Curs de pregatire Aplicații Ollama în sănătate
Ollama este o platformă ușoară pentru rulare locală a modelelor de limbaj mari.
Acest training live, condus de un instrutor (online sau onsite), este destinat practicienilor din sănătate și echipelor IT cu nivel intermediar, care doresc să implementeze, să personalizeze și să operaționalizeze soluții AI bazate pe Ollama în medii clinice și administrative.
La finalizarea acestui training, participanții vor fi capabili să:
- Instaleze și configureze Ollama pentru utilizare sigură în medii de sănătate.
- Integreze LLM-uri locale în fluxurile de lucru clinice și procesele administrative.
- Personalizeze modelele pentru terminologia și sarcinile specifice din domeniul sănătății.
- Aplice bune practici pentru confidențialitate, securitate și conformitate regulativă.
Formatul cursului
- Prezentare interactivă și discuții.
- Demonstrații practice și exerciții ghidate.
- Implementare practică într-un mediu de simulare sandbox pentru sănătate.
Opțiuni de personalizare a cursului
- Pentru a solicita un training personalizat pentru acest curs, contactează-ne pentru stabilirea detaliilor.
Schița de curs
Introducere la Ollama în sănătate
- Înțelegerea implementării LLM-urilor locale
- De ce sănătoarea beneficiază de modelele on-device
- Caracteristici cheie și limitări ale Ollama
Instalare și configurare Ollama
- Cerințe de sistem și setup
- Fluxul de lucru pentru selecția și instalarea modelelor
- Configurarea mediului pentru aplicații din sănătate
Cazuri de utilizare specifice din sănătate
- Suport pentru documentația clinică
- Comunicarea cu pacienții și rezumarea informațiilor
- Automatizarea fluxurilor de lucru în spitale și clinici
Personalizare și fine-tuning al modelelor
- Prompt engineering pentru scenarii din sănătate
- Extinderea modelelor cu date specifice domeniului
- Gestiunea performanței și calității inferenței
Integrare cu sistemele din sănătate
- API-uri și aspecte de interoperabilitate
- Conectarea la medii EHR și HIS
- Automatizare și scripting pentru operațiuni zilnice
Confidențialitatea datelor, securitate și conformitate
- Avantajele modelelor locale pentru protecția datelor
- HIPAA și considerații regulatorii regionale
- Modeluri de implementare securizată
Testare, validare și asigurarea calității
- Evaluarea acurateței și fiabilității modelelor
- Evaluarea siguranței clinice și a riscurilor
- Strategii de îmbunătățire continuă
Implementare operațională și mentenanță
- Monitorizarea performanței și a utilizării
- Actualizarea modelelor și a dependențelor
- Rezolvarea problemelor comune
Concluzii și pașii următori
Cerințe
- Înțelegerea fluxurilor de lucru clinice
- Experiență în analiza datelor sau în sistemele IT din sănătate
- Familiaritate cu concepte de bază ale AI
Audiența
- Profesioniști din domeniul sănătății
- Personal IT medical
- Analisti și administratori tehnici
Cursurile publice necesita 5+ participanti
Curs de pregatire Aplicații Ollama în sănătate - Rezervare
Curs de pregatire Aplicații Ollama în sănătate - Solicitare
Aplicații Ollama în sănătate - Cerere de consultanta
Cursuri viitoare
Cursuri înrudite
Depanare și evaluare avansată a modelelor Ollama
35 OreAI agentic în domeniul sănătății
14 OreAgenti AI pentru Sănătate și Diagnosticare
14 OreAcest training condus de un instructor, live în România (online sau la fața locului), este destinat profesioniștilor din domeniul sănătății și dezvoltatorilor AI de nivel intermediar până la avansat, care doresc să implementeze soluții bazate pe AI în sănătate.
La finalul acestui training, participanții vor putea:
- Înțelege rolul agenților AI în sănătate și diagnosticare.
- Dezvolta modele AI pentru analiza imaginilor medicale și diagnosticare predictivă.
- Integra AI cu fișele electronice de sănătate (EHR) și fluxurile de lucru clinice.
