AI+ Doctor Practitioner™
- Ár 39 900 Ft + Áfa
- E-learning Azonnal kezdhető
- Időtartam 8 óra tananyag, önálló tempóban
- Nyelv angol
- Terület AI Healthcare
Így tanulhatod
- E-learning Azonnal kezdhető · 39 900 Ft + Áfa Megrendelem
- Nyílt képzés Ebben a formában nem érhető el
- Zártkörű céges Bármelyik képzésünk a csapatodnak Ajánlatot kérek
Áttekintés
Miről szól a képzés
A kurzus, a tananyag és a vizsga angol nyelvű.
- Klinikai intelligencia a fókuszban: Orvosoknak szól, hogy beépítsék az AI-t a betegellátásba és a diagnosztikába
- Adatvezérelt döntések: Eszközöket ad az orvosok kezébe az AI által adott eredmények értelmezéséhez és a pontosabb kezelési tervezéshez
- Átfogó orvosi AI-tudás: Az AI alkalmazásai a prediktív analitikától az orvosi képalkotásig és a virtuális ellátásig
- Jövőálló szaktudás: Képessé teszi az egészségügyi szakembereket arra, hogy AI-vezérelt innovációkat vezessenek a klinikai gyakorlatban
Előfeltételek
Alapszintű orvosi ismeretek, jártasság az egészségügyi rendszerekben, érdeklődés a technológiai integráció iránt, adatértési készség, problémamegoldó gondolkodás
Célcsoport
Kinek szól
Gyakorló orvosok: Javítsd a betegellátást AI-vezérelt eszközökkel a diagnosztikában, a kezelési tervezésben és a klinikai döntéstámogatásban.
Orvostanhallgatók: Építs jövőálló készségeket, és ismerd meg, hogyan alakítja át az AI a modern orvoslást és a klinikai munkafolyamatokat.
Egészségügyi menedzserek: Használd az AI-t a kórházi működés, az erőforrás-gazdálkodás és a betegellátás javítására.
Klinikai kutatók: Alkalmazd az AI-t fejlett adatelemzéshez, prediktív modellezéshez és bizonyítékokon alapuló orvosi kutatáshoz.
Egészségügyi technológia iránt érdeklődők: Fedezd fel az AI és az egészségügy találkozását, és járulj hozzá az új generációs orvosi megoldásokhoz.
Az árban
Mit tartalmaz az ár
- Önálló tempójú online kurzus, a teljes tananyaggal
- A hivatalos AI CERTs® vizsga
- Digitális badge a sikeres vizsga után
Tananyag
Tematika
1. modul: Mi az AI az orvosok számára?
- 1.1 A döntéstámogatástól a diagnosztikai intelligenciáig
- 1.2 Mitől egyedi az AI az orvoslásban?
- 1.3 A gépi tanulás típusai az orvoslásban
- 1.4 Gyakori algoritmusok és szerepük az egészségügyben
- 1.5 Valós felhasználási esetek az orvosi szakterületeken
- 1.6 Az egészségügyi AI körüli tévhitek cáfolata
- 1.7 Valódi eszközök a klinikusok mai gyakorlatában
2. modul: AI a diagnosztikában és a képalkotásban
- 2.1 Bevezetés a neurális hálókba: az AI lehetőségeinek kiaknázása
- 2.2 Konvolúciós neurális hálók (CNN-ek) vizuális adatokhoz: látás az AI szemével
- 2.3 Képalkotási modalitások az orvosi AI-ban: az AI többmodalitású látása
- 2.4 A modelltanítás munkafolyamata az adatcímkézéstől az üzembe helyezésig: az AI életciklusa az orvoslásban
- 2.5 Ember és AI együttműködése a diagnózisalkotásban: a kiterjesztett intelligencia ereje
- 2.6 FDA által jóváhagyott AI-eszközök a diagnosztikai képalkotásban: bizalom és validálás
3. modul: Bevezetés az alapvető adatelemzésbe
- 3.1 A klinikai adattípusok megértése: EHR, vitális paraméterek, laboreredmények
- 3.2 Strukturált és strukturálatlan adatok az orvoslásban
- 3.3 Az irányítópultok és a vizualizáció szerepe a klinikai döntésekben
- 3.4 Mintafelismerés és jelészlelés a betegadatokban
- 3.5 Veszélyeztetett betegek azonosítása trendek és AI-pontszámok alapján
- 3.6 Interaktív gyakorlat: AI-asszisztens a klinikai feljegyzések elemzéséhez
4. modul: Prediktív analitika és klinikai döntéstámogatás: a proaktív betegellátás támogatása
- 4.1 Prediktív modellek a kockázati rétegzéshez: szepszis és kórházi újrafelvételek
- 4.2 Logisztikus regresszió, döntési fák, ensemble modellek
- 4.3 Valós idejű riasztások: korai figyelmeztető rendszerek (MEWS, NEWS)
