Ollama Applications in Healthcare Κομμάτι εκπαίδευσης
Ollama is a lightweight platform for running large language models locally.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level healthcare practitioners and IT teams who wish to deploy, customize, and operationalize Ollama-based AI solutions within clinical and administrative environments.
Upon completing this training, participants will be able to:
- Install and configure Ollama for secure use in healthcare settings.
- Integrate local LLMs into clinical workflows and administrative processes.
- Customize models for healthcare-specific terminology and tasks.
- Apply best practices for privacy, security, and regulatory compliance.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Hands-on demonstrations and guided exercises.
- Practical implementation in a sandboxed healthcare simulation environment.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
Εξέλιξη Κομματιού
Introduction to Ollama in Healthcare
- Understanding local LLM deployment
- Why healthcare benefits from on-device models
- Key features and limitations of Ollama
Installing and Configuring Ollama
- System requirements and setup
- Model selection and installation workflow
- Environment configuration for healthcare applications
Healthcare-Specific Use Cases
- Clinical documentation support
- Patient communication and summarization
- Workflow automation in hospitals and clinics
Customizing and Fine-Tuning Models
- Prompt engineering for healthcare scenarios
- Extending models with domain-specific data
- Managing performance and inference quality
Integration with Healthcare Systems
- APIs and interoperability considerations
- Connecting to EHR and HIS environments
- Automation and scripting for daily operations
Data Privacy, Security, and Compliance
- Local model advantages for data protection
- HIPAA and regional regulatory considerations
- Secure deployment patterns
Testing, Validation, and Quality Assurance
- Assessing model accuracy and reliability
- Evaluating clinical safety and risk
- Continuous improvement strategies
Operational Deployment and Maintenance
- Monitoring performance and usage
- Upgrading models and dependencies
- Troubleshooting common issues
Summary and Next Steps
Απαιτήσεις
- An understanding of clinical workflows
- Experience with data analysis or healthcare IT systems
- Familiarity with basic AI concepts
Audience
- Healthcare professionals
- Medical IT staff
- Analysts and technical administrators
Κομμάτια Εκπαίδευσης χρειάζονται 5+ συμμετέχοντες.
Ollama Applications in Healthcare Κομμάτι εκπαίδευσης - Κράτηση
Ollama Applications in Healthcare Κομμάτι εκπαίδευσης - Ζήτημα Συμβουλευτικής
Ollama Applications in Healthcare - Συμβουλευτική Αίτημα
Συμβουλευτική Αίτημα
Εφεξής Μαθήματα
Σχετικά Μαθήματα
Αγονιστική ΑI στην Υγειονομία
14 ΏρεςΤο 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.
Τεχνητοί Σύμβουλοι Για Υγειονομική Περίθαλψη και Διάγνωση
14 ΏρεςΑυτή 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.
AI και AR/VR στην Υγεία
14 ΏρεςΑυτή 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.
Τεχνητή Νοημοσύνη για την Υγεία με χρήση Google Colab
14 ΏρεςΑυτή 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.
Τεχνητή Νοημοσύνη στην Ιατρική
21 ΏρεςΑυτή 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.
ChatGPT για την Υγεία
14 ΏρεςΑυτό 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.
Deploying and Optimizing LLMs with Ollama Δeployment και οικοδόμηση LLM με το Ollama
14 ΏρεςΑυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε επαγγελματίες μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να αναπτύξουν, να βελτιστοποιήσουν και να ενσωματώσουν LLM χρησιμοποιώντας το Ollama.
Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:
- Ρυθμίστε και αναπτύξτε LLM χρησιμοποιώντας το Ollama.
- Βελτιστοποιήστε τα μοντέλα AI για απόδοση και αποδοτικότητα.
- Αξιοποιήστε την επιτάχυνση GPU για βελτιωμένες ταχύτητες συμπερασμάτων.
- Ενσωματώστε το Ollama σε ροές εργασίας και εφαρμογές.
- Παρακολουθήστε και διατηρήστε την απόδοση του μοντέλου AI με την πάροδο του χρόνου.
Edge AI για την Υγεία
14 ΏρεςΑυτή 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.
Fine-Tuning Τεχνητή Νοημοσύνη για την Υγεία: Ιατρικός Διαγνωσμός και Predictive Analytics
14 ΏρεςΑυτή 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.
Generative AI και Prompt Engineering στην Υγειονομία
8 ΏρεςΗ 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.
Γενικτική ΑΙ στη Γεωργία: Μετασχηματιζόντας την Ιατρική και την Περίθαλψη των Ασθενών
21 ΏρεςΑυτή 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 στην Υγειονομία: Διορχήστρωση Διαδικασιών για Κληρονομιζόμενες Περιβλήσεις
35 ΏρεςLangGraph 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.
Αριθμητική ΑΙ για Υγεία
21 ΏρεςΑυτή 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.
Εισαγωγή στο Ollama: Εκτέλεση Τοπικών Μοdel Τεχνητής Νοημοσύνης
7 ΏρεςΑυτή η εξηγητική, ζωντανή εκπαίδευση σε Ελλάδα (online ή on-site) απευθύνεται σε επαγγελματικούς του χαμηλού επιπέδου που επιθυμούν να εγκαταστήσουν, να ρυθμίσουν και να χρησιμοποιήσουν το Ollama για την εκτέλεση μοντέλων ΤΕΧΝΙΤΗΣ ΝΟΗΜΟΣΥΝΗΣ στις τοπικές τους μηχανές.
Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:
- Να κατανοήσουν τα βασικά σημεία του Ollama και τις δυνατότητές του.
- Να εγκαθιστούν και να ρυθμίζεται το Ollama για την εκτέλεση τοπικών μοντέλων ΤΕΧΝΙΤΗΣ ΝΟΗΜΟΣΥΝΗΣ.
- Να κατεβάζουν και να αλληλεπιδρούν με LLMs χρησιμοποιώντας το Ollama.
- Να βελτιστοποιούν την απόδοση και τη χρήση πόρων για εργασίες ΤΕΧΝΙΤΗΣ ΝΟΗΜΟΣΥΝΗΣ.
- Να εξερευνούν περιπτώσεις χρήσης για τοπική διαίρεση ΤΕΧΝΙΤΗΣ ΝΟΗΜΟΣΥΝΗΣ σε διάφορους τομείς.
Εγκατάσταση Προτύπων για την Υγειονομία
14 ΏρεςΑυτή 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.