AI voor de gezondheidszorg met Google Colab Training Cursus

Deze instructeur-gestuurde, live-training in Nederland (online of op locatie) richt zich op professionals met een gevorderd niveau die hun kennis van machinelearningmodellen willen versterken, hun vaardigheden in hyperparameterafstemming willen verbeteren en leren hoe ze modellen effectief implementeren via Google Colab.

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

• Geavanceerde machinelearningmodellen te implementeren met behulp van populaire frameworks zoals Scikit-learn en TensorFlow.
• De prestaties van modellen te optimaliseren door middel van hyperparameterafstemming.
• Machinelearningmodellen in reële toepassingen te implementeren met Google Colab.
• Samen te werken aan en grote machinelearningprojecten te beheren binnen Google Colab.

Agentic AI is een benadering waarbij AI-systemen plannen, redeneren en gereedschappen gebruiken om doelstellingen te bereiken binnen bepaalde grenzen.

Deze door een instructeur geleide training (online of op locatie) richt zich op zorg- en datateams met een gemiddelde technische kennis, die agentic AI-oplossingen willen ontwerpen, evalueren en beheren voor klinische en operationele toepassingen.

Na afronding van deze training zullen deelnemers in staat zijn om:

• De concepten en beperkingen van agentic AI binnen de gezondheidszorg uit te leggen.
• Veilige workflows voor agents te ontwerpen, waarbij planning, geheugen en het gebruik van hulpmiddelen centraal staan.
• Agents te bouwen die medische documenten en kennisbases kunnen raadplegen voor verbeterde informatieverwerving.
• Het gedrag van agents te evalueren, monitoren en beheersen middels veiligheidsmaatregelen en menselijke controlemechanismen.

Vorm van de cursus

• Interactieve lezingen en begeleide discussies.
• Begeleide praktijkoefeningen en het doorlopen van code in een veilige testomgeving.
• Scenario-gebaseerde oefeningen over veiligheid, evaluatie en governance.

Mogelijkheden tot cursusaanpassing

• Wilt u een op maat gemaakte versie van deze cursus? Neem dan contact met ons op om de details te bespreken.

Deze door een instructeur geleide, live training in Nederland (online of op locatie) is bedoeld voor zorgprofessionals en AI-ontwikkelaars met een gemiddelde tot gevorderde kennis die AI-gestuurde oplossingen in de gezondheidszorg willen implementeren.

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

• De rol van AI-agenten in de gezondheidszorg en diagnostiek te begrijpen.
• AI-modellen te ontwikkelen voor analyse van medische beelden en voorspellende diagnostiek.
• AI te integreren met elektronische patiëntendossiers (EHR) en klinische werkprocessen.
• Naleving van gezondheidszorgreguleringen en ethische AI-praktijken te waarborgen.

Deze live-training onder begeleiding van een instructeur in Nederland (online of ter plaatse) is bedoeld voor zorgprofessionals met middenniveau die AI- en AR/VR-oplossingen willen toepassen voor medische training, chirurgische simulaties en revalidatie.

Na het volgen van deze cursus kunnen de deelnemers:

• Het belang van AI bij het verbeteren van AR/VR-ervaringen in de gezondheidszorg begrijpen.
• AR/VR gebruiken voor chirurgische simulaties en medische training.
• AR/VR-tools toepassen bij de revalidatie en behandeling van patiënten.
• De ethische en privacygerelateerde uitdagingen rond AI-gestuurde medische hulpmiddelen verkennen.

Deze live-training onder leiding van een instructeur in Nederland (online of op locatie) is bedoeld voor gezondheidsprofessionals en datawetenschappers met een middenniveau die KI-technologieën willen begrijpen en toepassen binnen de zorgomgeving.

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

• De belangrijkste uitdagingen in de gezondheidszorg te identificeren die met KI kunnen worden aangepakt.
• De impact van KI op patiëntenzorg, veiligheid en medisch onderzoek te analyseren.
• Het verband tussen kunstmatige intelligentie en zorg-gerelateerde bedrijfsmodellen te begrijpen.
• De fundamentele concepten van KI toe te passen op praktische situaties binnen de gezondheidszorg.
• Machine learning-modellen te ontwikkelen voor het analyseren van medische gegevens.

Deze door een instructeur geleide, live-training in Nederland (online of op locatie) is bestemd voor zorgprofessionals en onderzoekers die ChatGPT willen benutten om de patiëntenzorg te verbeteren, werkprocessen te optimaliseren en resultaten binnen de gezondheidszorg te versterken.

Na afloop van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:

• De basisprincipes van ChatGPT en diens toepassingen binnen de gezondheidszorg te begrijpen.
• ChatGPT te gebruiken voor het automatiseren van zorgprocessen en -interacties.
• Met behulp van ChatGPT nauwkeurige medische informatie te verstrekken en ondersteuning te bieden aan patiënten.
• ChatGPT toe te passen bij medisch onderzoek en analyses.

