Cursuri de pregatire AI în Sănătate

Agentic AI este o abordare în care sistemele de AI planifică, raționează și iau acțiuni bazate pe unelte pentru a atinge obiective în limite definite.

Această instruire condusă de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinată echipelor de sănătate și date de nivel intermediar care doresc să proiecteze, să evalueze și să guverneze soluții de Agentic AI pentru cazuri de utilizare clinică și operațională.

La finalul acestei instruiri, participanții vor putea:

• Să explice conceptele și limitările Agentic AI în contexte de sănătate.
• Să proiecteze fluxuri de lucru sigure pentru agenți, cu planificare, memorie și utilizare de unelte.
• Să construiască agenți augmentați prin recuperare de informații pe baza documentelor clinice și a bazelor de cunoștințe.
• Să evalueze, să monitorizeze și să guverneze comportamentul agenților folosind bariere de protecție și controale cu omul în buclă.

Formatul Cursului

• Prelegere interactivă și discuții facilitate.
• Laboratoare ghidate și prezentări de cod într-un mediu de testare.
• Exerciții bazate pe scenarii legate de siguranță, evaluare și guvernanță.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

• Pentru a solicita o instruire personalizată pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.

Această formare condusă de un instructor, în format live în Moldova (online sau la fața locului), este destinată 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 acestei formări, participanții vor putea:

• Înțelege rolul agenților AI în sănătate și diagnosticare.
• Dezvolta modele AI pentru analiza imaginilor medicale și diagnosticarea predictivă.
• Integra AI cu fișele electronice de sănătate (EHR) și fluxurile de lucru clinice.
• Asigura conformitatea cu reglementările din domeniul sănătății și practicile etice ale AI.

Această instruire condusă de un instructor, în format live în Moldova (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.

Această formare condusă de un instructor, live în Moldova (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.

Această formare condusă de un instructor, live în Moldova (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.

Această formare condusă de un instructor, live în Moldova (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.

Această formare condusă de un instructor, live în Moldova (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.

Inteligența Artificială Generativă este o tehnologie care creează conținut nou, cum ar fi text, imagini și recomandări, pe baza prompturilor și datelor.

Această formare condusă de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinată profesioniștilor din domeniul sănătății de la nivel începător până la intermediar, care doresc să folosească inteligența artificială generativă și ingineria prompturilor pentru a îmbunătăți eficiența, acuratețea și comunicarea în contexte medicale.

La finalul acestei formări, participanții vor putea:

• Să înțeleagă elementele de bază ale inteligenței artificiale generative și ingineriei prompturilor.
• Să aplice instrumente de AI pentru a simplifica sarcinile clinice, administrative și de cercetare.
• Să asigure utilizarea etică, sigură și conformă a AI în sănătate.
• Să optimizeze prompturile pentru a obține rezultate consistente și precise.

Formatul Cursului

• Prelegere interactivă și discuții.
• Exerciții practice și studii de caz.
• Experimentare practică cu instrumente de AI.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

• Pentru a solicita o formare personalizată pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (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 AI-ul generativ în contextul sănătății.

La sfârșitul acestui training, participanții vor fi capabili să:

• Explice principiile și aplicațiile AI-ului generativ în sănătate.
• Identifice oportunități pentru AI-ul generativ de a îmbunătăți descoperirea de medicamente și medicina personalizată.
• Utilizeze tehnici de AI generativ pentru imagistică medicală și diagnostic.
• Evalueze implicațiile etice ale AI-ului în setări medicale.
• Dezvolte strategii pentru integrarea tehnologiilor AI în sistemele de sănătate.

LangGraph permite fluxuri de lucru cu stare, multi-actor, alimentate de LLM-uri, cu control precis asupra căilor de execuție și al persistentei stării. În domeniul sănătății, aceste capabilități sunt cruciale pentru conformitate, interoperabilitate și construirea sistemelor de sprijin pentru decizii care se aliniază cu fluxurile de lucru medicale.