- Asigura conformitatea cu reglementările din sănătate și practicile etice ale AI.
AI și AR/VR în Sănătate
14 OreAceastă instruire condusă de un instructor, în format live în România (online sau la fața locului), este destinată profesioniștilor din domeniul sănătății de nivel intermediar care doresc să aplice soluții AI și AR/VR pentru instruire medicală, simulări chirurgicale și reabilitare.
La finalul acestei instruiri, participanții vor putea:
- Înțelege rolul AI în îmbunătățirea experiențelor AR/VR în sănătate.
- Utiliza AR/VR pentru simulări chirurgicale și instruire medicală.
- Aplica instrumente AR/VR în reabilitarea și terapia pacienților.
- Explora preocupările etice și de confidențialitate legate de instrumentele medicale îmbunătățite prin AI.
AI pentru Sănătate folosind Google Colab
14 OreAceastă formare condusă de un instructor, live în România (online sau la fața locului) este destinată specialiștilor în știința datelor și profesioniștilor din domeniul sănătății de nivel intermediar care doresc să utilizeze inteligența artificială pentru aplicații avansate în sănătate folosind Google Colab.
La finalul acestei formări, participanții vor putea:
- Să implementeze modele de inteligență artificială pentru sănătate folosind Google Colab.
- Să utilizeze inteligența artificială pentru modelarea predictivă a datelor din sănătate.
- Să analizeze imagini medicale cu tehnici bazate pe inteligență artificială.
- Să exploreze considerațiile etice în soluțiile de sănătate bazate pe inteligență artificială.
AI în Sănătate
21 OreAcest training condus de un instructor, live în România (online sau la fața locului), este destinat profesioniștilor din domeniul sănătății și oamenilor de știință de date de nivel intermediar care doresc să înțeleagă și să aplice tehnologii AI în mediile de sănătate.
La finalul acestui training, participanții vor putea:
- Identifica principalele provocări din domeniul sănătății pe care AI le poate aborda.
- Analiza impactul AI asupra îngrijirii pacienților, siguranței și cercetării medicale.
- Înțelege relația dintre AI și modelele de afaceri din sănătate.
- Aplica concepte fundamentale ale AI în scenarii din domeniul sănătății.
- Dezvolta modele de machine learning pentru analiza datelor medicale.
ChatGPT pentru Sănătate
14 OreAceastă formare condusă de un instructor, live în România (online sau la fața locului), este destinată profesioniștilor și cercetătorilor din domeniul sănătății care doresc să utilizeze ChatGPT pentru a îmbunătăți îngrijirea pacienților, a eficientiza fluxurile de lucru și a îmbunătăți rezultatele în sănătate.
La sfârșitul acestei formări, participanții vor putea:
- Să înțeleagă elementele de bază ale ChatGPT și aplicațiile sale în sănătate.
- Să utilizeze ChatGPT pentru a automatiza procese și interacțiuni în sănătate.
- Să furnizeze informații medicale precise și suport pacienților folosind ChatGPT.
- Să aplice ChatGPT pentru cercetare și analiză medicală.
Edge AI pentru Sănătate
14 OreAceastă formare condusă de un instructor, live în România (online sau onsite), este destinată profesioniștilor din domeniul sănătății, inginerilor biomedicali și dezvoltatorilor de AI de nivel intermediar care doresc să utilizeze Edge AI pentru soluții inovatoare în sănătate.
La finalul acestei formări, participanții vor putea:
- Înțelege rolul și beneficiile Edge AI în sănătate.
- Dezvolta și implementa modele de AI pe dispozitive edge pentru aplicații medicale.
- Implementa soluții Edge AI în dispozitive wearable și instrumente de diagnostic.
- Proiecta și implementa sisteme de monitorizare a pacienților folosind Edge AI.
- Aborda considerentele etice și de reglementare în aplicațiile de AI în sănătate.
Fine-Tuning AI pentru Sănătate: Diagnostic Medical și Analiză Predictivă
14 OreAceastă formare condusă de un instructor, live în România (online sau la fața locului) este destinată dezvoltatorilor și oamenilor de știință de date din domeniul medical AI de nivel intermediar până la avansat, care doresc să fine-tune modele pentru diagnostic clinic, predicția bolilor și prognozarea rezultatelor pacienților, folosind date medicale structurate și nestructurate.
