Finjustering av AI for helsevesen: Medisinsk diagnostikk og prediktiv analyse Treningskurs

Vertex AI leverer avanserte verktøy for å finjustere store modeller og administrere prompts, noe som gjør at utviklere og datafagfolk kan optimere modellens nøyaktighet, strømline iterasjonsarbeidsflyt og sikre evaluasjonsstrenge med innebygde biblioteker og tjenester.

Denne instruktørledede, levende opplæringen (online eller på stedet) er rettet mot mellomnivå til avanserte praktikere som ønsker å forbedre ytelse og pålitelighet av generative AI-applikasjoner ved hjelp av overvåket finjustering, promptversjonering og evalueringstjenester i Vertex AI.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Bruke overvåket finjusteringsteknikker på Gemini-modeller i Vertex AI.
• Implementere promptadministreringsarbeidsflyt, inkludert versjonering og testing.
• Utnytte evalueringsbiblioteker for å benke og optimere AI-ytelse.
• Distribuera og overvåke forbedrede modeller i produksjonsmiljøer.

Kursformat

• Interaktiv forelesning og diskusjon.
• Hender-i-lab med Vertex AI finjustering og promptverktøy.
• Case studies av bedriftsmodelloptimering.

Tilpasningsalternativer for kurset

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

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

Denne instruktørledede, live-utdanningen (online eller på sted) er rettet mot mellomnivå-heltidshelse- og datalag som ønsker å designe, evaluere og styre agentic AI-løsninger for kliniske og operative bruksområder.

Ved slutten av denne utdanningen vil deltakerne være i stand til å:

• Forklare agentic AI-konsepter og begrensninger i helsekontekster.
• Designe sikre agentarbeidsflater med planlegging, hukommelse og verktøybruk.
• Bygge tilbakekallelsesforsterkede agenter over kliniske dokumenter og kunnskapsbaser.
• Evaluere, overvåke og styre agentatferd med beskyttelsesstenger og menneske-in-the-loop-kontroller.

Formatet på kurset

• Interaktiv forelesning og fasilitert diskusjon.
• Veiledede laboratorier og kodegå-through i en sandbox-miljø.
• Scenariebaserte øvelser om sikkerhet, evaluering og styring.

Tilpassingsalternativer for kurset

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

Dette kurset, som undervises av en instruktør og gjennomføres live i Norge (online eller på stedet), er rettet mot helsefagpersoner på mellomnivå til avansert nivå, samt AI-utviklere som ønsker å implementere AI-drevne løsninger innen helsevesenet.

Ved slutten av dette kurset vil deltakerne kunne:

• Få innsikt i AI-agenter sin rolle innen helsevesenet og diagnostikk.
• Utvikle AI-modeller for analyse av medisinske bilder og prediktiv diagnostikk.
• Integriere AI med elektroniske journaler (EHR) og kliniske arbeidsprosesser.
• Sørge for overholdelse av forskrifter innen helsevesenet og etisk AI-praksis.

Dette instruktørledede, live-treningen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot mellomnivås helsevesenfagfolk som ønsker å bruke AI- og AR/VR-løsninger for medisinsk trening, kirurgisk simulering og rehabilitering.

Ved slutten av denne treningen vil deltakerne kunne:

• Forstå rollen AI har i å forbedre AR/VR-erfaringer i helsevesenet.
• Bruke AR/VR til kirurgisk simulering og medisinsk trening.
• Anvende AR/VR-verktøy i pasientrehabilitering og terapi.
• Utforske etiske og personvernspørsmål ved AI-forbedrede medisinske verktøy.

Dette underviserledede, live-treningen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot mellomnivå dataforskere og helsevesenprofesjonelle som ønsker å nyte godt av AI for avanserte helsevesensapplikasjoner ved hjelp av Google Colab.

Ved slutten av denne treningen vil deltakerne kunne:

• Implementere AI-modeller for helsevesen ved hjelp av Google Colab.
• Bruke AI for prediktiv modellering i helsevesensdata.
• Analysere medisinske bilder ved hjelp av AI-drevne teknikker.
• Utforske etiske overvegelser i AI-baserte helsevesensløsninger.

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 instruktørlastede, live-treningen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot helseyrkere og forskere som ønsker å bruke ChatGPT for å forbedre pasientomsorgen, optimere arbeidsflyt og forbedre helseutfall.

Til slutt av denne treningen vil deltakerne kunne:

• Forstå grunnleggende prinsippene i ChatGPT og dets anvendelser innen helsevesenet.
• Bruke ChatGPT til å automatisere helseprosesser og interaksjoner.
• Gi nøyaktig medisinsk informasjon og støtte til pasienter ved hjelp av ChatGPT.
• Anvende ChatGPT for medisinsk forskning og analyse.

