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Moderne Medizin trifft auf künstliche Intelligenz. Dieser Kurs zeigt, wie datenbasierte Systeme klinische Entscheidungen unterstützen und Abläufe in der Diagnostik effizienter gestalten. Fachwissen aus Medizin und Technologie wird verständlich verknüpft.

Zentrale Inhalte:

  • Grundlagen KI-gestützter Diagnoseprozesse.
  • Einsatz von Modellen zur Mustererkennung in Bild- und Labordaten.
  • Strukturierte Analyse medizinischer Informationen.
  • Sicherheit, Datenschutz und Qualität im klinischen KI-Umfeld.
  • Praktische Anwendung digitaler Assistenzsysteme.
  • Zukunftstrends der intelligenten Gesundheitsversorgung.

Der Text vermittelt ein klares Verständnis dafür, wie moderne KI die Diagnostik stärkt und medizinische Arbeit präziser macht. So entsteht ein sicherer Überblick über Chancen und Anforderungen einer KI-basierten Gesundheitswelt.
 

Kursinhalte
  • Übergang von Assistenzsystemen zu intelligenter Diagnostik
  • Besonderheiten digitaler Verfahren im medizinischen Umfeld
  • Formen maschinellen Lernens im klinischen Einsatz
  • Häufig genutzte Modelle und ihr Nutzen im Gesundheitssektor
  • Praxisnahe Anwendungen aus unterschiedlichen Disziplinen
  • Irrtümer rund um medizinische KI aufklären
  • Aktuelle Lösungen, die bereits im Klinikbetrieb genutzt werden
  • Fallstudie: Bildauswertung mit MediScan AI
  • Grundlagen neuronaler Netze: KI-Potenziale verstehen.
  • CNNs für visuelle Informationen: Präzise maschinelle Bildsicht.
  • Bildmodalitäten im KI-Kontext: Mehrdimensionale Datensicht.
  • Modell-Workflow: Von Annotation bis Einsatz – medizinischer KI-Prozess.
  • Mensch-KI-Interaktion in der Diagnostik: Erweiterte Entscheidungsstärke.
  • FDA-zertifizierte KI-Systeme für Bildgebung: geprüfte Zuverlässigkeit.
  • Praxis: KI-gestützte Differentialdiagnose mit Symptoma testen.
  • Klinische Datentypen einordnen – EHRs, Vitalwerte, Laborbefunde
  • Strukturierte und unstrukturierte medizinische Daten unterscheiden.
  • Bedeutung von Dashboards und Visualisierungen für Entscheidungen.
  • Muster- und Signalerkennung in Patientendaten anwenden
  • Risikoprofile über Trends und KI-Scores bestimmen.
  • Interaktive Aufgabe: KI-Tool zur Analyse klinischer Notizen
  • Risikomodelle für Sepsis und Wiederaufnahmen
  • Logistische Regression, Entscheidungsbäume, Ensemble-Verfahren
  • Echtzeit-Alerts in MEWS-/NEWS-Frühwarnsystemen
  • Sensitivität und Spezifität passend zum klinischen Ziel
  • KI-gestützte Maßnahmen in Intensivmedizin und Notaufnahme
  • Zentrale Prinzipien von NLP im Gesundheitsbereich.
  • Einsatzpotenzial großer Sprachmodelle in der Versorgung.
  • Prompt Engineering für klinische Abläufe.
  • Praktische Anwendungen: Zusammenfassungen, Beratungstexte, Übersetzungen
  • Ambient Intelligence für moderne medizinische Dokumentation.
  • Grenzen und Risiken von NLP und generativer KI im klinischen Einsatz.
  • Fallbeispiel: Optimierte Dokumentation und bessere Versorgung mit Nabla Copilot.
  • Fairer und angemessener KI-Einsatz
  • Algorithmische Verzerrungen und Folgen für Ethnien, Geschlecht sowie soziale Gruppen
  • Verständliche Modelle mit SHAP und LIME
  • Übergreifende Validierung auf verschiedene Populationen
  • Relevante Vorgaben: HIPAA, DSGVO, FDA/EMA
  • Entwicklung klarer ethischer KI-Leitlinien
  • Fallstudie zu Verzerrungen bei Pulsoximetrie
  • Zentrale Kennzahlen kurz erklärt
  • Verwirrungsmatrix und ROC-Kurve verstehen
  • Kennzahlen an klinische Anforderungen anpassen
  • KI-Ausgaben interpretieren und Entscheidungswege stärken
  • Herstellerangaben kritisch prüfen für verlässliche Nutzung
  • Warnhinweise bei kommerziellen Lösungen erkennen und reduzieren
  • Kompakte Checkliste: „10 Fragen vor dem Kauf von KI-Tools”
  • Kurze Praxisaufgaben
  • Abteilungsspezifische Einsatzfelder von KI erkennen
  • KI präzise in Abläufe einordnen (Vordiagnose, Behandlung, Nachsorge)
  • Pilotphase planen: Zeitfenster, Datenbasis, Feedbackrunden
  • Rollen definieren: Klinischer Champion, KI-Experte, IT-Administration
  • KI-Fehler überwachen und Ursachen auswerten
  • Veränderungsprozesse innerhalb medizinischer Teams steuern
  • Beispiel: Notaufnahme-Workflow mit integrierter Triage-KI
  • KI-Lösungen systemweit ausrollen
  • Wirkung und Performance nach Einführung prüfen