La finalul acestei formări, participanții vor putea:
- Fine-tune modele AI pe seturi de date din domeniul sănătății, inclusiv EMR, imagistică și date de tip time-series.
- Aplica învățarea prin transfer, adaptarea la domeniu și compresia modelelor în contexte medicale.
- Aborda confidențialitatea, părtinirea și conformitatea reglementară în dezvoltarea modelelor.
- Implementa și monitoriza modele fine-tune în medii reale din domeniul sănătății.
Inteligență artificială generativă și prompt engineering în domeniul sănătății
8 OreInteligenta Artificială Generativă în Sănătate: Transformarea Medicinei și Îngrijirii Pacienților
21 OreAcest training condus de un instructor, live în România (online sau la fața locului), este destinat profesioniștilor din domeniul sănătății, analiștilor de date și factorilor de decizie de la nivel începător până la intermediar care doresc să înțeleagă și să aplice inteligența artificială generativă în contextul sănătății.
La finalul acestui training, participanții vor putea:
- Explica principiile și aplicațiile inteligenței artificiale generative în sănătate.
- Identifica oportunități pentru inteligența artificială generativă de a îmbunătăți descoperirea de medicamente și medicina personalizată.
- Utiliza tehnici de inteligență artificială generativă pentru imagistică medicală și diagnostic.
- Evalua implicațiile etice ale inteligenței artificiale în mediile medicale.
- Dezvolta strategii pentru integrarea tehnologiilor de inteligență artificială în sistemele de sănătate.
LangGraph în Sănătate: Orchestrarea Workflow-urilor pentru Medii Reglementate
35 OreInteligența Artificială Multimodală în Sănătate
21 OreAceastă instruire condusă de un instructor, în format live în România (online sau la fața locului), este destinată profesioniștilor din domeniul sănătății, cercetătorilor medicali și dezvoltatorilor de IA de nivel intermediar până la avansat, care doresc să aplice inteligența artificială multimodală în diagnosticul medical și aplicațiile din sănătate.
La finalul acestei instruiri, participanții vor putea:
- Înțelege rolul inteligenței artificiale multimodale în sănătatea modernă.
- Integra date medicale structurate și nestructurate pentru diagnosticul bazat pe IA.
- Aplica tehnici de IA pentru a analiza imagini medicale și fișe electronice de sănătate.
- Dezvolta modele predictive pentru diagnosticarea bolilor și recomandări de tratament.
- Implementa recunoașterea vocală și procesarea limbajului natural (NLP) pentru transcrierea medicală și interacțiunea cu pacienții.
Ingineria Prompturilor pentru Sănătate
14 OreAceastă formare condusă de un instructor, live în România (online sau la fața locului) este destinată profesioniștilor din domeniul sănătății și dezvoltatorilor de AI de nivel intermediar care doresc să valorifice tehnicile de inginerie a prompturilor pentru a îmbunătăți fluxurile de lucru medicale, eficiența cercetării și rezultatele pacienților.
La sfârșitul acestei formări, participanții vor putea:
- Să înțeleagă elementele de bază ale ingineriei prompturilor în sănătate.
- Să folosească prompturi AI pentru documentație clinică și interacțiuni cu pacienții.
- Să valorifice AI pentru cercetare medicală și revizuire a literaturii.
- Să îmbunătățească descoperirea de medicamente și luarea deciziilor clinice cu prompturi bazate pe AI.
- Să asigure conformitatea cu standardele de reglementare și etică în AI pentru sănătate.
TinyML în sănătate: AI pe dispozitive portabile
21 OreAcest training live, condus de un instructor, în România acoperă implementarea soluțiilor TinyML pentru monitorizarea și diagnosticul medical. Participanții învață să conceapă modele pentru date de sănătate în timp real, să le optimizeze pentru dispozitive portabile cu consum redus de energie și să asigure fiabilitatea clinică. Include exerciții practice în laborator.
