AI og AR/VR i helsevesenet Treningskurs

Agentic AI er en tilnærming der AI-systemer planlegger, resonnerer og tar verktøybruksaksjoner for å oppnå mål innenfor definerte begrensninger.

Denne instruktørlede, live-treningen (online eller på stedet) er rettet mot mellomnivå-team innen helsevesen og data som ønsker å designe, vurdere og styre agentic AI-løsninger for kliniske og operasjonelle brukstilfeller.

Ved slutten av denne treningen vil deltakerne kunne:

• Forklare agentic AI-konsepter og begrensninger i helsekontekster.
• Designe sikre agentarbeidsflater med planlegging, hukommelse og verktøybruk.
• Bygge oppslagsforsterkede agenter over kliniske dokumenter og kunnskapsbaser.
• Vurdere, overvåke og styre agentadferd med vernegrind og menneske-i-løkke-kontroller.

Kursformat

• Interaktiv forelesning og fasilitert diskusjon.
• Ledete labber og kodegå-tur i en sandkasse-miljø.
• Scenariobaserte øvelser på sikkerhet, vurdering og styring.

Kurs Tilpassingsalternativer

• For å be om en tilpasset trening for dette kurset, ta kontakt for å avtale.

Denne instruktørledede, live-opplæringen (online eller på stedet) er rettet mot helsepersonell og AI-utviklere på mellom- til avansert nivå som ønsker å implementere AI-drevne helseoppløsninger.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå rollen til AI-agenter i helsevesen og diagnostikk.
• Utvikle AI-modeller for medisinsk bildeanalyse og prediktiv diagnostikk.
• Integrere AI med elektroniske pasientjournaler (EHR) og kliniske arbeidsflyter.
• Sikre at de overholder helsevesenets forskrifter og etiske AI-praksiser.

Denne instruktørledede, live trening (online eller på sted) er rettet mot nybegynnere innenfor IT som ønsker å lære å anvende AI-teknikker i AR- og VR-systemer.

Ved avslutningen av denne treningen vil deltakerne kunne:

• Forstå grunnleggende prinsipper for AI og dens rolle i AR/VR-teknologier.
• Utnytte nøkkel-AI-drevne teknikker for å forbedre AR/VR-opplevelser.
• Implementere enkle AI-modeller i AR/VR-applikasjoner.
• Bruke AI til å forbedre interaktivitet og brukeropplevelser i AR/VR.

Denne instruktørledede, levende opplæringen (online eller på stedet) er rettet mot profesjonelle på avansert nivå som ønsker å mestre AI-integrering for å skape toppmoderne AR/VR-systemer med forbedret ytelse og interaktivitet.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Implementere avanserte AI-algoritmer i AR/VR-systemer for optimalisering.
• Utvikle AI-drevne interaktive miljøer og objekter.
• Bruke maskinlæring til å forbedre brukeropplevelsen og personliggjøringen.
• Optimalisere sanntidsbehandling og ytelse ved hjelp av AI.

Denne instruktørledede, live-treningen (online eller på stedet) er rettet mot mellomnivå-profesjonelle som ønsker å implementere AI i AR/VR-applikasjoner for forbedrede gaming- og underholdningsopplevelser.

Ved slutten av denne treningsen vil deltakerne kunne:

• Forstå AI’s rolle i gaming- og underholdningsapplikasjoner for AR/VR.
• Implementere AI-drevne non-player characters (NPCs) i immersive miljøer.
• Opprette personlige brukeropplevelser med AI-algoritmer.
• Utvikle AR/VR gaming-systemer som bruker AI for sanntidsbehandling.

Denne instruktørledede, live-treningen (online eller på stedet) er rettet mot mellomnivå-datavitere og helseprofesjonelle som ønsker å utnyytte AI for avanserte helseapplikasjoner ved bruk av Google Colab.

