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Ein praxisnaher Einstieg in die Welt der KI-gestützten Pflege eröffnet neue Wege für effiziente Entscheidungen, präzise Analysen und sichere Anwendung digitaler Tools. Moderne Arbeitsprozesse werden verständlich erklärt und für den Alltag nutzbar gemacht.

Zentrale Inhalte:

  • Grundlagen von KI und Machine Learning im Pflegekontext.
  • Strukturierte Datenanalyse für klinische und administrative Prozesse.
  • Unterstützung durch KI-Tools bei Dokumentation und Planung.
  • Qualitätssteigerung durch digitale Assistenzsysteme.
  • Sicherer Umgang mit sensiblen Informationen.
  • Anwendung moderner Technologien für bessere Abläufe.

Ein klarer Überblick über KI-basierte Methoden zeigt, wie digitale Systeme den Pflegealltag sinnvoll erweitern und nachhaltige Verbesserungen ermöglichen.
 

Kursinhalte
  • Bedeutung von KI für Pflegefachkräfte.
  • Zentrale KI-Anwendungen in der Pflegepraxis.
  • Fallstudie: Steigerung von Sicherheit und Effizienz im Riverside Medical Center.
  • Praxisbeispiel: KI-gestützte Darstellung klinischer Werte in der postoperativen Betreuung.
  • Einstieg in Grundlagen der Sprachverarbeitung.
  • Automatisierte Abläufe für moderne Pflegepraxis.
  • Basiswissen zur Datenkompetenz im Pflegekontext.
  • Rechtliche und Compliance-Aspekte der KI-Dokumentation.
  • Praxisbeispiel: KI- und Workflow-Automation am MGH.
  • Übung: ChatGPT gezielt für klinische Dokumentation und Aufklärung nutzen.
  • Funktionsweise prädiktiver Modelle
  • Umgang mit Alarmüberlastung und Vertrauen
  • Simulation: Reaktion auf akute Echtzeit-Hinweise bei Zustandsabfall
  • Zusammenarbeit über Fachbereiche hinweg
  • Verzerrungen in Vorhersagen
  • Analyse eines Praxisfalls
  • Praxisaufgabe: Bewertung prädiktiver Hinweise mit ChatGPT
  • Überblick zu generativer KI im Pflegeumfeld.
  • Einsatz großer Sprachmodelle für den Pflegealltag.
  • KI-basierte Erstellung von Informationsmaterial für Patienten.
  • Sicherheit und Ethik beim Umgang mit KI sicherstellen.
  • Praxisnahe Fallanalyse
  • Übung: Anwendung einer KI-gestützten Differentialdiagnose mit Symptoma.
  • Verzerrung, Fairness und Einbindung
  • Klarheit zu Zustimmung und Offenlegung
  • Rolle der Pflegefachkraft bei Interessen und Pflichten
  • Entwicklung einer kompakten Ethik-Checkliste
  • Methoden für strukturiertes Stakeholder-Feedback
  • Juristische und regulatorische Aspekte
  • Mentale und soziale Folgen
  • Fallanalyse: Umgang mit rassistischen Algorithmus-Bias im Gesundheitssektor (Optum-Beispiel).
  • Praxisaufgabe: Bias-Erkennung bei Diabetes-Risiko mittels Aequitas-Fairnesscheck.
  • Leistungsdaten klar erfassen
  • Warnhinweise bei Anbietenden erkennen
  • Beitrag der Pflegefachkräfte im Auswahlprozess
  • Bewertungsmuster und Prüflisten nutzen
  • Einsatzbeispiele: KI für klinische Entscheidungsunterstützung
  • Fallanalyse: Echtzeit-Optimierung der klinischen Entscheidungen bei UAB Medicine mit MIC Sickbay.
  • Praxisfall: Leistungsprüfung von KI-Diagnosemodellen mittels Confusion-Matrix-Werten.
  • Akzeptanz stärken: KI als hilfreiche Unterstützung vermitteln.
  • Basiswissen zum Change-Management
  • KI-Guide entwickeln: Klare Roadmap für langfristige Wirkung
  • Qualitätsfortschritt prüfen: KI-Kennzahlen für stetige Optimierung nutzen
  • Fehlermeldungen & Sicherheitsregeln: Sichere, stabile KI-Nutzung sichern
  • Praxisaufgabe: Klinische Risikowerte berechnen und mit ChatGPT visualisieren.
  • Planung – Entwicklung eines individuellen Konzepts für den Einsatz künstlicher Intelligenz in der Pflegepraxis.