

TinyML je integrace strojového učení do náhradních a lékařských zařízení s omezenými zdroji energie.

Tuto vedenou instruktorem živou školení (online nebo na místě) je zaměřeno na praktikující lidi střední úrovně, kteří chtějí implementovat řešení TinyML pro monitorování a diagnostické aplikace v zdravotnictví.

Po absolvování tohoto školení budou účastníci schopni:

• Návrhu a nasazování modelů TinyML pro zpracování dat o zdravotním stavu v reálném čase.
• sběru, předzpracování a interpretace biocenzorových dat pro AI-odvoděné poznatky.
• optimalizace modelů pro nositelná zařízení s omezenými zdroji energie a paměti.
• hodnocení klinické relevantnosti, spolehlivosti a bezpečnosti výstupů řízených TinyML.

Formát kurzu

• Přednášky podporované živými demonstracemi a interaktivní diskusí.
• Praktická cvičení s daty nositelných zařízení a rámci TinyML.
• Implementační cvičení v naváděném laboratorním prostředí.

Možnosti přizpůsobení kurzu

• Pro zaměřené školení, které odpovídá specifickým zdravotnickým zařízením nebo regulačním pracovním postupům, nás kontaktujte k přizpůsobení programu.