Kom i kontakt
 Varaktighet 14 timmar

Kursplan

Introduktion till Ollama inom sjukvården

  • Förståelse för lokal LLM-implementering
  • Varför sjukvården tjänar på modeller på enheten
  • Viktiga funktioner och begränsningar med Ollama

Installation och konfigurering av Ollama

  • Systemkrav och inställning
  • Arbetsflöde för modellval och installation
  • Miljökonfigurering för sjukvårdsapplikationer

Sjukvårdsspecifika användningsfall

  • Stöd för klinisk dokumentation
  • Kommunikation och sammanfattning av patientdata
  • Arbetsflödesautomatisering på sjukhus och kliniker

Anpassning och finjustering av modeller

  • Prompt engineering för sjukvårdsscenarier
  • Utvidgning av modeller med domänspecifika data
  • Hantering av prestanda och inferens kvalitet

Integration med sjukvårdssystem

  • API:er och översättningsfrågor
  • Anslutning till EHR- och HIS-miljöer
  • Automatisering och skriptning för dagliga operationer

Dataskydd, säkerhet och efterlevnad

  • Fördelar med lokala modeller för dataskydd
  • HIPAA och regionella regulatoriska överväganden
  • Mönster för säker implementering

Testning, validering och kvalitetssäkring

  • Bedömning av modellprestanda och tillförlitlighet
  • Utvärdering av klinisk säkerhet och risk
  • Strategier för kontinuerlig förbättring

Operativ implementering och underhåll

  • Övervakning av prestanda och användning
  • Uppgradering av modeller och beroenden
  • Felsökning av vanliga problem

Sammanfattning och nästa steg

Krav

  • En förståelse för kliniska arbetsflöden
  • Erfarenhet av dataanalys eller IT-system inom sjukvården
  • Kännedom om grundläggande AI-koncept

Målgrupp

  • Sjukvårdspersonal
  • IT-personal inom medicinen
  • Analyst och tekniska administratörer

Antal deltagare


Pris per deltagare

Kommande Kurser

Relaterade Kategorier