ChatGPT για την Υγεία Κομμάτι εκπαίδευσης

Το Agentic AI είναι μια προσέγγιση όπου τα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης σχεδιάζουν, λογοκρίνουν και πραγματοποιούν ενέργειες με τη χρήση εργαλείων για να επιτύχουν στόχους μέσα σε ορισμένες περιορισμένες υποθέσεις.

Αυτή η εκπαίδευση, η οποία διεξάγεται από καθηγητή (online ή παρόντως), απευθύνεται σε ερμηνευτικές ομάδες υγείας και δεδομένων μεταξύ του προσωπικού μέσου επιπέδου, οι οποίες επιθυμούν να σχεδιάσουν, να αξιολογήσουν και να διαχειριστούν λύσεις Agentic AI για κλινικές και λειτουργικές υποθέσεις.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Διατυπώσουν τα προσωπικά χαρακτηριστικά και τους περιορισμούς του Agentic AI σε κλίνικους κόσμους.
• Σχεδιάσουν ασφαλείς ροές εργασίας προσωπικών με συνετή πλάνη, μνήμη και χρήση εργαλείων.
• Κατασκευάσουν ανακτικά επεξεργασμένα πρόσωπα σε κλινικά έγγραφα και βάσεις γνώσης.
• Αξιολογήσουν, να παρακολουθήσουν και να διαχειριστούν τη συμπεριφορά των προσώπων με οδηγίες ασφαλείας και ελέγχους ανθρώπινης υπόστασης.

Μορφή του Μαθήματος

• Διαδραστικός διάλεξη και ενισχυμένη συζήτηση.
• Οδηγούμενες εργασίες με λαβή κώδικα σε υπολοχιστικό περιβάλλον.
• Ασκήσεις με βάση τους σενάριους για ασφάλεια, αξιολόγηση και διαχείριση.

Επιλογές Προσαρμογής του Μαθήματος

• Για να αιτηθείτε εξ όχλου διδασκαλία για αυτό το μάθημα, παρακαλώ επικοινωνήστε μαζί μας για να οργανώσετε.

Αυτή η εκπαίδευση με κλιμάκωση στη διδασκαλία, που γίνεται υπό την καθοδήγηση εξειδικευμένου καθηγητή (εξ αποστάσεως ή εν τόπω), απευθύνεται σε επαγγελματίες της υγειονομικής περίθαλψης και δημιουργούς AI με μεσό ή υψηλό επίπεδο γνώσεων, που θέλουν να υλοποιήσουν λύσεις υγειονομικής περίθαλψης με βάση την AI.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Καταλάβουν το ρόλο των τεχνητών συμβούλων στην υγειονομική περίθαλψη και τη διάγνωση.
• Αναπτύξουν μοντέλα AI για την ανάλυση μεδικών εικόνων και προϊσταμένη διάγνωση.
• Ενσωματώσουν την AI σε ηλεκτρονικά ιατρικά καρτέλια (EHR) και ρυθμίσεις εργασίας.
• Εξασφαλίσουν τη συμμόρφωση με τους κανονισμούς υγειονομικής περίθαλψης και ηθικές πρακτικές AI.

Αυτή η διαλεξηργος, ζωντανή εκπαίδευση σε Ελλάδα (online ή on-site) απευθύνεται σε υγειονομικές εξειδίκευσεις με διάφορο επίπεδο που επιθυμούν να εφαρμόζουν λύσεις AI και AR/VR για ιατρική εκπαίδευση, χειρουργικές προσομοιώσεις και αποκατάσταση.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Να καταλάβουν το ρόλο της AI στη βελτίωση των εμπειριών AR/VR στην υγεία.
• Να χρησιμοποιούν AR/VR για προσομοιώσεις χειρουργικής και ιατρική εκπαίδευση.
• Να εφαρμένουν εργαλεία AR/VR σε αποκατάσταση και θεραπεία παζιντών.
• Να εξερευνήσουν τις ηθικές και απορρήτου προβλήματα σε AI-ενισχυμένα ιατρικά εργαλεία.

