Ollama Applications in Healthcare Träningskurs
Ollama is a lightweight platform for running large language models locally.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level healthcare practitioners and IT teams who wish to deploy, customize, and operationalize Ollama-based AI solutions within clinical and administrative environments.
Upon completing this training, participants will be able to:
- Install and configure Ollama for secure use in healthcare settings.
- Integrate local LLMs into clinical workflows and administrative processes.
- Customize models for healthcare-specific terminology and tasks.
- Apply best practices for privacy, security, and regulatory compliance.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Hands-on demonstrations and guided exercises.
- Practical implementation in a sandboxed healthcare simulation environment.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
Kursplan
Introduction to Ollama in Healthcare
- Understanding local LLM deployment
- Why healthcare benefits from on-device models
- Key features and limitations of Ollama
Installing and Configuring Ollama
- System requirements and setup
- Model selection and installation workflow
- Environment configuration for healthcare applications
Healthcare-Specific Use Cases
- Clinical documentation support
- Patient communication and summarization
- Workflow automation in hospitals and clinics
Customizing and Fine-Tuning Models
- Prompt engineering for healthcare scenarios
- Extending models with domain-specific data
- Managing performance and inference quality
Integration with Healthcare Systems
- APIs and interoperability considerations
- Connecting to EHR and HIS environments
- Automation and scripting for daily operations
Data Privacy, Security, and Compliance
- Local model advantages for data protection
- HIPAA and regional regulatory considerations
- Secure deployment patterns
Testing, Validation, and Quality Assurance
- Assessing model accuracy and reliability
- Evaluating clinical safety and risk
- Continuous improvement strategies
Operational Deployment and Maintenance
- Monitoring performance and usage
- Upgrading models and dependencies
- Troubleshooting common issues
Summary and Next Steps
Krav
- An understanding of clinical workflows
- Experience with data analysis or healthcare IT systems
- Familiarity with basic AI concepts
Audience
- Healthcare professionals
- Medical IT staff
- Analysts and technical administrators
Öppna Utbildningskurser kräver 5+ deltagare.
Ollama Applications in Healthcare Träningskurs - Bokning
Ollama Applications in Healthcare Träningskurs - Fråga
Ollama Applications in Healthcare - Konsultfråga
Konsultfråga
Kommande Kurser
Relaterade Kurser
Agentic AI inom hälso- och sjukvård
14 timmarAgentic AI är ett tillvägagångssätt där AI-system planerar, resonerar och tar verktygsanvändande åtgärder för att uppnå mål inom definierade begränsningar.
Denna instruktörsledda, live-träning (online eller på plats) riktar sig till mellanavancerade sjukvårds- och datateam som vill designa, utvärdera och styra agentic AI-lösningar för kliniska och operativa användningsområden.
Vid slutet av denna träning kommer deltagarna att kunna:
- Förklara agentic AI-begrepp och begränsningar i sjukvårdssammanhang.
- Designa säkra agentarbetsflöden med planering, minne och verktygsanvändning.
- Bygga upp hämtningsförstärkta agenter över kliniska dokument och kunskapsbaser.
- Utvärdera, övervaka och styra agentbeteende med skyddsräcken och människa-i-loopen-kontroller.
Formatet på kursen
- Interaktiv föreläsning och facilitatorledd diskussion.
- Guidada laborationer och kodgenomgångar i en sandbox-miljö.
- Scenariebaserade övningar om säkerhet, utvärdering och styrning.
Alternativ för kursanpassning
- För att begära en anpassad träning för denna kurs, vänligen kontakta oss för att ordna.
AI Agents för hälso- och sjukvårdsdiagnostik
14 timmarDenna instruktörsledda, liveutbildning på Sverige (online eller på plats) riktar sig till sjukvårdsprofessionella och AI-utvecklare på mellan- till avancerad nivå som vill implementera AI-drivna lösningar inom sjukvården.
Efter avslutad utbildning kommer deltagarna att kunna:
- Förstå rollen för AI-agenter inom sjukvården och diagnostik.
- Utveckla AI-modeller för medicinsk bildanalys och prediktiv diagnostik.
- Integrera AI med elektroniska journaler (EHR) och kliniska arbetsflöden.
- Säkerställa efterlevnad av sjukvårdsregler och etiska AI-praxis.
AI och AR/VR inom hälso- och sjukvården
14 timmarDenna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till mellannivå sjukvårdsprofessionella som vill tillämpa AI och AR/VR-lösningar för medicinsk utbildning, kirurgiska simuleringar och rehabilitering.
Efter avslutad utbildning kommer deltagarna att kunna:
- Förstå AI:s roll i att förbättra AR/VR-upplevelser inom sjukvården.
- Använda AR/VR för kirurgiska simuleringar och medicinsk utbildning.
- Tillämpa AR/VR-verktyg för patientrehabilitering och terapi.
- Undersöka etiska och integritetsfrågor i AI-förstärkta medicinska verktyg.
AI för hälsovård med hjälp av Google Colab
14 timmarDenna instruktörsledda, levande utbildning i Sverige (online eller på plats) vänder sig till datavetare och hälsovårdspersonal på mellan-nivå som vill utnyttja AI för avancerade hälsovårdsapplikationer med hjälp av Google Colab.
