Cursuri de pregatire Edge AI pentru Sănătate

Agentic AI este o abordare în care sistemele de inteligență artificială planifică, răzonament și execută acțiuni folosind instrumente pentru a atinge obiective în cadrul unor constrângeri definite.

Această instruire conducă de instructor (online sau pe loc) este destinată echipei intermediare din domeniile sănătății și datelor care doresc să proiecteze, evaluate și guverneze soluțiile agentic AI pentru cazuri clinice și operaționale.

La finalul acestei instruirile, participanții vor fi capabili să:

• Explică conceptele și constrângerile AI agentic în contexte de sănătate.
• Proiecteze fluxuri de lucru sigure ale agentilor cu planificare, memorie și utilizarea unor instrumente.
• Construiască agenți cu funcții de recuperare peste documente clinice și baze de cunoștințe.
• Evalueze, monitorizeze și guverneze comportamentul agentilor folosind garante și controale umane.

Formatul Cursului

• Prezentare interactivă și discuție facilitată.
• Laboratoare ghidate și parcurgeri cod într-un mediu de jucarie (sandbox).
• Exerciții bazate pe scenarii privind siguranța, evaluarea și guvernanța.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

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

Această formare interactivă în timp real, condusă de un instrucțurator (online sau pe local), se adresează profesionistilor din domeniul sănătății și dezvoltatorilor AI la nivel intermediar până avansat care doresc să implementeze soluții de sănătate bazate pe inteligența artificială.

La sfârșitul acestei forme, participanții vor putea:

• Să înțeleagă rolul agentilor de IA în domeniul sănătății și al diagnosticului.
• Să dezvolte modele AI pentru analiza imaginilor medicale și diagnosticul predictiv.
• Să integreze IA cu registrele electronice de sănătate (EHR) și fluxurile de lucru clinice.
• Să asigure conformitatea cu reglementările din domeniul sănătății și practicile etice ale IA.

Această instruire cu instructor, în direct (online sau la locație) este destinată profesionistilor din domeniul sănătății de nivel intermediar care doresc să aplice soluții AI și AR/VR pentru instruire medicală, simulări chirurgicale și rehabilitare.

La finalizarea acestei instruirii, participanții vor putea:

• Înțelege rolul AI în îmbunătățirea experiențelor AR/VR în domeniul sănătății.
• Utiliza AR/VR pentru simulări chirurgicale și instruire medicală.
• Aplica instrumente AR/VR în rehabilitarea și terapia pacienților.
• Explorează preocupările etice și de confidențialitate legate de instrumentele medicale îmbunătățite cu AI.

Această instruire condusă de instructor (online sau la fața locului) este destinată științistilor de date și profesionistilor din sănătate care doresc să capitalizeze pe AI pentru aplicații avansate în domeniul sănătății, folosind Google Colab.

La finalul acestei instrueri, participanții vor putea:

• Implementa modele AI pentru sănătate folosind Google Colab.
• Utiliza AI pentru modelarea predictivă a datelor din domeniul sănătății.
• Analiza imagini medicale folosind tehnici sustinute de AI.
• Explora considerentele etice în soluțiile bazate pe AI din domeniul sănătății.

Această formare interactivă, conduată de un instrucțurator, în Moldova (online sau într-un locație specific) se adresează profesionistilor intermediari din domeniul sănătății și cercetătorilor de date care doresc să înțeleagă și să aplique tehnologii AI în medii de sănătate.

La sfârșitul acestei formări, participanții vor putea:

• Identifica provocările cheie din domeniul sănătății pe care AI le poate aborda.
• Analiza impactul AI asupra îngrijirii pacienților, siguranței și cercetării medicale.
• Înțelege legăturile dintre AI și modelele de afaceri din domeniul sănătății.
• Aplica conceptele fundamentale ale AI în scenarii de sănătate.
• Dezvolta modele de învățare automată pentru analiza datelor medicale.

Acest training sub conducerea unui instrucțurator în Moldova (online sau presenzial) se adresează profesionalilor din domeniul sănătății și cercetătorilor care doresc să folosească ChatGPT pentru a îmbunătăți îngrijirea pacienților, a optimiza fluxurile de lucru și a îmbunătăți rezultatele în domeniul sănătății.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Înțelege fundamentele ChatGPT și aplicările sale în domeniul sănătății.
• Utiliza ChatGPT pentru a automate procesele și interacțiunile din domeniul sănătății.
• A furniza informații medicale precise și suport pacienților folosind ChatGPT.
• Aplica ChatGPT în cercetarea și analiza medicală.