Dette undervisningsbaserte, live-kurset i Norge (online eller på stedet) er rettet mot mellomnivå helsefagsfolk, biomedisinske ingeniører og AI-utviklere som ønsker å utnytte Edge AI for innovative helsevesen-løsninger.

Ved slutten av dette kurset vil deltakerne kunne:

• Forstå rollen og fordelen med Edge AI i helsevesenet.
• Utvikle og implementere AI-modeller på edge-enheter for helsevesen-applikasjoner.
• Implementere Edge AI-løsninger i barneledd og diagnostiske verktøy.
• Designe og implementere pasientoversiktssystemer ved hjelp av Edge AI.
• Behandle etiske og reguleringsmessige overvegelser i helsevesen-AI-applikasjoner.

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.

Dette instruktørledede, live- kurset i Norge (online eller på stedet) er rettet mot helsepersonell på begynner- til mellomnivå, dataanalytikere og beslutningstakere som ønsker å forstå og anvende generativ AI i en helsevesenkontekst.

Etter dette kurset vil deltakerne kunne:

• Forklare prinsippene og anvendelsene av generativ AI i helsevesenet.
• Identifisere muligheter for generativ AI til å forbedre legemiddelutvikling og personlig medisin.
• Bruke teknikker innen generativ AI for medisinsk bildebehandling og diagnostikk.
• Vurdere etiske implikasjoner av AI i medisinske sammenhenger.
• Utvikle strategier for integrering av AI-teknologier i helsevesenssystemer.

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.

Ollama er et lettvektsplattform for å kjøre store språkmodeller lokalt.

Denne instruktørledede, live-opplæringen (online eller på stedet) er rettet mot helsepersonell på mellomnivå og IT-team som ønsker å deployere, tilpasse og operasjonalisere Ollama-baserte AI-løsninger innenfor kliniske og administrative miljøer.

Etter å ha fullført denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Installere og konfigurere Ollama for sikker bruk i helsevesenet.
• Integrere lokale LLM-er i kliniske arbeidsprosesser og administrative rutiner.
• Tilpasse modeller for helsevesenets spesifikke terminologi og oppgaver.
• Anvende beste praksis for personvern, sikkerhet og overholdelse av forskrifter.

Kursformat

• Interaktiv forelesning og diskusjon.
• Håndgripelige demonstrasjoner og veiledede øvelser.
• Praktisk implementering i en isolert simuleringsmiljø for helsevesenet.

Alternativer for tilpasning av kurset

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

Dette instruktørløppede, live-treningen i Norge (online eller plassert) er rettet mot mellomnivå helseprofesjonelle og AI-utviklere som ønsker å utnytte prompt engineering-teknikker for å forbedre medisinske arbeidsprosesser, forskningseffektivitet og pasientresultater.

Ved slutten av denne treningen vil deltakerne kunne:

• Forstå grunnleggende prinsipper for prompt engineering i helsevesenet.
• Bruke AI-prompts for klinisk dokumentasjon og pasientinteraksjoner.
• Utnytte AI for medisinsk forskning og litteraturgjennomgang.
• Forbedre legemiddeldisponering og kliniske beslutningsprosesser med AI-styrt prompts.
• Sikre overholdelse av reguleringer og etiske standarder for AI i helsevesenet.

TinyML er integreringen av maskinlæring i low-power, ressursbegrensete dråpebare og medisinske enheter.

Dette instruktørledede live-treningen (online eller på stedet) er rettet mot mellomnivåbrukere som ønsker å implementere TinyML-løsninger for helseovervåking og diagnosapplikasjoner.

Etter gjennomført trening vil deltakerne kunne:

• Designe og distribuere TinyML-modeller for sanntids helsedata-behandling.
• Samle inn, forbehandle og tolke biosensor-data for AI-drevne innsikter.
• Optimer modeller for low-power og minnesvarte dråpebare enheter.
• Vurdere klinisk relevans, pålitelighet og sikkerhet av TinyML-drevne utdata.

Kursformat

• Foredrag som støttes av live-demonstrasjoner og interaktiv diskusjon.
• Håndleggende øvelser med dråpebar enhetsdata og TinyML-rammeverk.
• Implementeringsøvelser i en veiledet laboratoriemiljø.

Kursjusteringsoptions

• For tilpasset trening som aligner med spesifikke helseenheter eller regulatoriske arbeidsflyter, vennligst kontakt oss for å tilpasse programmet.