Generative AI και Prompt Engineering στην Υγειονομία 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 εκπαίδευση υπό τον ηγετικό ρόλο εκπαιδευτή στο Ελλάδα (διαπρoσωπικά ή διαδικτύου) προσβλέπει σε μεσαίου επιπέδου υγειονομικούς επαγγελματίες που θέλουν να εφαρμόσουν λύσεις AI και AR/VR για την εκπαίδευση στον τομέα της υγειονομίας, τις αποδόσεις χειρουργικών επαναπράξεων και τη διευθετητική.

Τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Συνειδητοποιήσουν το ρόλο της AI στην ενίσχυση των AR/VR εμπειριών στη υγειονομία.
• Χρησιμοποιήσουν AR/VR για αποδόσεις χειρουργικών επαναπράξεων και εκπαίδευση στον τομέα της υγειονομίας.
• Εφαρμόζουν εργαλεία AR/VR στη διευθετητική και επέμβαση των ασθενών.
• Εξετάζουν τις ηθικές και προστασίες της ιδιωτικότητας στα ενισχυμένα με AI υγειονομικά 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.

Αυτό το εξειδικευμένο διαλεγόμενο, ζωντανό διάθεσμα στο Ελλάδα (διαδικτύου ή επί τόπου) προσβάσιμο για ανώτατους επαγγελματίες υγειονομικής και έρευνης, στόχος του οποίου είναι να εκμεταλλευθούν το ChatGPT για να βελτιώσουν την περίθαλψη των ασθενών, να ρυθμίσουν τις διαδικασίες και να ενισχύσουν τα αποτελέσματα στην υγειονομική περίθαλψη.

Με το τέλος αυτού του διαθέσματος, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Συνειδητοποιήσουν τις βασικές αρχές του ChatGPT και τις εφαρμογές του στη υγειονομική.
• Χρησιμοποιήσουν το ChatGPT για να αυτοματοποιήσουν διαδικασίες και επικοινωνίες υγειονομικής.
• Παρέχουν ακριβείς μελετηματικές πληροφορίες και υποστήριξη στους ασθενείς χρησιμοποιώντας το ChatGPT.
• Εφαρμόζουν το ChatGPT για μελέτες και ανάλυση στη υγειονομική.

Αυτή η εργασία με οδηγό σε ύφεση (online ή offline) στο Ελλάδα προσβλέπει σε διασκεδαστικά επίπεδου υγειονομικούς επαγγελματίες, βιομηχανικούς μηχανικούς και αναπτυξτές AI που θέλουν να χρησιμοποιήσουν την Edge AI για επικεντρωτικά λύσεις υγειονομίας.

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

• Υπογραμμίσουν το ρόλο και τα πλεονεκτήματα της Edge AI στην υγειονομική.
• Επεξεργάζεστε και εγκαταστήστε μοντέλα AI σε edge προventus για υγειονομικά εφαρμογές.
• Εφαρμόζετε λύσεις Edge AI σε κυλίνδρους και διαγνωστικά εργαλεία.
• Σχεδιάστε και εγκαταστήστε συστήματα παρακολούθησης ασθενών χρησιμοποιώντας Edge AI.
• Αντιμετωπίστε τις εντολές και τις νομοθεσίες στις ανάγκες υγειονομικών AI.

Αυτή η επιμορφωτική διαδικασία (διαδικτύου ή υπό την κατοχή) στο Ελλάδα περιλαμβάνει επαγγελματίες αναπτυξιακού επιπέδου ιατρικών AI και δεδικασμένους στα δεδομένα επισήμως εγχειρίδια που θέλουν να αναπτύξουν μόντελα για κλινική διάγνωση, πρόβλεψη ασθενειών και προβλέψεις της εξέλιξης του χάρτη του ασθενή, χρησιμοποιώντας δομεμένα και μη δομεμένα ιατρικά δεδομένα.

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

• Αναπτύξουν AI μόντελα σε δεδομένα υγειονομικής περίθαλψης, συμπεριλαμβανομένων των EMRs, εικονικών δεδομένων και χρόνου δεδομένων.
• Εφαρμόσουν μεταγωγή μάθησης, προσαρμογή τομεακών και συμπίεση μοντέλων σε ιατρικούς περιβάλλοντες.
• Διεξάγουν εργασίες για την αποφυγή καταχωρήσεων, προστασίας ιδιωτικότητας και συμμόρφωσης με διατάξεις.
• Διαβιβάζουν και ελέγχουν τα αναπτυγμένα μόντελα σε πραγματική υγειονομική περίθαλψη.

Αυτή η εκπαιδευτικά διεξαγωγή τρέχουσα εκπαίδευση στο Ελλάδα (online ή σε πρόσθετο χώρο) προσβλέπει σε αναφορικά ναίους εώς μέσω επίπεδου για υγειονομικούς επαγγελματίες, αναλυτές δεδομένων και νομοθέτες που θέλουν να καταλάβουν και να εφαρμόσουν τη γενικτική AI στο πλαίσιο της υγειονομικής περίθαλψης.

Από το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Εξηγήσουν τους αρχές και τις εφαρμογές της γενικτικής AI στη υγειονομία.
• Αναγνωρίσουν τις ευκαιρίες που δίνει η γενικτική AI για να βελτιώσει τη ανακάλυψη φαρμάκων και την προσωπικοποιημένη ιατρική.
• Χρησιμοποιήσουν τεχνικές γενικτικής AI για υγειονομική εικονολόγηση και διαγnosis.
• Αξιοποιήσουν τις ανθρώπινες προσδοκίες της AI στα υγειονομικά περιβάλλοντα.
• Αναπτύξουν στρατηγικές για τη ενσωμάτωση τεχνολογιών AI στα υγειονομικά συστήματα.

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.

Αυτή η εκπαιδευτική εγγραφή σε δίκτυο ή υπό τον ίδιο τόπο (online ή onsite) στο Ελλάδα προσβάλλει συντηρητές και ενθουσιστές της AI που θέλουν να χρησιμοποιήσουν τη δύναμη των προκάλυψες για να παράγουν εντυπωσιακό και πραγματικοπодίβιο κείμενο και εικόνες.  

Από το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Πάρουν καθαρή κατανόηση των αρχών της πλαισίωσης προκαλύψεων.
• Γράφουν ακριβείς και αποτελεσματικές προκάλυψες για το ChatGPT, Stable Diffusion, DALL-E 2, Leonardo AI και MidJourney.
• Γεννάρουν υπερ-πραγματικό κείμενο και εικόνες με τις πιο πρόσφατες εργαλεία και τεχνικές στη πλαισίωση προκαλύψεων.
• Χρησιμοποιήσουν εργαλεία πλαισίωσης προκαλύψεων υποστηριχτές από την AI για την αυτομάτη δημιουργία προκαλύψεων.
• Εφαρμόζουν τη πλαισίωση προκαλύψεων σε διάφορες χρήσεις.
• Περιλαμβάνουν τη πλαισίωση προκαλύψεων στους εγχειριδίους και τη διαδικασία λειτουργίας.

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.