Efter denna utbildning kommer deltagarna att kunna:
- Implementera AI-modeller för hälsovård med hjälp av Google Colab.
- Använda AI för prediktiv modellering i hälsovårdsdata.
- Analysera medicinska bilder med AI-drivna tekniker.
- Undersöka etiska överväganden i AI-baserade hälsovårdslösningar.
AI i hälsovården
21 timmarDenna instruktörsledda, liveutbildning på Sverige (online eller på plats) riktar sig till mellan-nivå vårdpersonal och datavetare som vill förstå och tillämpa AI-teknologier i vårdmiljöer.
Efter avslutad utbildning kommer deltagarna att kunna:
- Identifiera nyckelutmaningar inom vården som AI kan lösa.
- Analysera AI:s påverkan på patientvård, säkerhet och medicinsk forskning.
- Förstå sambandet mellan AI och affärsmodeller inom vården.
- Tillämpa grundläggande AI-koncept på vårdscenarier.
- Utveckla maskininlärningsmodeller för analys av medicinska data.
ChatGPT för sjukvård
14 timmarDenna instruktörsledda, levande utbildning (online eller på plats) riktar sig till vårdpersonal och forskare som vill utnyttja ChatGPT för att förbättra patientvården, strömlinjeforma arbetsflöden och förbättra hälso- och sjukvårdsresultat.
Efter denna utbildning kommer deltagarna att kunna:
- Förstå grunderna i ChatGPT och dess tillämpningar inom hälso- och sjukvården.
- Använda ChatGPT för att automatisera hälso- och sjukvårdsprocesser och interaktioner.
- Ge exakt medicinsk information och stöd till patienter med hjälp av ChatGPT.
- Tillämpa ChatGPT för medicinsk forskning och analys.
Deployering och optimering av LLMs med Ollama
14 timmarDenna instruktörsledda, live-utbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till professionella på mellannivå som vill distribuera, optimera och integrera LLM:er med hjälp av Ollama.
I slutet av utbildningen kommer deltagarna att kunna:
- Konfigurera och distribuera LLM:er med hjälp av Ollama.
- Optimera AI-modeller för prestanda och effektivitet.
- Utnyttja GPU-acceleration för förbättrade inferenshastigheter.
- Integrera Ollama i arbetsflöden och applikationer.
- Övervaka och underhålla AI-modellernas prestanda över tid.
Edge AI för hälsovården
14 timmarDenna ledda, live-träning (online eller på plats) riktar sig till mellan- och avancerade vårdprofessionella, biomedicinstekniker och AI-utvecklare som vill dra nytta av Edge AI för innovativa lösningar inom hälso- och sjukvård.
Efter avslutad träning kommer deltagarna att kunna:
- Förstå rollen och fördelarna med Edge AI inom hälso- och sjukvård.
- Utveckla och distribuera AI-modeller på edge-enheter för hälso- och sjukvårdsapplikationer.
- Implementera Edge AI-lösningar i bärbara enheter och diagnostiska verktyg.
- Utforma och distribuera patientövervakningssystem med hjälp av Edge AI.
- Hantera etiska och regleringsmässiga överväganden i AI-applikationer inom hälso- och sjukvård.
Fine-Tuning AI för hälsovård: medicinsk diagnostik och Predictive Analytics
14 timmarDenna ledarledda, liveutbildning på Sverige (online eller på plats) riktar sig till AI-utvecklare och dataspecialister inom medicin med mellan- till avancerad nivå, som vill finjustera modeller för klinisk diagnos, sjukdomsprognos och förutsägelse av patientresultat med hjälp av strukturerade och ostrukturerade medicinska data.
Vid kursens slut kommer deltagarna att kunna:
- Finjustera AI-modeller på hälsodata, inklusive EMR, bilder och tidsseriedata.
- Använda överföringsinlärning, domänanpassning och modellkomprimering i medicinska sammanhang.
- Ta hänsyn till integritet, bias och regleringsöverensstämmelse i modellutvecklingen.
- Distribuera och övervaka finjusterade modeller i verkliga hälso- och sjukvårdsmiljöer.
Generative AI och Prompt Engineering inom vården
8 timmarGenerativ AI är en teknik som skapar ny innehåll såsom text, bilder och rekommendationer baserat på instruktioner och data.
Denna instruktörsledda, live-träning (online eller på plats) riktar sig till hälso- och sjukvårdspersonal på nybörjar- till mellanstadienivå som vill använda generativ AI och prompt engineering för att förbättra effektivitet, noggrannhet och kommunikation i medicinska sammanhang.
Vid slutet av denna träning kommer deltagarna att kunna:
- Förstå grunderna i generativ AI och prompt engineering.
- Använda AI-verktyg för att effektivisera kliniska, administrativa och forskningsuppgifter.
- Säkerställa etisk, säker och överensstämmande användning av AI inom hälso- och sjukvård.
- Optimerar instruktioner för att uppnå konsekventa och noggranna resultat.