Această instruire live, condusă de un instrutor în Moldova (online sau în locație), este destinată dezvoltatorilor intermediari sau avansați de AI medical și cercetătorilor de date care doresc să adapteze modele pentru diagnosticul clinic, prezicerea bolilor și pronosticarea rezultatelor pacienților folosind date medicale structurate și nestructurate.

La finalul acestei instruirii, participanții vor putea:

• Ajusta modelele de AI pe seturi de date medicale, inclusiv EMRs, imagini și date serie temporale.
• Aplica învățarea transferată, adaptarea domeniului și compresia modelului în contexte medicale.
• Aborda confidențialitatea, prejudecățile și conformitatea cu reglementările în dezvoltarea modelului.
• Deploya și monitoriza modelele ajustate în medii de sănătate din lumea reală.

Generative AI este o tehnologie care creează conținut nou, cum ar fi texte, imagini și recomandări pe baza prompt-urilor și date.

Această formare în direct (online sau la sediu) se adresează profesionistilor de sănătate cu niveluri de inițiere până la intermediu care doresc să folosească AI generativ și ingineria prompt pentru a îmbunătăți eficiența, precizia și comunicarea în contexte medicale.

La sfârșitul acestei forme, participanții vor putea:

• Înțelege fundamentele AI generativă și ingineria prompt.
• Aplica instrumentele AI pentru a optimiza sarcinile clinice, administrative și de cercetare.
• Asigura utilizarea etică, sigură și în conformitate cu AI în sănătate.
• Optimiza prompt-urile pentru a obține rezultate coerente și precise.

Formatul Cursului

• Predare interactivă și discuție.
• Exerciții practice și studii de caz.
• Experimente practice cu instrumentele AI.

Opcțiuni de Personalizare a Cursului

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

Această instruire live, condusă de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) este destinată profesionistilor din domeniul sănătății, analiștilor de date și elaboratorilor de politici cu nivel de inițiere până la mediu care doresc să înțeleagă și să aplice IA generativă în contextul sănătății.

La sfârșitul acestei instruirilor, participanții vor putea:

• Explica principiile și aplicațiile IA generative în medicină.
• Identifica oportunitățile pentru care IA generativă poate îmbunătăți descoperirea medicamentelor și medicina personalizată.
• Utiliza tehnici de IA generativă pentru imagistica medicală și diagnostic.
• Evalua implicațiile etice ale AI în contextele medicale.
• Dezvolta strategii pentru integrarea tehnologiilor AI în sistemele de sănătate.

Acest training instructator-led (online sau pe locație) este destinat dezvoltatorilor și profesionistilor IT cu nivel de începător care doresc să înțeleagă fundamentele AI la margine și aplicațiile sale introductive.

La sfârșitul acestui training, participanții vor fi capabili să:

• Înțeleg conceptele de bază și arhitectura AI la margine.
• Configurează mediile pentru AI la margine.
• Dezvoltați și distribuiți aplicații simple de AI la margine.
• Identificați și înțelegeți cazurile de utilizare și beneficiile AI la margine.

LangGraph permite fluxuri de lucru stateful și multiactori alimentate de LLMs cu control precis asupra traiectoriilor de execuție și persistenței stării. În sănătate, aceste capacități sunt cruciale pentru conformitatea, interoperabilitatea și construirea sistemelor de suport la decizii care se aliniază cu fluxurile de lucru medicale.

Acest instruire directivă (online sau pe locație) este destinată profesionistilor de nivel intermediar până avansat care dorește să conceapă, implementeze și administreze soluții LangGraph pentru sănătate, abordând provocările regulate, etice și operaționale.

La finalul acestei instruire, participanții vor putea:

• Să conceapă fluxuri de lucru specifice pentru sănătate în LangGraph cu menținerea conformității și auditabilității.
• Să integreze aplicațiile LangGraph cu ontologiile medicale și standardurile (FHIR, SNOMED CT, ICD).
• Să aplique cele mai bune practici pentru fiabilitatea, tracabilizarea și explicabilitatea în medii senzitive.
• Să deployeze, monitorizeze și valideze aplicațiile LangGraph în setările de producție din sănătate.