Acest training condus de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinat profesioniștilor de nivel intermediar până la avansat care doresc să proiecteze, să implementeze și să gestioneze soluții bazate pe LangGraph în domeniul sănătății, abordând în același timp provocările legate de reglementări, etică și operaționalitate.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Proiecta fluxuri de lucru specifice sănătății folosind LangGraph, având în vedere conformitatea și auditabilitatea.
• Integra aplicații LangGraph cu ontologii și standarde medicale (FHIR, SNOMED CT, ICD).
• Aplica cele mai bune practici pentru fiabilitate, urmărire și explicabilitate în medii sensibile.
• Implementa, monitoriza și valida aplicații LangGraph în medii de producție din domeniul sănătății.

Formatul Cursului

• Prelegere interactivă și discuții.
• Exerciții practice bazate pe studii de caz din viața reală.
• Practică de implementare într-un mediu live-lab.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

• Pentru a solicita un training personalizat pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.

Această instruire condusă de un instructor, în format live în Moldova (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.

Ollama este o platformă ușoară pentru rularea locală a modelelor de limbaj de mari dimensiuni.

Această formare condusă de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinată practicienilor din domeniul sănătății și echipelor IT de nivel intermediar care doresc să implementeze, să personalizeze și să opereze soluții de inteligență artificială bazate pe Ollama în mediile clinice și administrative.

După parcurgerea acestei formări, participanții vor putea:

• Să instaleze și să configureze Ollama pentru utilizare sigură în mediile de sănătate.
• Să integreze modelele de limbaj locale în fluxurile de lucru clinice și procesele administrative.
• Să personalizeze modelele pentru terminologia și sarcinile specifice domeniului sănătății.
• Să aplice cele mai bune practici pentru confidențialitate, securitate și conformitate reglementară.

Formatul cursului

• Prelegere interactivă și discuții.
• Demonstrații practice și exerciții ghidate.
• Implementare practică într-un mediu simulat de sănătate, sandbox.

Opțiuni de personalizare a cursului

• Pentru a solicita o formare personalizată pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.

Această instruire condusă de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinată profesioniștilor din domeniul sănătății și dezvoltatorilor de AI de nivel intermediar care doresc să utilizeze tehnicile de inginerie a prompturilor pentru îmbunătățirea fluxurilor de lucru medicale, eficiența cercetării și rezultatele pacienților.

La finalul acestei instruiri, participanții vor putea:

• Să înțeleagă elementele de bază ale ingineriei prompturilor în domeniul sănătății.
• Să utilizeze prompturi AI pentru documentația clinică și interacțiunile cu pacienții.
• Să valorifice AI pentru cercetarea medicală și analiza literaturii de specialitate.
• Să îmbunătățească descoperirea de medicamente și luarea deciziilor clinice cu ajutorul prompturilor bazate pe AI.
• Să asigure conformitatea cu standardele de reglementare și etică în domeniul AI pentru sănătate.

TinyML reprezintă integrarea învățării automate în dispozitive wearable și medicale cu consum redus de energie și resurse limitate.

Această formare condusă de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinată practicienilor de nivel intermediar care doresc să implementeze soluții TinyML pentru aplicații de monitorizare și diagnostic în domeniul sănătății.

După parcurgerea acestei formări, participanții vor putea:

• Să proiecteze și să implementeze modele TinyML pentru procesarea în timp real a datelor de sănătate.
• Să colecteze, să preproceseze și să interpreteze date de la biosenzori pentru informații bazate pe AI.
• Să optimizeze modele pentru dispozitive wearable cu resurse limitate de energie și memorie.
• Să evalueze relevanța clinică, fiabilitatea și siguranța rezultatelor generate de TinyML.

Formatul Cursului

• Prelegeri susținute de demonstrații live și discuții interactive.
• Exerciții practice cu date de la dispozitive wearable și framework-uri TinyML.
• Exerciții de implementare într-un mediu de laborator ghidat.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

• Pentru o formare personalizată care se aliniază cu dispozitive specifice din domeniul sănătății sau fluxuri de lucru reglementare, vă rugăm să ne contactați pentru a personaliza programul.