Αυτή η διδακτορική εκπαίδευση με διδάσκοντα, live (online ή on-site), απευθύνεται σε δεδομένων επιστήμονες και επαγγελματίες υγείας μεδιου βαθμού εμπειρία, που θέλουν να χρησιμοποιήσουν την ΤΝ για προχωρημένες εφαρμογές στην υγεία με τη βοήθεια του Google Colab.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Εφαρμόζουν μοντέλα ΤΝ για την υγεία με χρήση Google Colab.
• Χρησιμοποιούν ΤΝ για προβλητικό μοντελοποίηση σε δεδομένα υγείας.
• Αναλύουν ιατρικές εικόνες με τεχνικές οδηγούμενες από ΤΝ.
• Εξετάζουν ηθικά προβλήματα στις λύσεις υγείας με βάση τη ΤΝ.

Αυτή η εκπαιδευτική, ζωντανή διάλεξη στο Ελλάδα (online ή σε προσωπικό επίπεδο) στερείται από μέσου επίπεδου υγειονομικούς επαγγελματίες και δείκτες δεδομένων που θέλουν να καταλάβουν και να εφαρμόσουν τεχνητή νοημοσύνη (AI) σε υγειονομικά περιβάλλοντα.

Μέχρι το τέλος αυτής της διαλεξής, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Διαγνώσουν κύρια υγειονομικά προβλήματα που η AI μπορεί να επιλύσει.
• Αναλύσουν την επίδραση της AI στην υπηρέτηση των ασθενών, την ασφάλεια και τη μεδική έρευνα.
• Να καταλάβουν τη σχέση μεταξύ AI και των βιομηχανικών μο델ών της υγειονομίας.
• Εφαρμόζουν βασικά εννοία AI σε υγειονομικές περιπτώσεις.
• Αναπτύσσουν μοντέλα μηχανικής μάθησης για την ανάλυση υγειονομικών δεδομένων.

Αυτή η εξελικτική διάλεξη ζωντανού παιδικού σε Ελλάδα (όπως ον-λάιν ή προσωπικά) είναι προσανατολισμένη σε αναπτυξιακούς που θέλουν να μάθουν τεχνικές επιπέδου μαθητή-εισαγωγής και μεσαίου επιπέδου στον σχεδιασμό εφαρμογών χρησιμοποιώντας ChatGPT.

Μέχρι το τέλος αυτής της διάλεξης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Μάθουν και κατανοήσουν τα βασικά στοιχεία του ChatGPT.
• Χρησιμοποιήσουν το ChatGPT για να κατασκευάσουν και αναπτύξουν ιστοσελίδες εφαρμογών.
• Μάθουν τις καλές πρακτικές στο ChatGPT και τις πρακτικές εφαρμογές του.

Αυτή η εκπαίδευση, η οποία πραγματοποιείται από καθηγητές (online ή onsite), απευθύνεται σε μεσαίου επιπέδου υγειονομικά προφίλ, βιοϊατρικούς μηχανικούς και αναπτυξείς AI οι οποίοι επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν το Edge AI για καινοτόμες λύσεις στην υγεία.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Να κατανοήσουν το ρόλο και τις πλευρές του Edge AI στην υγεία.
• Να αναπτύξουν και να εφαρμόσουν μοντέλα AI σε συσκευές edge για εφαρμογές υγείας.
• Να εργάσουν λύσεις Edge AI σε πρόσωπες που φορούνται και διαγνοστικά μέσα.
• Να σχεδιάσουν και να εφαρμόσουν συστήματα παρακολούθησης ασθενών χρησιμοποιώντας το Edge AI.
• Να αντιμετωπίσουν ηθικές και νομικές συνέπειες εφαρμογών AI στην υγεία.

