Schulungsübersicht

Einführung in Multimodal AI für das Gesundheitswesen

  • Überblick über KI-Anwendungen in der medizinischen Diagnostik
  • Arten von Gesundheitsdaten: strukturiert vs. unstrukturiert
  • Herausforderungen und ethische Überlegungen im KI-gesteuerten Gesundheitswesen

Medizinische Bildgebung und KI

  • Einführung in medizinische Bildgebungsformate (DICOM, PACS)
  • Deep Learning für die Analyse von Röntgen-, MRI- und CT-Scans
  • Fallstudie: KI-unterstützte Radiologie zur Krankheitserkennung

Electronic Gesundheitsakten (EHR) und KI

  • Verarbeitung und Analyse von strukturierten medizinischen Aufzeichnungen
  • Natural Language Processing (NLP) für unstrukturierte klinische Aufzeichnungen
  • Prädiktive Modellierung von Patientenergebnissen

Multimodale Integration für die Diagnostik

  • Kombination von medizinischer Bildgebung, EHR und genomischen Daten
  • KI-gesteuerte Systeme zur Entscheidungsunterstützung
  • Fallstudie: Krebsdiagnose mit multimodaler KI

Sprach- und NLP-Anwendungen im Gesundheitswesen

  • Spracherkennung für die medizinische Transkription
  • KI-gestützte Chatbots für die Patienteninteraktion
  • Automatisierung der klinischen Dokumentation

KI für Predictive Analytics im Gesundheitswesen

  • Krankheitsfrüherkennung und Risikobewertung
  • Personalisierte Behandlungsempfehlungen
  • Fallstudie: KI-gesteuerte Prognosemodelle für das Management chronischer Krankheiten

Einsatz von KI-Modellen in Gesundheitssystemen

  • Datenvorverarbeitung und Modelltraining
  • KI-Implementierung in Echtzeit in Krankenhäusern
  • Herausforderungen beim Einsatz von KI im medizinischen Umfeld

Regulatorische und ethische Überlegungen

  • Einhaltung von KI-Vorschriften im Gesundheitswesen (HIPAA, GDPR)
  • Voreingenommenheit und Fairness in medizinischen KI-Modellen
  • Bewährte Verfahren für den verantwortungsvollen Einsatz von KI im Gesundheitswesen

Zukünftige Trends im KI-gesteuerten Gesundheitswesen

  • Fortschritte in der multimodalen KI für die Diagnostik
  • Aufkommende KI-Techniken für die personalisierte Medizin
  • Die Rolle der KI in der Zukunft des Gesundheitswesens und der Telemedizin

Zusammenfassung und nächste Schritte

Voraussetzungen

  • Verständnis der Grundlagen von KI und maschinellem Lernen
  • Grundkenntnisse der medizinischen Datenformate (DICOM, EHR, HL7)
  • Erfahrung mit Python Programmierung und Deep-Learning-Frameworks

Zielgruppe

  • Fachleute im Gesundheitswesen
  • Medizinische Forscher
  • KI-Entwickler in der Gesundheitsbranche
 21 Stunden

Teilnehmerzahl


Price per participant (excl. VAT)

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