- 4.4 Szenzitivitás és specificitás: a mérőszám kiválasztása klinikai igény szerint
- 4.5 Intenzív osztályos és sürgősségi felhasználási esetek AI által kiváltott beavatkozásokra
5. modul: NLP és generatív AI a klinikai gyakorlatban
- 5.1 Az egészségügyi NLP alapjai
- 5.2 Nagy nyelvi modellek (LLM-ek) az orvoslásban
- 5.3 Prompt engineering klinikai környezetben
- 5.4 A generatív AI felhasználási esetei: összefoglalás, tanácsadási forgatókönyvek, fordítás
- 5.5 Ambiens intelligencia: a következő generációs klinikai dokumentáció
- 5.6 Az NLP és a generatív AI korlátai és kockázatai az orvoslásban
- 5.7 Esettanulmány: a klinikai dokumentáció átalakítása és a betegellátás javítása a Nabla Copilottal
6. modul: Etikus és méltányos AI-használat
- 6.1 Algoritmikus torzítás: rassz, nem és társadalmi-gazdasági hatások
- 6.2 Magyarázhatóság és átláthatóság (SHAP és LIME)
- 6.3 AI-validálás különböző populációkon
- 6.4 Szabályozási követelmények: HIPAA, GDPR, FDA- és EMA-megfelelés
- 6.5 Etikus AI-használati szabályzat kidolgozása
- 6.6 Esettanulmány: torzított pulzoximetriás mérés
7. modul: AI-eszközök értékelése a gyakorlatban
- 7.1 Fő mérőszámok: az alapok megértése
- 7.2 A tévesztési mátrix és a ROC-görbe értelmezése
- 7.3 A mérőszám és a klinikai kontextus párosítása
- 7.4 Az AI kimeneteinek értelmezése: jobb klinikai döntéshozatal
- 7.5 A szállítói állítások kritikus értékelése: a megbízhatóság és a hatékonyság biztosítása
- 7.6 Figyelmeztető jelek a kereskedelmi AI-eszközöknél: felismerés és kockázatcsökkentés
- 7.7 Ellenőrzőlista: „10 kérdés AI-eszköz vásárlása előtt”
8. modul: Az AI bevezetése klinikai környezetben
- 8.1 Osztályspecifikus AI-felhasználási esetek azonosítása
- 8.2 Az AI illesztése a munkafolyamatokhoz (diagnózis előtti szakasz, kezelés, utánkövetés)
- 8.3 A pilotprojekt tervezése: ütemezés, adatok, visszacsatolási ciklusok
- 8.4 Csapatszerepek: klinikai támogató, AI-szakértő, IT-adminisztrátor
- 8.5 AI-hibák felügyelete: a kiváltó okok elemzése
- 8.6 Változáskezelés a klinikai csapatokban
- 8.7 Példa: triázs-AI beépítése a sürgősségi munkafolyamatba
- 8.8 AI-megoldások skálázása az egészségügyi rendszerben
- 8.9 Az AI hatásának és teljesítményének értékelése az üzembe helyezés után
Opcionális modul: AI-ügynökök orvosoknak
- 1.1 Mik azok az AI-ügynökök?
- 1.2 Hogyan működik egy AI-ügynök az egészségügyben?
- 1.3 Az AI-ügynökök alapvető jellemzői
- 1.4 Az AI-ügynökök fontossága (általában és az egészségügyben)
- 1.5 Az AI-ügynökök jelentősége az egészségügyben
- 1.6 Az AI-ügynökök típusai
- 1.7 Alkalmazások és irányok az egészségügyben
- 1.8 Esettanulmány: AI-ügynökök az egészségügyi adatok egységesítéséhez
Vizsga
A vizsgáról
- 50 Kérdés
- 90 perc Időkeret
- 70% Ponthatár
- Online felügyelt vizsga
Kapcsolódó képzések
Ezek is érdekelhetnek
AI+ Doctor Practitioner™
Klinikai intelligencia a fókuszban: Orvosoknak szól, hogy beépítsék az AI-t a betegellátásba és a diagnosztikába; Adatvezérelt döntések: Eszközöket…
Most itt tartaszAI-Enabled Internal Audit™ Certificate Program
Megtanulod, hogyan teheted az AI segítségével okosabbá, gyorsabbá és hatékonyabbá a belső ellenőrzést. Előfeltételek Hasznos, ha általánosan ismered…
MegnézemAI+ Security Compliance Practitioner™
Az AI+ Security Compliance Practitioner™ haladó szintű tanúsítvány, amely a kiberbiztonsági megfelelés alapelveit ötvözi a mesterséges intelligencia…
MegnézemAI+ Security Expert™
A tanúsítvány igazolja az AI-vezérelt kiberbiztonsági fogalmak középszintű ismeretét, és felméri, mennyire tudod alkalmazni a biztonsági…
MegnézemZártkörű képzés a csapatodnak?
Bármelyik képzésünket megtartjuk vállalati, zárt csoportos formában is, a szervezet igényeire szabva, magyarul vagy angolul.
Ajánlatot kérek