Αυτή η εκπαίδευση με καθηγητή (online ή παρακειμένως) απευθύνεται σε ανάπτυξη τεχνολόγων AI στην υγεία και επιστήμονες δεδομένων με γνώσει προς τα προς ανάμεσα έως προηγμένου επιπέδου, που θέλουν να προσαρμόσουν μοντέλα για κλινική διάγνωση, πρόβλεψη ασθένειας και πρόβλεψη των αποτελεσμάτων των ασθενών χρησιμοποιώντας δομημένα και μη-δομημένα ιατρικά δεδομένα.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Προσαρμόσουν τα μοντέλα AI σε datasets υγείας περιλαμβάνοντας EMRs, εικονική διάγνωση και δεδομένα χρονοσειρών.
• Εφαρμόζουν μεταφορική εκπαίδευση, προσαρμογή δομής και συμπίεση μοντέλων σε ιατρικά πλαίσια.
• Αντιμετωπίζουν την απόκρυψη, το υφαίνεται και τη συμμόρφωση με τη νομοθεσία στην ανάπτυξη μοντέλων.
• Κατασκευάζουν και επιβλέπουν προσαρμογμένα μοντέλα σε πραγματικά περιβάλλοντα υγείας.

Η Generative AI είναι μια τεχνολογία που δημιουργεί νέους περιεχόμενα όπως κείμενα, εικόνες και συστάσεις βασιζόμενη σε δείγματα και δεδομένα.

Αυτή η εκπαιδευτική εφελκυστή, ζωντανή εκπαίδευση (online ή live) στοχεύει σε υγειονομικούς προσωπικούς από αρχικό μέχρι εξειδικευμένο επίπεδο, οι οποίοι επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν generative AI και prompt engineering για τη βελτίωση της αποδοτικότητας, της ακρίβειας και της επικοινωνίας σε ιατρικές περιπτώσεις.

Από το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι μεταφορτωμένοι θα μπορέσουν να:

• Συνιέσουν τις βασικές αρχές της generative AI και prompt engineering.
• Απευθύνονται σε εργαλεία AI για να υποδειγματίσουν ακαδημαϊκές, διοικητικές και έρευνες δραστηριότητες.
• Βεβαιώνουν την εμπιστοσύνη, ασφάλεια και συμμόρφωση με τη χρήση AI στην υγειονομία.
• Ορθοποδώνουν δείγματα για να επιτύχουν ακριβείς και συνεπείς αποτελέσματα.

Μορφή της Εκπαίδευσης

• Διαλεγμένη εκπαιδευτική σύνορα και συζήτηση.
• Πρακτικά ασκήσεις και περίπτωση μελέτης.
• Δοχειρόν εμπειρία με AI εργαλεία.

Προτύπωση Προσαρμογής της Εκπαίδευσης

• Για να αίτηση προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτή την ομάδα, καλέστε μας για συμφωνία.

Αυτή η κατεύθυνση, υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτικών σε Ελλάδα (online ή on-site), απευθύνεται σε επαγγελματίες υγείας, αναλυτές δεδομένων και πολιτικούς αποφάσεις του μεσαίου επιπέδου, οι οποίοι επιθυμούν να κατανοήσουν και να εφαρμόσουν τη Γενική ΤΕΝ στο πλαίσιο της υγείας.

Στο τέλος αυτής της κατεύθυνσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Εξηγήσουν τα βασικά αρχίσια και τις εφαρμογές της Γενικής ΤΕΝ στην υγεία.
• Αναγνωρίσουν τις ευκαιρίες για τη Γενική ΤΕΝ να βελτιώσει την ανάπτυξη φαρμάκων και τη προσωπική ιατρική.
• Χρησιμοποιούν τεχνικές Γενικής ΤΕΝ για τη μεδική εικόνα και διάγνωση.
• Αξιολογούν τις ηθικές συνέπειες της ΤΕΝ στα μεδικά περιβάλλοντα.
• Αναπτύσσουν στρατηγικές για την ολοκλήρωση τεχνολογιών ΤΕΝ στα συστήματα υγείας.