Deze door instructeurs begeleide live-training in Nederland (online of op locatie) is bedoeld voor zorgprofessionals, biomedische ingenieurs en AI-ontwikkelaars die op middenniveau zich bezighouden met het toepassen van Edge AI voor innovatieve oplossingen binnen de gezondheidszorg.

Na afloop van deze training zijn deelnemers in staat om:

• De rol en voordelen van Edge AI in de zorg te begrijpen.
• AI-modellen te ontwikkelen en te implementeren op edge-apparaten voor medische toepassingen.
• Edge AI-oplossingen toe te passen in wearables en diagnostische hulpmiddelen.
• Patiëntbewakingssystemen te ontwerpen en implementeren met behulp van Edge AI.
• Rekening te houden met ethische en regelgevende aspecten bij het gebruik van AI in de zorg.

Deze praktijkgerichte training, begeleid door een instructeur in Nederland (online of op locatie), is bedoeld voor medisch AI-ontwikkelaars en datawetenschappers met een middenniveau of hoger die modellen willen afstemmen op klinische diagnostiek, ziektevoorspelling en het voorspellen van patiëntresultaten aan de hand van gestructureerde en ongestructureerde medische gegevens.

Na het volgen van deze training zijn de deelnemers in staat om:

• AI-modellen af te stemmen op gezondheidsgegevens, waaronder elektronische patiëntdossiers, beeldmateriaal en tijdreeksdata.
• Transfer learning, domeinaanpassing en modelcompressie toe te passen binnen een medische context.
• Rekening te houden met privacykwesties, vooroordelen in modellen en wettelijke vereisten tijdens het ontwikkelingsproces.
• Afgestemde modellen te implementeren en te monitoren binnen werkelijke gezondheidszorgomgevingen.

Generatieve AI is een technologie die nieuwe inhoud creëert, zoals tekst, afbeeldingen en aanbevelingen, op basis van prompts en data.

Deze live-training onder begeleiding van een instructeur (online of op locatie) is bedoeld voor zorgprofessionals met een beginners- tot middenniveau die generatieve AI en prompt engineering willen inzetten om efficiëntie, nauwkeurigheid en communicatie in medische situaties te verbeteren.

Na afloop van deze training zullen deelnemers in staat zijn tot het volgende:

• De basisprincipes van generatieve AI en prompt engineering begrijpen.
• AI-hulpmiddelen gebruiken om klinische, administratieve en onderzoeksprocessen te stroomlijnen.
• Ethisch verantwoord, veilig en in overeenstemming met de wetgeving AI toepassen in de zorgsector.
• Prompts optimaliseren om consistente en nauwkeurige resultaten te verkrijgen.

Vorm van de cursus

• Interactieve lezingen en discussies.
• Praktische oefeningen en casestudy’s.
• Hands-on experimenteren met AI-hulpmiddelen.

Mogelijkheden tot cursusaanpassing

• Wilt u een op maat gemaakte training? Neem dan contact met ons op om de details te bespreken.

Deze live-training onder begeleiding van een instructeur in Nederland (online of op locatie) richt zich op zorgprofessionals, data-analisten en beleidsmakers met een begin- tot gemiddelde kennisniveau die meer willen leren over het toepassen van generatieve AI in de gezondheidszorg.

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

• De principes en toepassingen van generatieve AI in de zorg uit te leggen.
• Mogelijkheden te identificeren waarin generatieve AI kan bijdragen aan medicijnontwikkeling en gepersonaliseerde geneeskunde.
• Technieken op basis van generatieve AI te gebruiken voor medische beeldvorming en diagnostiek.
• De ethische gevolgen van het gebruik van AI in medische contexten te beoordelen.
• Strategieën te ontwikkelen om AI-technologieën succesvol te integreren binnen zorgorganisaties.

LangGraph maakt het mogelijk om gestructureerde workflows te ontwerpen waarbij meerdere actoren betrokken zijn en die worden aangestuurd door LLM’s. Hierbij heeft men volledige controle over de uitvoeringsvolgorde en het bewaren van toestanden. In de gezondheidszorg zijn deze mogelijkheden essentieel om te voldoen aan regelgeving, onderlinge samenwerking tussen systemen mogelijk te maken en beslissingsondersteunende systemen te ontwikkelen die aansluiten bij medische werkprocessen.

Deze praktijkgerichte training, verzorgd door een instructeur (online of ter plaatse), is bedoeld voor professionals met een middenniveau tot gevorderde kennis die LangGraph-gebaseerde oplossingen willen ontwikkelen en beheren binnen de gezondheidszorg – rekening houdend met regulerings-, ethische en operationele aspecten.

