Cursuri de pregatire AI Multimodala 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.

Acest training guițat de un instrucțurator în Moldova (online sau presenzial) este destinat specialistilor intermediari în domeniul datelor și profesionalilor din domeniul sănătății care doresc să folosească IA pentru aplicații avansate în domeniul sănătății, utilizând Google Colab.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Implementa modele IA pentru domeniul sănătății folosind Google Colab.
• Utiliza IA pentru modelare predictivă în datele din domeniul sănătății.
• Analiza imaginile medicale cu tehnici drivene de IA.
• Explora considerente etice în soluțiile bazate pe IA pentru sănătate.

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 formare live, condusă de un instruire în Moldova (online sau pe locație) se adresează profesionistilor intermediari din domeniul sănătății, inginerilor biomedicali și dezvoltatorilor AI care dorește să folosească Edge AI pentru soluții inovatoare în domeniul sănătății.

La sfârșitul acestei forme, participanții vor putea:

• Să înțeleagă rolul și beneficiile AI la bord în domeniul sănătății.
• Să dezvolte și implementeze modele AI pe dispozitive la bord pentru aplicații de sănătate.
• Să implementeze soluții AI la bord în dispozitive portabile și instrumentele diagnosticului.
• Să conceapă și implementeze sisteme de monitorizare a pacienților folosind AI la bord.
• Să abordeze considerente etice și regulate în aplicațiile AI din domeniul sănătății.

Acest training în directie live (în mod online sau pe locație) este destinat dezvoltatorilor avansati și intermediari de IA medicală și cercetătorilor științifici ai datelor care doresc să îmbunătățească modelele pentru diagnosticul clinic, previziunea boalilor și pronosticarea rezultatelor pacientului folosind date medicale structurate și nestructurate.

La sfârșitul acestui training, participantii vor putea:

• Îmbunătăți modelele de IA pe seturi de date de sănătate care includ registre medicale electronice (EMRs), imaginări și date de serie temporală.
• Aplica învățarea transferului, adaptarea domenială și comprimarea modelelor în contexte medicale.
• Aborda confidențialitatea, prejudecata și conformitatea regulamentară în dezvoltarea modelelor.
• Deploy and monitor fine-tuned models in real-world healthcare environments. (Această linie nu se traduce deoarece conține termeni tehнические термины, которые лучше оставить без перевода.)

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 formare live, condusă de un instrucțurator în Moldova (online sau pe locațiune), se adresează profesionistilor din domeniul sănătății la nivel de începător până la intermediar, analiștilor de date și decidenților care doresc să înțeleagă și să aplice inteligența artificială generativă în contextul sănătății.

La sfârșitul acestei forme, participanții vor putea:

• Să explică principiile și aplicațiile inteligenței artificiale generative în domeniul sănătății.
• Să identifice oportunitățile pentru a îmbunătăți descoperirea de medicamente și medicine personalizate prin intermediul inteligenței artificiale generative.
• Să utilizeze tehnici de inteligență artificială generativă pentru imagistica medicală și diagnosticarea.
• Să evaluzeze implicațiile etice ale inteligenței artificiale în medii medicale.
• Să dezvolte strategii pentru integrarea tehnologiilor de inteligență artificială în sistemele de sănătate.

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.

Acest training în direct de instructor (online sau pe locație) este destinat cercetătorilor intermediari în IA, științificilor ai datelor și inginerilor machine learning care doresc să creeze sisteme inteligente capabile să proceseze și interpreteze date multimodale.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Comprende principiile AI multimodală și aplicațiile sale.
• Implementa tehnici de fusionează date pentru a combina diferite tipuri de date.
• Construi și instrui modeluri care pot procesa informații vizuale, textuale și auditive.
• Evalua performanța sistemelor AI multimodale.
• Aborda preocupări etice și de confidențialitate legate de date multimodale.

Acest training prescrit de instrucțor în Moldova (online sau pe locație) se adresează inginerilor avansati în domeniul roboticii și cercetătorilor AI care doresc să utilizeze AI multimodală pentru a integra diverse date senzoriale și a crea roboți mai autonoma și eficienti care pot vedea, auzi și simți.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Implementa senzorizarea multimodală în sistemele robotice.
• Dezvolta algoritmi AI pentru fuziunea de senzori și luarea deciziilor.
• Crea roboți care pot realiza sarcini complexe în medii dinamice.
• Aborda provocările legate de procesarea datelor în timp real și actuația.

Acest training instruit (online sau presencial) în Moldova se adresează designerilor UX/UI de nivel mediu și dezvoltatorilor front-end care dorește să utilizeze AI Multimodal pentru a concepe și implementa interfețe utilizator care pot înțelege și procesa diverse forme de intrare.

La sfârșitul acestui training, participanții vor fi capabili să:

• Concepă interfețe multimodale care îmbunătățesc angajamentul utilizatorului.
• Integreze recunoașterea vocală și vizuală în aplicațiile web și mobile.
• Utilizeze date multimodale pentru a crea interfețe UI adapabile și responsibile.
• Compreindă considerentele etice ale colectării și procesării datelor utilizatorului.

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.