LangGraph επιτρέπει τη δημιουργία πολυάκτων workflow με κατανεμημένες λειτουργίες, υποστηριζόμενες από LLMs, με ακριβή ελέγχο των διαδρομών εκτέλεσης και διατήρησης του κατάστασης. Στην υγειονομία, αυτές οι δυνατότητες είναι σημαντικές για τη συμμόρφωση, την επαλήθευση και τον χαρακτήρα προσανατολισμού στη λήψη αποφάσεων συστημάτων που συμβαδίζουν με τις ιατρικές διαδικαλίες.

Αυτή η εκπαιδευτική εκπόνηση (διαδικτύου ή σε προσωπικά) στοχεύει σε μεσαίου βαθμού και ανώτατου βαθμού επαγγελματίες που θέλουν να σχεδιάσουν, εφαρμόσουν και διαχειριστούν λύσεις υγειονομικής βαθμίδας με βάση το LangGraph, αποτυπώνοντας οριζόντια, εντιμότητα και πραγματικές προκλήσεις.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορέσουν να:

• Σχεδιάζουν healthcare-specific workflow LangGraph με τη συμμόρφωση και την ελέγχουμένη χρήση των πίνακών.
• Συνδέουν ιστούς LangGraph με ιατρικά ontologies και πρότυπα (FHIR, SNOMED CT, ICD).
• Εφαρμόζουν εξαιρετικές πρακτικές για αξιοπιστία, ακολουθησιμότητα και εξήγηση σε ευαίσθητες περιβάλλοντα.
• Διαδραματίζουν, αποκτούν τη δυνατότητα ελέγχου και στη υγειονομική παραγωγή settings.

Σχήμα της Εκπαίδευσης

• Διαλεξές και συζητήσεις με ανταλλαγή.
• Κινητές άσκησης με πρακτικά περιπτώσεις.
• Εφαρμογή πρακτικών σε περιβάλλον live-lab.

Προοπτικές Προσαρμογής της Εκπαίδευσης

• Για να απαιτήσετε μια προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το κουρσέ, παρακαλώ επικοινωνήστε μαζί μας.

Αυτή η εκπαίδευση με οδηγό σε ύφεση (online ή αποδοχή) διεξάγεται στο Ελλάδα και προσβλέπει σε εμπειρογνώμονες μεδικό υπηρεσία, ιατρικούς έρευνων ανατριχιάζουσαι και αναπτυξτές AI που θέλουν να εφαρμόσουν πολυμορφή AI στη μεδική διαγνωστική και εφαρμογές υπηρεσία.

Ανά το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορέσουν να:

• Συνυπολογίσουν το ρόλο της πολυμορφής AI στη σύγχρονη μεδική.
• Διαθέσουν κατασκευασμένα και ατάξιμα ιατρικά δεδομένα για AI-χονητής διαγνωστική.
• Εφαρμόζουν τεχνικές AI για ανάλυση ιατρικών εικόνων και ηλεκτρονικών υγειονομικών σημειωμάτων.
• Δημιουργία προβληματικών μοντέλων για διάγνωση ασθενειών και συστάσεις θεραπείας.
• Εφαρμόζουν ομιλία και φυσική επεξεργασία γλώσσας (NLP) για μεδική προσανατολισμό και αλληλεπίδραση ασθενών.

Ollama είναι μια κουδούνιστη πλάτφορμα για τη λειτουργία μεγάλων γλωσσικών μοντέλων σε τοπικό επίπεδο.

Αυτή η καθοδηγούμενη από δάσκαλο, ζωντανή εκπαίδευση (online ή on-site) απευθύνεται σε μεσοβάθμιου επιπέδου υγειονομικούς πρακτικούς και IT groups που θέλουν να διατηρήσουν, ταιριάξουν και εφαρμόσουν λύσεις AI βασισμένες στο Ollama μέσα σε γραμματικές και διοικητικές περιβάλλοντα.

