AI for Healthcare Trainingen in Utrecht

Deze door een instructeur geleide, live training (online of op locatie) is gericht op ontwikkelaars en datawetenschappers van medische AI op tussen- en gevorderd niveau die modellen willen verfijnen voor klinische diagnose, ziektevoorspelling en het voorspellen van patiëntuitkomsten door middel van gestructureerde en ongestructureerde medische gegevens.

Aan het einde van deze training kunnen de deelnemers:

• AI-modellen verfijnen op gezondheidszorgdatasets, inclusief EMRs, beelden en tijdreeksgegevens.
• Transfer learning, domeinadaptatie en modelcompressie toepassen in medische contexten.
• Privacy, bias en naleving van regelgeving aanpakken bij de ontwikkeling van modellen.
• Verfijnde modellen in real-world gezondheidszorgomgevingen implementeren en monitoren.

Generative AI is een technologie die op basis van opdrachten en gegevens nieuwe inhoud zoals tekst, afbeeldingen en aanbevelingen genereert.

Deze door een docent geleide live-training (online of ter plaatse) is bedoeld voor beginnende tot gemiddeld geavanceerde gezondheidszorgprofessionals die generatieve AI en prompt engineering willen gebruiken om efficiëntie, nauwkeurigheid en communicatie in medische contexten te verbeteren.

Tegen het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:

• De basisprincipes van generatieve AI en prompt engineering te begrijpen.
• AI-gereedschappen toe te passen om klinische, administratieve en onderzoekstaken te stroomlijnen.
• De ethische, veilige en naleving van de regels voor het gebruik van AI in de gezondheidszorg te waarborgen.
• Opmeldingen te optimaliseren voor consistente en nauwkeurige resultaten.

Opzet van de cursus

• Interactieve colleges en discussies.
• Praktische oefeningen en casestudies.
• Hand-on experimenten met AI-gereedschappen.

Opties voor cursusanpassing

• Om een aangepaste training voor deze cursus aan te vragen, neem dan contact met ons op om dit te regelen.

Dit door een instructeur geleide, live training in Utrecht (online of op locatie) is bedoeld voor geavanceerde datawetenschappers en medische professionals die AI willen inzetten voor geavanceerde toepassingen in de gezondheidszorg met behulp van Google Colab.

Na afloop van deze training kunnen de deelnemers:

• AI-modellen implementeren voor gezondheidszorg met behulp van Google Colab.
• AI gebruiken voor voorspellende modellering in gezondheidsgegevens.
• Medische beelden analyseren met AI-aangedreven technieken.
• Ethische overwegingen in AI-gebaseerde oplossingen voor gezondheidszorg onderzoeken.

Deze door een instructeur geleide, live training (online of ter plekke) is gericht op gezondheidsprofessionals en onderzoekers die ChatGPT willen gebruiken om de patiëntenzorg te verbeteren, workflows te stroomlijnen en gezondheidsuitkomsten te verbeteren.

Aan het einde van deze training kunnen de deelnemers:

• De basisprincipes van ChatGPT en de toepassingen in de gezondheidszorg begrijpen.
• ChatGPT gebruiken om gezondheidsprocessen en interacties te automatiseren.
• Accuraat medisch informatie en ondersteuning aan patiënten leveren met behulp van ChatGPT.
• ChatGPT toepassen voor medisch onderzoek en analyse.

Deze door een instructeur geleide, live training in Utrecht (online of op locatie) is bedoeld voor zorgprofessionals op beginners- tot gemiddeld niveau, data-analisten en beleidsmakers die generatieve AI in de context van de gezondheidszorg willen begrijpen en toepassen.

Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:

• Leg de principes en toepassingen van generatieve AI in de gezondheidszorg uit.
• Identificeer mogelijkheden voor generatieve AI om de ontdekking van geneesmiddelen en gepersonaliseerde geneeskunde te verbeteren.
• Gebruik generatieve AI-technieken voor medische beeldvorming en diagnostiek.
• Beoordeel de ethische implicaties van AI in medische omgevingen.
• Ontwikkel strategieën voor de integratie van AI-technologieën in gezondheidszorgsystemen.