Kursens format
- Interaktiv föreläsning och diskussion.
- Praktiska övningar och fallstudier.
- Händer-på-experimentering med AI-verktyg.
Alternativ för att anpassa kursen
- För att begära en anpassad träning för denna kurs, kontakta oss för att ordna.
Generative AI inom vård och omsorg: Omvandling av medicin och patientvård
21 timmarDenna lärarledda, liveutbildning (online eller på plats) riktar sig till nybörjare till mellannivå inom hälso- och sjukvårdspersonal, dataanalytiker och beslutsfattare som vill förstå och tillämpa generativ AI inom hälso- och sjukvård.
Efter denna utbildning kommer deltagarna kunna:
- Förklara principerna och tillämpningar av generativ AI inom hälso- och sjukvård.
- Identifiera möjligheter för generativ AI att förbättra läkemedelsutveckling och personlig medicin.
- Använda generativa AI-tekniker för medicinsk bildgivning och diagnostik.
- Utvärdera de etiska implikationerna av AI i medicinska miljöer.
- Utveckla strategier för att integrera AI-teknologier i hälso- och sjukvårdssystem.
LangGraph in Healthcare: Workflow Orchestration for Regulated Environments
35 timmarLangGraph gör det möjligt att hantera statiska, multi-aktörsarbetsflöden som drivs av LLMs med exakt kontroll över körningsvägar och statispersistens. Inom hälsovården är dessa funktioner avgörande för att uppfylla kraven, säkerställa interoperabilitet och bygga beslutstödssystem som överensstämmer med medicinska arbetsflöden.
Denna instruktörsledda, liveutbildning (online eller på plats) riktar sig till professionella på mellan- till avancerad nivå som vill designa, implementera och hantera LangGraph-baserade lösningar inom hälsovården samt hantera regelverks-, etiska och operativa utmaningar.
Efter avslutad utbildning kommer deltagarna att kunna:
- Designa LangGraph-arbetsflöden inom hälsovården med fokus på att uppfylla kraven och möjliggöra granskning.
- Integrera LangGraph-applikationer med medicinska ontologier och standarder (FHIR, SNOMED CT, ICD).
- Tillämpa bästa praxis för pålitlighet, spårbarhet och förklarbarhet i känsliga miljöer.
- Distribuera, övervaka och validera LangGraph-applikationer i produktionsmiljöer inom hälsovården.
Utbildningens format
- Interaktiv föreläsning och diskussion.
- Hands-on-övningar med verkliga fallstudier.
- Implementationsövning i en live-labbmiljö.
Anpassningsalternativ för kursen
- För att begära en anpassad utbildning för denna kurs, kontakta oss för att ordna.
Multimodal AI för Hälsovård
21 timmarDenna instruktörsledda, liveutbildning på Sverige (online eller på plats) riktar sig till mellan- och avancerade nivåers sjukvårdsprofessionella, medicinska forskare och AI-utvecklare som vill tillämpa multimodal AI i medicinska diagnostiska och sjukvårdsapplikationer.
Vid kursens slut kommer deltagarna att kunna:
- Förstå rollen för multimodal AI i modern sjukvård.
- Integrera strukturerade och ostrukturerade medicinska data för AI-drivna diagnostiska.
- Tillämpa AI-tekniker för att analysera medicinska bilder och elektroniska hälsorekord.
- Utveckla prediktiva modeller för sjukdomsdiagnostik och behandlingsrekommendationer.
- Implementera tal- och naturligt språkbehandling (NLP) för medicinsk transkription och patientinteraktion.
Kom igång med Ollama: Köra lokala AI-modeller
7 timmarDenna instruktörsledda, live-utbildning (online eller på plats) riktar sig till yrkesverksamma på nybörjarnivå som vill installera, konfigurera och använda Ollama för att köra AI-modeller på sina lokala maskiner.
Vid utbildningens slut kommer deltagarna att kunna:
- Förstå grunderna i Ollama och dess kapacitet.
- Inställa Ollama för att köra lokala AI-modeller.
- Distribuera och interagera med LLMs med hjälp av Ollama.
- Optimerar prestanda och resursanvändning för AI-arbetsbelastningar.
- Utforska användningsområden för lokal AI-distribution inom olika branscher.
Prompt Engineering för Hälso- och sjukvård
14 timmarDenna ledarledda, liveutbildning på Sverige (online eller på plats) riktar sig till mellan- och högre nivån inom hälso- och sjukvårdsprofessioner och AI-utvecklare som vill utnyttja prompt engineering-tekniker för att förbättra medicinska arbetsflöden, forskningseffektivitet och patientresultat.
Vid utbildningens slut kommer deltagarna att kunna:
- Förstå grunderna i prompt engineering inom hälso- och sjukvård.
- Använda AI-prompts för klinisk dokumentation och patientinteraktioner.
- Utnyttja AI för medicinsk forskning och litteraturgranskning.
- Förbättra läkemedelsupptäckt och kliniska beslutsfattande med AI-drivna prompts.
- Säkerställa överensstämmelse med reglerande och etiska standarder inom hälso- och sjukvårdens AI.