Cursusaanbod
Inleiding tot AI in de gezondheidszorg
- Toepassingen van AI bij ondersteuning van klinische besluitvorming en diagnostiek
- Overzicht van verschillende typen medische data: gestructureerde, tekstuele, beeldmateriaal en sensorgegevens
- Specifieke uitdagingen bij het ontwikkelen van AI-toepassingen in de gezondheidszorg
Voorbereiding en beheer van medische gegevens
- Werken met elektronische patiëntdossiers, laboratoriumresultaten en HL7/FHIR-data
- Voorverwerking van medisch beeldmateriaal (DICOM, CT-scans, MRI-beelden en röntgenfoto’s)
- Verwerken van tijdreeksdata afkomstig van wearables of bewakingsapparatuur op intensive care-afdelingen
Technieken voor het afstemmen van AI-modellen op de gezondheidszorg
- Transfer learning en domeinaanpassing specifiek voor de medische sector
- Taakgerichte afstelling van modellen voor classificatie- en regressietaken
- Afstemmen van modellen bij beperkte hoeveelheid geannoteerde data
Ziektevoorspelling en het voorspellen van uitkomsten
- Risicoscoreberekening en vroegtijdige waarschuwingssystemen
- Voorspellende analyse met betrekking tot heropname in het ziekenhuis of respons op behandelingen
- Integratie van modellen die gebruikmaken van meerdere datatypes
Ethiek, privacy en wettelijke overwegingen
- Regelgeving zoals HIPAA en GDPR, evenals zorgvuldige omgang met patiëntgegevens
- Verminderen van vooroordelen in modellen en het uitvoeren van rechtvaardigheidsaudits
- Verklarelijkheid van AI-modellen binnen klinische besluitvormingsprocessen
Beoordeling en validatie van modellen in klinische settingen
- Prestatiemetingen zoals AUC, gevoeligheid, specificiteit en F1-score
- Validatietechnieken voor datasets met ongelijke verdelingen of waarbij een hoge risicofactor is
- Testprocedures zowel in gesimuleerde als werkelijke omgevingen
Implementatie en monitoring van modellen binnen de gezondheidszorg
- Integratie van modellen in het ziekenhuisinformatiesysteem
- Toepassing van CI/CD-procedures in een streng gereguleerde medische omgeving
- Detecteren van afwijkingen na implementatie en voortdurend verbeteren van modellen
Samenvatting en vervolgstappen
Vereisten
- Kennis van de basisprincipes van machine learning en gesuperviseerd leren
- Ervaring met medische datasets zoals elektronische patiëntdossiers, beeldmateriaal of klinische notities
- Begrip van Python en machine learning-frameworks (bijvoorbeeld TensorFlow en PyTorch)
Doelgroep
- Medisch AI-ontwikkelaars
- Datawetenschappers in de gezondheidszorg
- Professionals die diagnostische of voorspellende modellen ontwikkelen voor de gezondheidszorg
Aangepaste bedrijfsopleiding
Opleidingsoplossingen ontworpen exclusief voor bedrijven.
- Aangepaste inhoud: We passen de syllabus en praktijkopdrachten aan naar de echte doelen en behoeften van uw project.
- Voor flexibel schema: Datums en tijden aangepast aan het rooster van uw team.
- Formaat: Online (live), In-company (bij uw kantoren) of Hybride.
Prijs per privégroep, online live training, startend vanaf 3200 € + BTW*
Neem contact met ons op voor een exacte offerte en om onze laatste promoties te horen
Reviews (2)
vaardigheden en projecten in Claude, een gevarieerd scala aan tools voor verschillende doeleinden
Agnieszka Czypionka
Cursus - Generative AI in Healthcare: Transforming Medicine and Patient Care
Automatisch vertaald
Completeheid van de achtergrondinformatie; hoe je een prompt opstelt.
Olaf Kannt - Helios Klinikum Krefeld
Cursus - Generative AI and Prompt Engineering in Healthcare
Automatisch vertaald
