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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