Generative AI en Prompt Engineering in de gezondheidszorg Training Cursus

Vertex AI biedt geavanceerde hulpmiddelen voor het fijnstellen van grote modellen en het beheer van prompts, waardoor ontwikkelaars en data-teams in staat worden gesteld de nauwkeurigheid van modellen te optimaliseren, iteratiewerkstromen te stroomlijnen en de evaluatie-eis door ingebouwde bibliotheken en diensten te waarborgen.

Deze door instructeurs geleide, live training (online of op locatie) is gericht op praktijkers op het niveau van intermediair tot geavanceerd die de prestaties en betrouwbaarheid van generatieve AI-toepassingen willen verbeteren met behulp van toezichtgeleide fijnstelling, promptversiebeheer en evaluatiediensten in Vertex AI.

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

• Toezichtgeleide fijnstellingsmethoden toe te passen op Gemini-modellen in Vertex AI.
• Promptbeheerwerkstromen, inclusief versiebeheer en testen, te implementeren.
• Evaluatiebibliotheken te gebruiken voor het benchmarken en optimaliseren van AI-prestaties.
• Verbeterde modellen in productieomgevingen te implementeren en te bewaken.

Opzet van de cursus

• Interactieve lezingen en discussies.
• Hands-on labs met Vertex AI fijnstellings- en prompttools.
• Casusstudies van modeloptimalisatie in bedrijfsomgevingen.

Opties voor cursusanpassing

• Neem contact met ons op om een aangepaste training voor deze cursus aan te vragen.

Agentic AI is een benadering waarbij AI-systemen plannen, redeneren en gereedschapgebruikende acties ondernemen om doelstellingen binnen gedefinieerde beperkingen te bereiken.

Deze door instructeurs geleide live-training (online of op locatie) is gericht op gezondheidszorg- en datateams op tussenniveau die agentic AI-oplossingen voor klinische en operationele toepassingen willen ontwerpen, evalueren en beheren.

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

• Agentic AI-concepten en beperkingen in gezondheidszorgcontexten te verklaren.
• Veilige agentworkflows te ontwerpen met planning, geheugen en gereedschapgebruik.
• Retrieval-versterkte agents te bouwen over klinische documenten en kennisbanken.
• Agentgedrag te evalueren, te monitoren en te beheren met leidinglijnen en human-in-the-loop-controles.

Formaat van de cursus

• Interactieve lezingen en begeleide discussies.
• Geleide labs en code-doorlopers in een sandboxomgeving.
• Scenario-gebaseerde oefeningen over veiligheid, evaluatie en beheer.

Opties voor cursusaanpassing

• Neem contact met ons op om een aangepaste training voor deze cursus aan te vragen.

Deze door een instructeur geleide, live training (online of ter plekke) is gericht op gezondheidsprofessionals en AI-ontwikkelaars op tussen- en gevorderd niveau die AI-gestuurde gezondheidsoplossingen willen implementeren.

Aan het einde van deze training kunnen de deelnemers:

• De rol van AI-agenten in de gezondheidszorg en diagnostiek begrijpen.
• AI-modellen ontwikkelen voor medische beeldanalyse en voorspellende diagnostiek.
• AI integreren met elektronische patiëntendossiers (EPD) en klinische werkstromen.
• Nalaten van de gezondheidsregelgeving en ethische AI-praktijken waarborgen.

Deze instructeur-led, live-training in Nederland (online of ter plekke) is gericht op tusseniveau gezondheidszorgprofessionals 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 om:

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

Deze door instructeurs geleide, live-training in Nederland (online of ter plaatse) is gericht op datawetenschappers en gezondheidszorgprofessionals met een middelbaar niveau die AI willen inzetten voor geavanceerde toepassingen in de gezondheidszorg met Google Colab.

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

• AI-modellen voor de gezondheidszorg te implementeren met Google Colab.
• AI toe te passen voor voorspellend modelleren in gezondheidsgegevens.
• Medische beelden te analyseren met AI-technieken.
• Ethische overwegingen in AI-gestuurde gezondheidsoplossingen te verkenren.

Deze door een instructeur geleide, live training (online of op locatie) is bedoeld voor gezondheidsprofessionals en datawetenschappers op tussenniveau die AI-technologieën in gezondheidszorgomgevingen willen begrijpen en toepassen.