Ved avslutningen av denne treningen vil deltakerne kunne:

• Implementere AI-modeller for helse ved bruk av Google Colab.
• Bruke AI for prediktiv modellering i helsedata.
• Analysere medisinske bilder med AI-drevne teknikker.
• Undersøke etiske overveielser i AI-baserte helseløsninger.

Denne instruktørledede, live opplæringen på Norge (online eller på stedet) er rettet mot mellomnivå helsepersonell og datavitere som ønsker å forstå og bruke AI-teknologier i helsemiljøer.

Ved fullføring av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Identifisere hovedutfordringer innen helsevesen som AI kan løse.
• Analysere AI’s innvirkning på pasientbehandling, sikkerhet og medisinsk forskning.
• Forstå forholdet mellom AI og helsevesens forretningsmodeller.
• Bruke grunnleggende AI-konsepter i helsescenarier.
• Utvikle maskinlæringsmodeller for medisinsk dataanalyse.

Denne instruktørledede, live trening (online eller på sted) er rettet mot helsepersonell og forskere som ønsker å utnytte ChatGPT for å forbedre pasientbehandling, effektivisere arbeidsflyter og forbedre helseutfall.

Ved avslutningen av denne treningen vil deltakerne kunne:

• Forstå grunnleggende prinsipper om ChatGPT og dens anvendelser innen helsevesen.
• Bruke ChatGPT for å automatisere helseprosesser og interaksjoner.
• Gi nøyaktig medisinsk informasjon og støtte til pasienter ved hjelp av ChatGPT.
• Anvende ChatGPT for medisinsk forskning og analyse.

Denne instruktørledede, direkte opplæringen på Norge (online eller på stedet) er rettet mot helsepersonell, biomedisinske ingeniører og AI-utviklere på mellomnivå som ønsker å utnytte Edge AI for innovative helseløsninger.

Ved avslutningen av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå rollen og fordelene med Edge AI i helsevesenet.
• Utvikle og deploye AI-modeller på edge-enheter for helseapplikasjoner.
• Implementere Edge AI-løsninger i bærbare enheter og diagnostiske verktøy.
• Utforme og deploye pasientovervåkingssystemer ved bruk av Edge AI.
• Behandle etiske og reguleringsmessige overveielser i helse AI-applikasjoner.

Denne instruktørledede, live-treningen (online eller på sted) er rettet mot mellomnivå til avanserte medisinske AI-utviklere og datascience-eksperter som ønsker å fintune modeller for klinisk diagnostikk, sykdomsforutsiing og prognose for pasientutfall ved bruk av strukturerte og ustrukturerte medisinske data.

Ved kursets slutt vil deltakerne kunne:

• Fintune AI-modeller på helsedatabaser inkludert EMRs, bilder og tidsrekkefølgedata.
• Bruke overføring av læringsmodeller, domeneadaptasjon og modellkomprimering i medisinske sammenhenger.
• Håndtere personvern, fordommer og overholdelse av reguleringer i modellutviklingen.
• Implementere og overvåke fintunede modeller i virkelige helsemiljøer.

Generative AI er en teknologi som skaper ny innhold som tekst, bilder og anbefalinger basert på instruksjoner og data.

Denne instruktørledede, levende opplæringen (online eller på stedet) er rettet mot helsepersonell på begynnernivå til mellomnivå som ønsker å bruke generativ AI og prompt engineering for å forbedre effektivitet, nøyaktighet og kommunikasjon i medisinske sammenhenger.

Ved avslutningen av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå grunnleggende prinsipper for generativ AI og prompt engineering.
• Bruke AI-verktøy for å effektivisere kliniske, administrative og forskningsoppgaver.
• Sikre etisk, trygt og samsvarende bruk av AI i helsevesenet.
• Optimalisere instruksjoner for å oppnå konsistente og nøyaktige resultater.

Kursets format

• Interaktive forelesninger og diskusjoner.
• Praktiske øvelser og case-studier.
• Praktisk eksperimentering med AI-verktøy.

