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Moderne KI-Technologien verändern die pharmazeutische Arbeit rasant. Dieser Lernweg vermittelt, wie datengetriebene Systeme Forschung, Entwicklung und Qualität gezielt unterstützen. Die Inhalte bleiben verständlich, praxisnah und wissenschaftlich fundiert.

Inhalte im Überblick

  • KI-gestützte Analyse großer pharmazeutischer Datensätze.
  • Automatisierte Entscheidungsmodelle für Forschung und Entwicklung.
  • Digitale Methoden zur Optimierung von Wirkstoffen.
  • Qualitätssicherung mit algorithmischen Prüfprozessen.
  • Anwendungen für klinische Daten, Dokumentation und regulatorische Abläufe.

Voraussetzung
Grundwissen aus Naturwissenschaft, Technik oder Datenanalyse erleichtert den Einstieg, ist jedoch nicht erforderlich.

Zielgruppe
Fachkräfte aus Pharma, Life Sciences, Forschung, Produktion, Qualitätsmanagement und Regulierung sowie alle, die KI strukturiert im pharmazeutischen Umfeld einsetzen möchten.

Ein klarer Überblick über KI-Potenziale in der Pharmawelt, der zeigt, wie intelligente Systeme Prozesse beschleunigen, Risiken reduzieren und Innovationen 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.