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

• De belangrijkste uitdagingen in de gezondheidszorg te identificeren waar AI een oplossing voor kan bieden.
• De invloed van AI op patiëntenzorg, veiligheid en medisch onderzoek te analyseren.
• De relatie tussen AI en zakelijke modellen in de gezondheidszorg te begrijpen.
• Fundamentele AI-concepten toe te passen op scenario's in de gezondheidszorg.
• Machine learning-modellen te ontwikkelen voor de analyse van medische gegevens.

Deze instructeur-led live-training in Nederland (online of ter plaatse) is gericht op gezondheidszorgprofessionals en onderzoekers die ChatGPT willen inzetten om patiëntenzorg te verbeteren, werkvloei te optimaliseren en de kwaliteit van de gezondheidszorg te verhogen.

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

• De basisprincipes van ChatGPT en haar toepassingen in de gezondheidszorg begrijpen.
• ChatGPT gebruiken om gezondheidszorgprocessen en interacties te automatiseren.
• Accurate medische informatie en ondersteuning aan patiënten verstrekken met behulp van ChatGPT.
• ChatGPT inzetten voor medisch onderzoek en analyse.

Deze door een instructeur geleide, live training in Nederland (online of ter plaatse) is gericht op middelvorderlijke gezondheidsprofessionals, biomedische ingenieurs en AI-ontwikkelaars die willen profiteren van Edge AI voor innovatieve gezondheidsoplossingen.

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

• De rol en voordelen van Edge AI in de gezondheidszorg te begrijpen.
• AI-modellen op edge-apparaten voor gezondheidsapplicaties te ontwikkelen en implementeren.
• Edge AI-oplossingen in draagbare apparaten en diagnostische tools te implementeren.
• Patiëntmonitoringsystemen met behulp van Edge AI te ontwerpen en implementeren.
• Ethische en reguleringsoverwegingen in gezondheids-AI-applicaties aan te gaan.

Deze door een instructeur geleide, live-training in Nederland (online of ter plekke) is gericht op medische AI-ontwikkelaars en data scientists met een middelbare tot gevorderde niveau die modellen willen fijnstellen voor klinische diagnose, ziektevoorspelling en patiëntuitkomstbepaling met behulp van gestructureerde en ongestructureerde medische gegevens.

Aan het einde van deze training kunnen de deelnemers:

• AI-modellen fijnstellen op gezondheidszorgdatasets, inclusief EMRs, beeldgegevens en tijdreeksgegevens.
• Transfer learning, domeinadaptatie en modelcompressie toepassen in medische contexten.
• Privacy, bias en regulatorische conformiteit aanpakken bij het ontwikkelen van modellen.
• Gefijnde modellen implementeren en bewaken in echte gezondheidszorgomgevingen.

Deze door een instructeur geleide live-training in Nederland (online of ter plekke) is gericht op beginnend tot middel niveau gezondheidsprofessionals, data-analisten en beleidsmakers die willen begrijpen en generatieve AI in het kader van de gezondheidszorg willen toepassen.

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

• De principes en toepassingen van generatieve AI in de gezondheidszorg uit te leggen.
• Kansen voor generatieve AI om het medicijnontwerp en personalisatie te versterken, te identificeren.
• Generatieve AI-technieken voor medische beeldvorming en diagnostics te gebruiken.
• De ethische implicaties van AI in medische instellingen te evalueren.
• Strategieën voor het integreren van AI-technologieën in gezondheidszorgsystemen te ontwikkelen.

LangGraph maakt stateful, multi-actor workflows mogelijk die door LLMs worden aangedreven, met precieze controle over uitvoeringspaden en toestandspersistentie. In de gezondheidszorg zijn deze mogelijkheden cruciaal voor naleving, interoperabiliteit en het bouwen van beslissingsondersteunende systemen die aansluiten bij medische workflows.

Deze door een instructeur geleide, live training (online of op locatie) is bedoeld voor professionals met een tussen- tot geavanceerd niveau die LangGraph-gebaseerde gezondheidsoplossingen willen ontwerpen, implementeren en beheren, terwijl zij zich bezighouden met regulerende, ethische en operationele uitdagingen.

Aan het einde van deze training kunnen de deelnemers:

• LangGraph-workflows specifiek voor de gezondheidszorg ontwerpen met inachtneming van naleving en auditabiliteit.
• LangGraph-applicaties integreren met medische ontologieën en standaarden (FHIR, SNOMED CT, ICD).
• Bewaarde praktijken toepassen voor betrouwbaarheid, traceerbaarheid en uitlegbaarheid in gevoelige omgevingen.
• LangGraph-applicaties in productiesettings in de gezondheidszorg implementeren, bewaken en valideren.