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

• LangGraph-workflows te ontwerpen die specifiek voldoen aan wettelijke eisen en auditvereisten binnen de gezondheidszorg.
• LangGraph-applicaties te integreren met medische taxonomieën en standaarden zoals FHIR, SNOMED CT en ICD.
• Beste praktijken toe te passen op het gebied van betrouwbaarheid, traceerbaarheid en verklarelijkheid in gevoelige zorgomgevingen.
• LangGraph-applicaties succesvol uit te rollen, te monitoren en te valideren binnen productieomgevingen in de gezondheidszorg.

Opbouw van de cursus

• Interactieve lezingen en discussies.
• Praktische oefeningen op basis van reële casussen uit de praktijk.
• Hands-on implementatie in een live-lab-omgeving.

Mogelijkheden tot cursusaanpassing

• Wilt u een op maat gemaakte training? Neem dan contact met ons op om de details af te spreken.

Deze praktijkgerichte training onder leiding van een instructeur in Nederland (online of op locatie) is bedoeld voor zorgprofessionals, medisch onderzoekers en AI-ontwikkelaars met een gemiddelde tot gevorderde kennis die multimodal AI willen toepassen in diagnostiek en andere zorgtoepassingen.

Na afloop van deze training zijn de deelnemers in staat om:

• De rol van multimodal AI in de moderne gezondheidszorg te begrijpen.
• Strukturele en ongestructureerde medische gegevens te combineren voor diagnostiek met behulp van AI.
• AI-technieken toe te passen bij de analyse van medische beelden en elektronische patiëntendossiers.
• Voorspellingsmodellen te ontwikkelen voor ziektediagnose en behandeladviezen.
• Spraak- en natuurlijke taalverwerking (NLP) in te zetten voor medische transcriptie en interacties met patiënten.

Ollama is een lichtgewicht platform waarmee grote taalmodellen lokaal kunnen worden uitgevoerd.

Deze door een instructeur begeleide, live-training (online of op locatie) richt zich op gezondheidszorgprofessionals en IT-teams met middenniveau die Ollama-gebaseerde AI-oplossingen willen implementeren, aanpassen en operationeel maken binnen zowel klinische als administratieve omgevingen.

Na afronding van deze training zijn de deelnemers in staat tot het volgende:

• Ollama veilig te installeren en configureren voor gebruik in de gezondheidszorg.
• Lokale taalmodellen te integreren in klinische werkprocessen en administratieve procedures.
• Modellen aan te passen zodat ze specifieke medische terminologie en taken beheersen.
• De beste praktijken toe te passen op het gebied van privacy, beveiliging en naleving van regelgeving.

Opbouw van de cursus

• Interactieve lezingen en discussies.
• Praktische demonstraties en begeleide oefeningen.
• Het daadwerkelijk implementeren in een geïsoleerde simulatieomgeving voor de gezondheidszorg.

Mogelijkheden tot cursusaanpassing

• Wilt u een op maat gemaakte versie van deze training? Neem dan contact met ons op om de details af te spreken.

Deze interactieve training onder begeleiding van een instructeur (online of op locatie) richt zich op zorgprofessionals en AI-ontwikkelaars met basiskennis die kennis willen maken met prompt engineering om medische processen, onderzoekswerkzaamheden en patiëntresultaten te verbeteren.

Na afloop van deze training kunnen deelnemers:

• De basisprincipes van prompt engineering in een zorgcontext begrijpen.
• AI-prompts effectief inzetten voor klinische documentatie en patiëntinteracties.
• AI benutten voor onderzoek en het analyseren van medische literatuur.
• Medicijnontwikkeling en klinische besluitvorming verbeteren met gepersonaliseerde AI-prompts.
• Voldoen aan regelgevende eisen en ethische normen bij het gebruik van AI in de gezondheidszorg.

TinyML is de integratie van machine learning in energiezuinige, beperkt uitgeruste draagbare en medische apparaten.

Deze door een instructeur geleide live-training (online of op locatie) richt zich op praktijkmensen met een gemiddelde kennisniveau die TinyML-oplossingen willen implementeren voor gezondheidsbewaking en diagnostische toepassingen.

Na afronding van deze training zijn de deelnemers in staat tot:

• Het ontwerpen en implementeren van TinyML-modellen voor realtime verwerking van gezondheidsgegevens.
• Het verzamelen, voorbereiden en interpreteren van gegevens uit biologische sensoren om AI-gestuurde inzichten te verkrijgen.
• Het optimaliseren van modellen voor draagbare apparaten met weinig energie en beperkte hoeveelheid geheugen.
• Het beoordelen van de klinische relevantie, betrouwbaarheid en veiligheid van uitkomsten verkregen via TinyML.

Opbouw van de cursus

• Colleges aangevuld met live demonstraties en interactieve discussies.
• Praktische oefeningen met gegevens van draagbare apparaten en TinyML-frameworks.
• Implementatieoefeningen in een begeleide laboratoriumomgeving.

Mogelijkheden tot cursusaanpassing

• Voor een op maat gemaakte training die aansluit bij specifieke zorgapparaten of regelgevende processen, neem dan contact met ons op voor het personaliseren van het programma.