Deze door een instructeur geleide, live training in Utrecht (online of op locatie) is bedoeld voor gezondheidsprofessionals en AI-ontwikkelaars van het middenniveau tot het gevorderdenenniveau die AI-gedreven gezondheidsoplossingen willen implementeren.

Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:

• De rol van AI-agenten in de gezondheidszorg en diagnostiek te begrijpen.
• AI-modellen te ontwikkelen voor medische beeldanalyse en voorspellende diagnostiek.
• AI te integreren met elektronische patiëntendossiers (EPD) en klinische workflows.
• Zorgen voor naleving van de gezondheidszorgregelgeving en ethische AI-praktijken.

Deze door een instructeur geleide, live training in Utrecht (online of op locatie) is bedoeld voor zorgprofessionals en datawetenschappers van gemiddeld niveau die AI-technologieën willen begrijpen en toepassen in zorgomgevingen.

Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:

• Belangrijke uitdagingen in de zorg te identificeren die AI kan aanpakken.
• De impact van AI op patiëntenzorg, veiligheid en medisch onderzoek te analyseren.
• Het verband tussen AI en zorgbedrijfsmodellen te begrijpen.
• Fundamentele AI-concepten toe te passen op zorgscenario's.
• Machine learning-modellen te ontwikkelen voor medische data-analyse.

Deze door een instructeur geleide, live training in Utrecht (online of op locatie) is bedoeld voor zorgprofessionals, medisch onderzoekers en AI-ontwikkelaars van het middenniveau tot het gevorderdenenniveau die multimodale AI willen toepassen in medische diagnostiek en gezondheidszorgtoepassingen.

Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:

• De rol van multimodale AI in de moderne gezondheidszorg te begrijpen.
• Gestructureerde en ongestructureerde medische gegevens te integreren voor AI-gestuurde diagnostiek.
• AI-technieken toe te passen om medische beelden en elektronische patiëntendossiers te analyseren.
• Voorspellende modellen te ontwikkelen voor ziektediagnose en behandelingsaanbevelingen.
• Spreek- en natuurlijke taalverwerking (NLP) te implementeren voor medische transcriptie en interactie met patiënten.

Deze live training onder leiding van een instructeur in Utrecht (online of op locatie) is bedoeld voor professionals in de gezondheidszorg op gemiddeld niveau, biomedische ingenieurs en AI-ontwikkelaars die Edge AI willen gebruiken voor innovatieve oplossingen voor de gezondheidszorg.

Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:

• Begrijp de rol en voordelen van Edge AI in de gezondheidszorg.
• Ontwikkel en implementeer AI-modellen op edge-apparaten voor toepassingen in de gezondheidszorg.
• Implementeer Edge AI-oplossingen in draagbare apparaten en diagnostische tools.
• Ontwerp en implementeer patiëntbewakingssystemen met behulp van Edge AI.
• Ethische en regelgevende overwegingen in AI-toepassingen in de gezondheidszorg aanpakken.

Deze door een instructeur geleide, live training in Utrecht (online of onsite) is gericht op zorgprofessionals en AI-ontwikkelaars op intermediair niveau die technieken voor promptengineering willen benutten om medische workflows, onderzoeksefficiëntie en patiëntresultaten te verbeteren.

Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:

• de basisprincipes van promptengineering in de gezondheidszorg te begrijpen.
• AI-prompts te gebruiken voor klinische documentatie en patiëntinteracties.
• AI te gebruiken voor medisch onderzoek en literatuuronderzoek.
• AI-gestuurde prompts te gebruiken om de medicijnontdekking en het klinische besluitvormingsproces te verbeteren.
• Te zorgen voor naleving van regelgeving en ethische normen in de gezondheidszorg-AI.

Deze door instructeurs geleide, live training op locatie of online is gericht op gezondheidsprofessionals op intermediair niveau die AI en AR/VR-oplossingen willen toepassen voor medische training, chirurgische simulaties en revalidatie.

Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn:

• De rol van AI in het verbeteren van AR/VR-ervaringen in de gezondheidszorg te begrijpen.
• AR/VR te gebruiken voor chirurgische simulaties en medische training.
• AR/VR-tools toe te passen in de revalidatie en therapie van patiënten.
• De ethische en privacy-kwesties bij AI-versterkte medische hulpmiddelen te verkennen.