Opzet van de cursus

• Interactieve lezing en discussie.
• Handson-oefeningen met echte casestudies.
• Implementatiepraktijk in een live-labomgeving.

Opties voor cursusaanpassing

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

Deze door een instructeur geleide, live training op Nederland (online of ter plaatse) is gericht op gezondheidszorgprofessionals, medisch onderzoekers en AI-ontwikkelaars op tussen- en gevorderd niveau die multimodal AI willen toepassen in medische diagnostiek en gezondheidszorgtoepassingen.

Aan het einde van deze training kunnen de deelnemers:

• De rol van multimodal AI in de moderne gezondheidszorg begrijpen.
• Gestructureerde en ongestructureerde medische gegevens integreren voor AI-gestuurde diagnostiek.
• AI-technieken toepassen om medische afbeeldingen en elektronische patiëntendossiers te analyseren.
• Voorspellende modellen ontwikkelen voor ziekte-diagnostiek en behandelingsaanbevelingen.
• Spraak- en natuurlijke taalverwerking (NLP) implementeren voor medische transcriptie en patiëntinteractie.

Ollama is een lichtgewicht platform voor het lokaal uitvoeren van grote taalmodellen.

Deze instructeurgeleide live-training (online of ter plaatse) is gericht op middelvorderige gezondheidszorgprofessionals en IT-teams die wensen om Ollama-gebaseerde AI-oplossingen te implementeren, aan te passen en operationeel te maken in klinische en administratieve omgevingen.

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

• Ollama te installeren en te configureren voor veilig gebruik in gezondheidszorginstellingen.
• Lokale taalmodellen (LLM's) te integreren in klinische werkprocessen en administratieve procedures.
• Modellen aan te passen voor gezondheidszorgspecifieke terminologie en taken.
• Best practices toe te passen voor privacy, veiligheid en regelgeving.

Format van de cursus

• Interactieve les en discussie.
• Praktische demonstraties en begeleide oefeningen.
• Praktijkgerichte implementatie in een gesimuleerde gezondheidszorgomgeving.

Cursusaanpassingsmogelijkheden

• Voor een op maat gemaakte training voor deze cursus kunt u ons contacten om de details te bespreken.

Deze instructeurgeleide, live-training in Nederland (online of ter plaatse) is gericht op middelgevorderde gezondheidszorgprofessionals en AI-ontwikkelaars die prompt engineering technieken willen inzetten om medische werkprocessen, onderzoeksefficiëntie en patiëntresultaten te verbeteren.

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

• De basisprincipes van prompt engineering in de gezondheidszorg begrijpen.
• AI-prompten inzetten voor klinische documentatie en patiëntinteracties.
• AI inzetten voor medisch onderzoek en literatuuronderzoek.
• Medicijnontwikkeling en klinische besluitvorming verbeteren met AI-gebaseerde prompten.
• Naar behoren voldoen aan regelgeving en ethische normen in AI in de gezondheidszorg.

TinyML is de integratie van machine learning in laag-energierende, middelenbeperkte draagbare en medische apparaten.

Deze instructiegeleide live training (online of ter plaatse) is gericht op tussenliggende praktijkprofessionals die TinyML-oplossingen willen implementeren voor gezondheidsmonitoring en diagnostische toepassingen in de gezondheidszorg.

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

• TinyML-modellen te ontwerpen en implementeren voor real-time verwerkingsopdrachten met gezondheidsgegevens.
• Biocensordata in te winnen, voor te verwerken en te interpreteren voor AI-gerichte inzichten.
• Modellen te optimaliseren voor laag-energierende en geheugenbeperkte draagbare apparaten.
• De klinische relevantie, betrouwbaarheid en veiligheid van TinyML-gerichte uitvoerwaarden te evalueren.

Formaat van de cursus

• Collegedeelen ondersteund door live demonstraties en interactieve discussie.
• Praktijkopdrachten met draagbare apparaatgegevens en TinyML-frameworks.
• Implementatieoefeningen in een begeleid labomgeving.

Cursusaanpassingsmogelijkheden

• Voor maatwerktraining die aansluit bij specifieke gezondheidsapparaten of regelgevingen, neem contact met ons op om het programma aan te passen.