Prompt Engineering för Hälso- och Sjukvård Träningskurs

Vertex AI erbjuder avancerade verktyg för finjustering av stora modeller och hantering av promptar, vilket möjliggör för utvecklare och datateam att optimera modellens noggrannhet, strömlinjeforma iterationsarbetsflöden och säkerställa utvärderingsstränghet med inbyggda bibliotek och tjänster.

Denna instruktörsledda, levande utbildning (online eller på plats) riktar sig till praktiker på mellan- till avancerad nivå som vill förbättra prestanda och pålitlighet hos generativa AI-applikationer med hjälp av övervakad finjustering, prompt-versionering och utvärderingstjänster i Vertex AI.

Efter avslutad utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Använda övervakade finjusteringstekniker på Gemini-modeller i Vertex AI.
• Implementera prompthanteringsarbetsflöden inklusive versionering och testning.
• Utnyttja utvärderingsbibliotek för att benchmarka och optimera AI-prestanda.
• Distribuera och övervaka förbättrade modeller i produktionsmiljöer.

Utbildningens format

• Interaktiv föreläsning och diskussion.
• Hands-on-labb med Vertex AI finjustering och promptverktyg.
• Fallstudier av företagsmodelloptimering.

Anpassningsalternativ för kursen

• För att begära en anpassad utbildning för denna kurs, vänligen kontakta oss för att arrangera.

Agentic 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.

Denna 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.

Denna instruktörsledda, live-träning i Sverige (online eller på plats) är riktad till intermediares nivå hälso- och sjukvårdsprofessorer som vill använda AI- och AR/VR-lösningar för medicinsk träningsprogram, kirurkiska simuleringar och rehabilitering.

Vid slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå AI:s roll i att förbättra AR/VR-upplevelser inom hälso- och sjukvården.
• Använda AR/VR för kirurkiska simuleringar och medicinsk träningsprogram.
• Använda AR/VR-verktyg i patientrehabilitering och terapier.
• Utforska etiska och integritetsfrågor i AI-drivna medicinska verktyg.

Denna instruktörledd, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) är riktad till mellannivådataanalytiker och hälso- och sjukvårdsprofessorer som vill utnyttja AI för avancerade hälso- och sjukvårdsapplikationer med Google Colab.

Vid slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Implementera AI-modeller för hälso- och sjukvård med Google Colab.
• Använda AI för prediktiv modellering av hälso- och sjukvårdsdata.
• Analysera medicinska bilder med AI-drivna tekniker.
• Utforska etiska överväganden i AI-baserade hälso- och sjukvårdslösningar.

Denna 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.

Denna instruktörleda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktas till hälso- och sjukvårdsprofessionella och forskare som vill utnyttja ChatGPT för att förbättra patientvård, förenkla arbetsflöden och förbättra resultat inom hälso- och sjukvården.

Efter denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå grunderna i ChatGPT och dess tillämpningar inom hälso- och sjukvården.
• Använda ChatGPT för att automatisera processer och interaktioner inom hälso- och sjukvård.
• Tillhandahålla korrekt medicinsk information och stöd till patienter med hjälp av ChatGPT.
• Använda ChatGPT för medicinska forskningar och analys.

Denna instruktörsvägleda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till mellannivåhälso- och sjukvårdsprofessorer, biomedicinska ingenjörer och AI-utvecklare som vill utnyttja Edge AI för innovativa hälso- och sjukvårdslösningar.

Vid slutet av denna utbildning 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 drabbarbaserade enheter och diagnostiska verktyg.
• Designa och distribuera patientövervakningssystem med hjälp av Edge AI.
• Hantera etiska och reglerande aspekter i hälso- och sjukvårdsAI-applikationer.

Denna instruktörsguidade, live-träning i Sverige (online eller på plats) är riktad till mellannivå- till avanceradnivåmedarbetare inom medicinsk AI-utveckling och data science som vill finjustera modeller för klinisk diagnos, sjukdomsprediktion och prognoser för patientutgångar med strukturerade och ostrukturerade medicinska data.

Efter denna träning kommer deltagarna att kunna:

• Finjustera AI-modeller på hälso- och sjukvårdsdatauppsättningar, inklusive EMRs, bildning och tidsserie data.
• Tillämpa överföringsinlärning, domänanpassning och modellkomprimering i medicinska sammanhang.
• Hantera sekretess, bias och regelverksnära efterlevnad vid modellutveckling.
• Distribuera och övervaka finjusterade modeller i verkliga hälso- och sjukvårds miljöer.

Generativ 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.

Denna handledarleddna, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till läromedelsnivåer från nybörjare till mellannivå för sjukvårdspersonal, dataanalytiker och beslutsfattare som vill förstå och använda generativ AI i kontexten av hälsosjukvården.

Vid slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förklara principerna och tillämpningarna av generativ AI i hälsosjukvården.
• Identifiera möjligheter för generativ AI att främja läkemedelsutveckling och personaliserad medicin.
• Använda generativa AI-tekniker för medicinsk bildning och diagnostik.
• Utvärdera de etiska implikationerna av AI i sjukhusmiljöer.
• Utveckla strategier för att integrera AI-tekniker i hälsosystem.

LangGraph 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.

Denna 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.

Ollama är en lättviktd plattform för att köra stora språkmodeller lokalt.

Detta instruktörsguidade, levande utbildning (online eller på plats) riktas till mellannivån hälso- och sjukvårdspraktiker och IT-team som vill distribuera, anpassa och operativisera Ollama-baserade AI-lösningar inom kliniska och administrativa miljöer.

Efter att ha slutfört denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Installera och konfigurera Ollama för säker användning inom hälso- och sjukvård.
• Integrera lokala LLMs i kliniska arbetsflöden och administrativa processer.
• Anpassa modeller för hälso- och sjukvårds-specifik terminologi och uppgifter.
• Tillämpa bästa praxis för integritet, säkerhet och regelverkskompatibilitet.

Kursformat

• Interaktiv föreläsning och diskussion.
• Praktiska demonstationer och vägledande övningar.
• Praktiskt implementering i en saniterad hälso- och sjukvårdsimuleringsmiljö.

Kursanpassningsalternativ

• För att begära en anpassad utbildning för denna kurs, kontakta oss för att boka.

TinyML är integrationen av maskininlärning i lågströms, resursbegränsade bärbara och medicinska enheter.

Detta instruktörssupporterade, liveutbildning (online eller på plats) är riktat till mellannivåpraktiker som vill implementera TinyML-lösningar för hälsöövervakning och diagnostiska tillämpningar.

Efter att ha slutfört denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Designa och distribuera TinyML-modeller för realtidshälsodataprocessering.
• Samla in, förbearbeta och tolka biosensoreringsdata för AI-drivna insikter.
• Optimera modeller för lågströms- och minnesbegränsade bärbara enheter.
• Utvärdera den kliniska relevansen, pålitligheten och säkerheten av TinyML-drivna resultat.

Kursens format

• Föreläsningar som stöds av livepresentationer och interaktiv diskussion.
• Praktiska övningar med data från bärbara enheter och TinyML-ramverk.
• Implementeringsövningar i en vägledande laboratoriemiljö.

Kursanpassningsalternativ

• För anpassad utbildning som stämmer överens med specifika hälsoteknikenheter eller regleringsarbetsflöden, kontakta oss för att anpassa programmet.