Tilpasningsalternativer for kurset

• For å bestille en tilpasset opplæring for dette kurset, vennligst kontakt oss for å avtale.

Denne instruktørlede, liveopplæringskurset i Norge (online eller på stedet) er rettet mot helsepersonell, dataanalytikere og politikere på begynnernivå til mellomnivå som ønsker å forstå og anvende generativ AI i helsevesenet.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forklare prinsippene og anvendelsene av generativ AI i helsevesenet.
• Identifisere muligheter for generativ AI å forbedre medisinforskning og personlig medisin.
• Bruke generative AI-teknikker for medisinsk bildebehandling og diagnostikk.
• Vurdere de etiske implikasjonene av AI i medisinske miljøer.
• Utvikle strategier for å integrere AI-teknologier i helsevesenet.

LangGraph muliggjør tilstandsbaserte, multi-aktorarbeidsfløter drevet av LLMs med presis kontroll over utførelsespåer og tilstandspersistens. I helsevesenet er disse evnene avgjørende for overholdelse av forskrifter, interoperabilitet og opprettelse av beslutningsstøttesystemer som samordnes med medisinske arbeidsfløter.

Denne instruktørledede, live trening (online eller på stedet) er rettet mot mellomnivå- til avanserte fagfolk som ønsker å designe, implementere og administrere LangGraph-baserte helsevesenløsninger mens de møter regulerings-, etiske og operative utfordringer.

Ved avslutningen av denne treningen vil deltakerne kunne:

• Designe helsevesen-spesifikke LangGraph-arbeidsfløter med overholdelse og auditering i tankene.
• Integrere LangGraph-applikasjoner med medisinske ontologier og standarder (FHIR, SNOMED CT, ICD).
• Bruke beste praksis for pålitelighet, sporbarhet og forklarbarhet i sensitive miljøer.
• Utplassere, overvåke og validere LangGraph-applikasjoner i helsevesensproduksjonsmiljøer.

Format på kurset

• Interaktive forelesninger og diskusjoner.
• Hender-på øvelser med virkelige tilfeller.
• Implementeringsøvelser i et live-labmiljø.

Tilpasningsmuligheter for kurset

• For å be om tilpasset trening for dette kurset, vennligst kontakt oss for å avtale.

Denne instruktørledede, live-treningen på Norge (online eller på stedet) er rettet mot helsepersonell, medisinske forskere og AI-utviklere på mellom- til avansert nivå som ønsker å anvende multimodal AI i medisinske diagnostikk og helseapplikasjoner.

Ved avslutningen av denne treningen vil deltakerne være i stand til å:

• Forstå rollen til multimodal AI i moderne helsevesen.
• Integrere strukturerte og ustrukturerte medisinske data for AI-drevne diagnostikker.
• Bruke AI-teknikker for å analysere medisinske bilder og elektroniske helserekorder.
• Utvikle prediktive modeller for sykdomsdiagnostikk og behandlingsanbefalinger.
• Implementere tale- og naturlig språkbehandling (NLP) for medisinsk transkripsjon og pasientinteraksjon.

Denne instruktørledede, live-trening på Norge (online eller på sted) er rettet mot helsepersonell og AI-utviklere på mellomnivå som ønsker å bruke prompt engineering-teknikker for å forbedre medisinske arbeidsflyter, forskningseffektivitet og pasientutfall.

Ved slutten av denne treningen vil deltakerne kunne:

• Forstå grunnleggende prinsipper for prompt engineering innen helsevesen.
• Bruke AI-prompts for klinisk dokumentasjon og pasientinteraksjoner.
• Utnytte AI for medisinsk forskning og litteraturoversikt.
• Forbedre legemiddelforskning og klinisk beslutningsprosess med AI-drevne prompts.
• Sikre overholdelse av regelverk og etiske standarder i helsevesenets AI.