Εκπαίδευση AI for Healthcare στη Θεσσαλονίκη

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 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 διάταξη, υπό την καθοδήγηση καθηγητών (online ή on-site) στο Θεσσαλονίκη, απευθύνεται σε επαγγελματίες υγείας και έρευνητές που θέλουν να εκμεταλλευτούν το ChatGPT για τη βελτίωση της φροντίδας των ασθενών, την εξυπηρέτηση προϊόντων και τη βελτίωση των αποτελεσμάτων στην υγεία.

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

• Καταλάβουν τα βασικά αρχίσια του ChatGPT και τις εφαρμογές του στην υγεία.
• Εξοικειωθούν με το ChatGPT για την αυτομάτωση διαδικασιών υγείας και επαφές.
• Παρέχουν ακριβείς ιατρικές πληροφορίες και υποστήριξη σε ασθενείς χρησιμοποιώντας το ChatGPT.
• Εφαρμόζουν το ChatGPT για ιατρική έρευνα και ανάλυση.

Αυτή η εκπαίδευση με την καθοδήγηση εκπαιδευτή, η οποία διεξάγεται ζωντανά στην Θεσσαλονίκη (εξ αποστάσεως ή επιτόπου), απευθύνεται σε επαγγελματίες υγείας επιπέδου αρχαρίου έως ενδιάμεσου επιπέδου, αναλυτές δεδομένων και λήπτες πολιτικών που επιθυμούν να κατανοήσουν και να εφαρμόσουν τη γεννησιακή τεχνητή νοημοσύνη στο πλαίσιο της υγειονομικής περίθαλψης.

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

• Εξηγούν τις αρχές και τις εφαρμογές της γεννησιακής τεχνητής νοημοσύνης στον τομέα της υγείας.
• Αναγνωρίζουν ευκαιρίες για τη βελτίωση της ανακάλυψης φαρμάκων και της προσωποποιημένης ιατρικής μέσω της γεννησιακής τεχνητής νοημοσύνης.
• Εκμεταλλεύονται τεχνικές γεννησιακής τεχνητής νοημοσύνης για ιατρικές απεικονίσεις και διαγνωστικές εξετάσεις.
• Αξιολογούν τις ηθικές προεκτάσεις της τεχνητής νοημοσύνης σε ιατρικά περιβάλλοντα.
• Αναπτύσσουν στρατηγικές για την ενσωμάτωση τεχνολογιών τεχνητής νοημοσύνης στα συστήματα υγείας.

Το Ollama είναι μια ελαφριά πλατφόρμα για την τοπική εκτέλεση μεγάλων γλωσσικών μοντέλων.

Αυτή η εκπαιδευτική ενότητα, η οποία διεξάγεται με την καθοδήγηση εκπαιδευτή και είναι δια ζώσης ή εξ αποστάσεως, απευθύνεται σε επαγγελματίες υγείας και ομάδες ΤΠΕ ενδιάμεσου επιπέδου που επιθυμούν να αναπτύξουν, να προσαρμόσουν και να θέσουν σε λειτουργία λύσεις τεχνητής νοημοσύνης βασισμένες στο Ollama, εντός κλινικών και διοικητικών περιβάλλοντων.

Με την ολοκλήρωση της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Εγκαθιστούν και διαμορφώνουν το Ollama για ασφαλή χρήση σε περιβάλλοντα υγείας.
• Ενσωματώνουν τοπικά μεγάλα γλωσσικά μοντέλα (LLMs) σε κλινικές ροές εργασίας και διοικητικές διαδικασίες.
• Προσαρμόζουν μοντέλα για ορολογία και εργασίες ειδικές στον τομέα της υγείας.
• Εφαρμόζουν τις βέλτιστες πρακτικές για την προστασία των δεδομένων, την ασφάλεια και τη συμμόρφωση με τους κανονισμούς.

Μορφή του Μαθήματος

• Διαδραστική διάλεξη και συζήτηση.
• Πρακτικές παρουσιάσεις και καθοδηγούμενες ασκήσεις.
• Πρακτική υλοποίηση σε ένα απομονωμένο περιβάλλον προσομοίωσης του τομέα της υγείας.

Επιλογές Προσαρμογής του Μαθήματος

• Για να ζητήσετε εξατομικευμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, επικοινωνήστε μαζί μας για να οργανωθεί.

Αυτή η ημερίδα, με παρουσία εκπαιδευτή, σε Θεσσαλονίκη (δια ζώσης ή online), απευθύνεται σε επαγγελματίες υγείας επιπέδου μεσαίου έως προχωρημένου και σε προγραμματιστές AI που επιθυμούν να υλοποιήσουν λύσεις υγειονομικής περίθαλψης κινούμενες από Τεχνητή Νοημοσύνη.

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

• Κατανοήσουν τον ρόλο των πρακτόρων Τεχνητής Νοημοσύνης στην υγειονομική περίθαλψη και τη διάγνωση.
• Αναπτύξουν μοντέλα Τεχνητής Νοημοσύνης για την ανάλυση ιατρικών εικόνων και την προβλεπτική διάγνωση.
• Ενσωματώσουν την Τεχνητή Νοημοσύνη στα ηλεκτρονικά αρχεία υγείας (ΗΑΥ / EHR) και στις κλινικές ροές εργασίας.
• Εξασφαλίσουν τη συμμόρφωση με τους κανονισμούς υγείας και τις ηθικές πρακτικές της Τεχνητής Νοημοσύνης.

Αυτή η εκπαιδευτική, ζωντανή διάλεξη στο Θεσσαλονίκη (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.

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 οδηγό σε ύφεση (online ή αποδοχή) διεξάγεται στο Θεσσαλονίκη 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.

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.

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 υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτή, ζωντανά σε Θεσσαλονίκη (online ή on-site) είναι απευθυνόμενη σε επαγγελματίες υγείας και αναπτυξείς AI με διάθεση μεταξύ των επίπεδων, που επιθυμούν να εκμεταλλευτούν τεχνικές prompt engineering για την βελτίωση των ιατρικών εργασιών, της αποδοτικότητας της έρευνας και των αποτελεσμάτων των ασθενών.

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

• Να κατανοούν τα βασικά θέματα του prompt engineering στην ιατρική.
• Να χρησιμοποιούν AI prompts για ιατρική εγγραφή και αλληλεπίδραση με τους ασθενείς.
• Να εκμεταλλεύονται το AI για ιατρική έρευνα και επισκόπηση βιβλιογραφίας.
• Να βελτιώνουν την ανακάλυψη φαρμάκων και την ιατρική λήψη αποφάσεων με τη χρήση AI-driven prompts.
• Να διασφαλίζουν τη συμμόρφωση με ρυθμιστικά και ηθικά πρότυπα στον τομέα της ιατρικής AI.

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.

Αυτή η διαλεξηργος, ζωντανή εκπαίδευση σε Θεσσαλονίκη (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.