Format al cursului

• Lecții interacutive și discuții.
• Exerciții practice cu studii de caz reale.
• Practică de implementare într-un mediu de laborator live.

Opțiuni de personalizare a cursului

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

Această formare interactivă în timp real, condusă de un instrucțurator, în Moldova (online sau pe local) se adresează profesionalilor din domeniul sănătății la nivel intermediar până avansat, cercetătorilor medicali și dezvoltatorilor AI care doresc să aplice IA multimodală în diagnosticul medical și aplicări de sănătate.

La sfârșitul acestei formări, participantii vor putea:

• Comprende rolul IA multimodală în sănătatea modernă.
• Integra date medicale structurate și nestructurate pentru diagnosticul bazat pe AI.
• Aplica tehnici de AI pentru analiza imaginilor medicale și a înregistrărilor electronice de sănătate.
• Dezvolta modele predictive pentru diagnosticarea bolilor și recomandările de tratament.
• Implementa recunoașterea vorbirii și procesarea limbajului natural (NLP) pentru transcrierea medicală și interacțiunea cu pacienții.

Ollama este o platformă ușoară pentru rularea modelelor de limbaj larg la nivel local.

Această instruire condusă de instructor (online sau pe loc) este adresată practicanților intermediari din domeniul sănătății și echipei IT care doresc să implementeze, personalizeze și operationalizeze soluțiile AI bazate pe Ollama în cadrul mediilor clinice și administrative.

La finalizarea acestei instruirii, participanții vor fi capabili să:

• Instaleze și configureze Ollama pentru utilizare sigură în mediile din domeniul sănătății.
• Integreze modelele LLM locale în fluxurile de lucru clinice și procesele administrative.
• Personalizeze modelele pentru terminologia specifică domeniului sănătății și sarcinile specifice.
• Aplice cele mai bune practici pentru confidențialitate, securitate și conformitatea reglementară.

Formatul Cursului

• Prezentare interactivă și discuție.
• Demonstrații practice și exerciții ghidate.
• Implementare practică într-un mediu de simulare medical sandboxed.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

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

Această formare live, condusă de un instrucțurator, în Moldova (online sau presenzial) se adresează profesionistilor intermediari din domeniul sănătății și dezvoltatorilor AI care doresc să utilizeze tehnici de inginerie a prompt-urilor pentru a îmbunătăți fluxurile de lucru medicale, eficiența cercetării și rezultatele pacienților.

La sfârșitul acestei forme, participanții vor putea:

• Comprende fundamentele ingineriei prompt-urilor în domeniul sănătății.
• Utiliza prompt-uri AI pentru documentarea clinică și interacțiunile cu pacienți.
• Exploata AI pentru cercetare medicală și revizuire de literatură.
• Îmbunătăți descoperirea medicamentelor și luarea deciziilor clinice folosind prompt-uri guvernați de AI.
• Asigura conformitatea cu normele regulate și standardele etice în AI pentru sănătate.

TinyML este integrarea învățării automatice în dispozitive portabile și medicale cu putere limitată.

Această instruire condusă de un instructor (online sau la fața locului) este destinată practicanților intermediași care doresc să implementeze soluții TinyML pentru monitorizarea și aplicațiile diagnostice din domeniul healthcare.

După finalizarea acestei instruiră, participanții vor putea:

• Proiecta și implementa modele TinyML pentru procesarea datelor de sănătate în timp real.
• Colecta, preproceseze și interpreteze datele senzorilor biologici pentru obținerea unor insight-uri bazate pe AI.
• Optimiza modelele pentru dispozitive portabile cu putere limitată și memorie restricționată.
• Evalua relevanța clinică, fiabilitatea și siguranța output-urilor generale de TinyML.

Formatul Cursului

• Prelegeri susținute de demonstrații live și discuții interactive.
• Practică hands-on cu date din dispozitive portabile și framework-urile TinyML.
• Exerciții de implementare într-un mediu de laborator ghidat.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

• Pentru instruire personalizată care să se alinieze cu dispozitivele healthcare specifice sau fluxurile de lucru reglementate, vă rugăm să ne contactați pentru a personaliza programul.