Μετά την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Να εγκαταστήσουν και να ρυθμίσουν το Ollama για ασφαλή χρήση σε περιβάλλοντα υγείας.
• Να ενσωματώσουν τοπικά μεγάλα γλωσσικά μοντέλα σε κλινικούς ρυθμίσεις και διοικητικές διαδικασίες.
• Να ταιριάξουν μοντέλα για υγειονομική τεχνολογική λεξιλογία και εργασίες.
• Να εφαρμόσουν πρακτικές των καλύτερων για την απόρρητο, ασφάλεια και ρυθμιστική συμμόρφωση.

Μορφή του Μαθήματος

• Διενεργητικός ρήτρα και συζήτηση.
• Χειρονομίες εξονυχιστικές παρουσιάσεις και καθοδηγημένες ασκήσεις.
• Πρακτική εφαρμογή σε περιβάλλον υγείας με τυπικό πρόσωπο.

Επιλογές Προσαρμογής Μαθήματος

• Για να αιτηθείτε μια προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, παρακαλώ επικοινωνήστε μαζί μας για οργάνωση.

Αυτή η εκπαίδευση με ζωντανό διδάσκοντα στο Ελλάδα (online ή απευθείας) προσβλέπει σε επαγγελματίες υγειονομικής περίθαλψης και ανάπτυξη ανθρώπινης γνώσης (AI) επιπέδου μέσω τομέα, οι οποίοι θέλουν να εκμεταλλευτούν τεχνικές προωθητικής αλλάγης για τη βελτίωση των ροών εργασίας στην ιατρική, της αποδοτικότητας της έρευνας και των αποτελεσμάτων για τους ασθενείς.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Συνεισφέρουν τα βασικά ρήτωρ αλλάγης στην περίθαλψη.
• Χρησιμοποιεί AI για την κλινική έγκριση και αλληλεπίδραση με τους ασθενείς.
• Καταχρησιμοποιεί AI για την ιατρική έρευνα και περιβάλλον μελέτη.
• Βελτιώσουν την εύρεση φάρμακων και τις αποφάσεις για την περίθαλψη με αλλαγές υποδειγματολόγου AI.
• Βεβαιωθεί τη συμμόρφωση με τους νομοθετικούς και εντολές αξιοπιστίας για την AI περίθαλψη.

TinyML είναι η ολοκλήρωση της μηχανικής μάθησης σε υπολογιστικές συσκευές με χαμηλή δύναμη και περιορισμένους πόρους, όπως φορείσιμες και ιατρικές συσκευές.

Αυτή η διδασκαλία που εξάγεται από τον καθηγητή (online ή in-house) είναι απευθευμένη σε μεσαίου επιπέδου πρακτικούς που επιθυμούν να υλοποιήσουν λύσεις TinyML για εφαρμογές επίβλεψης και διάγνωσης στην ιατρική.

Μετά την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Σχεδιάζουν και διαθέτουν μοντέλα TinyML για επεξεργασία υγειονομικών δεδομένων σε πραγματικό χρόνο.
• Συλλέγουν, προεπεξεργάζουν και ερμηνεύουν δεδομένα βιοσενσόρων για παρατηρήσεις οδηγούμενες από την ΤΕ.
• Βελτιώνουν μοντέλα για συσκευές φορείσιμων με χαμηλή δύναμη και περιορισμένη μνήμη.
• Αξιολογούν την κλινική συσχέτιση, αξιοπιστία και ασφάλεια των εξόδων που οδηγούνται από τη TinyML.

Μορφή του Μαθήματος

• Διδάσκημα που υποστηρίζεται από ζωντανές δείξεις και διαδραστική συζήτηση.
• Πρακτική πράξη με δεδομένα φορείσιμων συσκευών και πλαισία TinyML.
• Ασκήσεις υλοποίησης σε καθοδηγημένο εργαστήριο.

Επιλογές Προσαρμογής Μαθήματος

• Για προσαρμοσμένη εκπαίδευση που συμβαδίζει με συγκεκριμένες ιατρικές συσκευές ή κανονιστικά ρεύματα, παρακαλούμε επικοινωνήστε μαζί μας για την προσαρμογή του προγράμματος.