AI voor Gezondheidszorg met gebruik van Google Colab Training Cursus

Agentic AI is een benadering waarbij AI-systemen plannen, redeneren en gereedschapgebruikende acties ondernemen om doelen te bereiken binnen gedefinieerde beperkingen.

Deze door een instructeur geleide live training (online of op locatie) is gericht op geavanceerde teams in de gezondheidszorg en data die agentic AI-oplossingen willen ontwerpen, evalueren en beheren voor klinische en operationele toepassingen.

Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:

• Agentic AI-concepten en -beperkingen in gezondheidszorgcontexten te verklaren.
• Veilige agentenwerkstromen te ontwerpen met planning, geheugen en gereedschapgebruik.
• Ophalen-versterkte agenten te bouwen over klinische documenten en kennisbases.
• Agentgedrag te evalueren, te monitoren en te beheren met leidinglijnen en mens-in-de-schijf-controles.

Opzet van de cursus

• Interactieve lezing en begeleide discussie.
• Begeleide labo's en code-doorlopen in een sandboxomgeving.
• Scenario-gestuurde oefeningen over veiligheid, evaluatie en governance.

Cursusaanpassingsopties

• Om een aangepaste training voor deze cursus aan te vragen, neem dan contact met ons op om dit te regelen.

Deze door een instructeur geleide, live training (online of ter plekke) is gericht op gezondheidsprofessionals en AI-ontwikkelaars op tussen- en gevorderd niveau die AI-gestuurde gezondheidsoplossingen willen implementeren.

Aan het einde van deze training kunnen de deelnemers:

• De rol van AI-agenten in de gezondheidszorg en diagnostiek begrijpen.
• AI-modellen ontwikkelen voor medische beeldanalyse en voorspellende diagnostiek.
• AI integreren met elektronische patiëntendossiers (EPD) en klinische werkstromen.
• Nalaten van de gezondheidsregelgeving en ethische AI-praktijken waarborgen.

Deze door instructeurs geleide, live training op locatie of online is gericht op gezondheidsprofessionals op intermediair niveau die AI en AR/VR-oplossingen willen toepassen voor medische training, chirurgische simulaties en revalidatie.

Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn:

• De rol van AI in het verbeteren van AR/VR-ervaringen in de gezondheidszorg te begrijpen.
• AR/VR te gebruiken voor chirurgische simulaties en medische training.
• AR/VR-tools toe te passen in de revalidatie en therapie van patiënten.
• De ethische en privacy-kwesties bij AI-versterkte medische hulpmiddelen te verkennen.

Deze door een instructeur geleide, live training (online of op locatie) is bedoeld voor gezondheidsprofessionals en datawetenschappers op tussenniveau die AI-technologieën in gezondheidszorgomgevingen willen begrijpen en toepassen.

Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:

• De belangrijkste uitdagingen in de gezondheidszorg te identificeren waar AI een oplossing voor kan bieden.
• De invloed van AI op patiëntenzorg, veiligheid en medisch onderzoek te analyseren.
• De relatie tussen AI en zakelijke modellen in de gezondheidszorg te begrijpen.
• Fundamentele AI-concepten toe te passen op scenario's in de gezondheidszorg.
• Machine learning-modellen te ontwikkelen voor de analyse van medische gegevens.

Deze door een instructeur geleide, live training (online of ter plekke) is gericht op gezondheidsprofessionals en onderzoekers die ChatGPT willen gebruiken om de patiëntenzorg te verbeteren, workflows te stroomlijnen en gezondheidsuitkomsten te verbeteren.

Aan het einde van deze training kunnen de deelnemers:

• De basisprincipes van ChatGPT en de toepassingen in de gezondheidszorg begrijpen.
• ChatGPT gebruiken om gezondheidsprocessen en interacties te automatiseren.
• Accuraat medisch informatie en ondersteuning aan patiënten leveren met behulp van ChatGPT.
• ChatGPT toepassen voor medisch onderzoek en analyse.

Deze door een instructeur geleide, live training (online of op locatie) is gericht op beginnende datascientists en IT-professionals die de basisprincipes van datascientie willen leren met behulp van Google Colab.

Aan het einde van deze training kunnen de deelnemers:

• Google Colab installeren en navigeren.
• Basiscode in Python schrijven en uitvoeren.
• Datasetten importeren en verwerken.
• Visualisaties maken met behulp van Python bibliotheken.

Deze door een docent geleide, live training (online of ter plaatse) is gericht op beginnende datawetenschappers die willen leren hoe ze betekenisvolle en visueel aantrekkelijke data-visualisaties kunnen maken.

Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:

• Google Colab in te stellen en te navigeren voor data visualisatie.
• Verschillende soorten plots te maken met behulp van Matplotlib.
• Seaborn te gebruiken voor geavanceerde visualisatietechnieken.
• Plots aan te passen voor betere presentatie en duidelijkheid.
• Gegevens effectief te interpreteren en te presenteren met behulp van visuele hulpmiddelen.

Deze door een instructeur geleide, live training in België (online of op locatie) is gericht op gezondheidszorgprofessionals, biomedische ingenieurs en AI-ontwikkelaars op tussenniveau die Edge AI willen gebruiken voor innovatieve gezondheidsoplossingen.

Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:

• De rol en voordelen van Edge AI in de gezondheidszorg te begrijpen.
• AI-modellen te ontwikkelen en in te zetten op randapparaten voor gezondheidszorgtoepassingen.
• Edge AI-oplossingen te implementeren in draagbare apparaten en diagnostische hulpmiddelen.
• Patiëntbewakingssystemen te ontwerpen en in te zetten met behulp van Edge AI.
• Ethische en regelgevende overwegingen in gezondheidszorg AI-toepassingen aan te pakken.

Deze door een instructeur geleide, live training (online of op locatie) is gericht op ontwikkelaars en datawetenschappers van medische AI op tussen- en gevorderd niveau die modellen willen verfijnen voor klinische diagnose, ziektevoorspelling en het voorspellen van patiëntuitkomsten door middel van gestructureerde en ongestructureerde medische gegevens.

Aan het einde van deze training kunnen de deelnemers:

• AI-modellen verfijnen op gezondheidszorgdatasets, inclusief EMRs, beelden en tijdreeksgegevens.
• Transfer learning, domeinadaptatie en modelcompressie toepassen in medische contexten.
• Privacy, bias en naleving van regelgeving aanpakken bij de ontwikkeling van modellen.
• Verfijnde modellen in real-world gezondheidszorgomgevingen implementeren en monitoren.

Generative AI is een technologie die nieuwe inhoud zoals tekst, afbeeldingen en aanbevelingen genereert op basis van prompts en gegevens.

Deze door een instructeur geleide live-training (online of op locatie) is bedoeld voor gezondheidszorgprofessionals op beginners- tot intermediair niveau die generative AI en prompt engineering willen gebruiken om de efficiëntie, nauwkeurigheid en communicatie in medische contexten te verbeteren.

Aan het einde van deze training kunnen de deelnemers:

• De basisprincipes van generative AI en prompt engineering begrijpen.
• AI-tools toepassen om klinische, administratieve en onderzoekstaken te stroomlijnen.
• Zorgen voor ethische, veilige en nalevingsconforme gebruik van AI in de gezondheidszorg.
• Prompts optimaliseren voor consistente en nauwkeurige resultaten.

Opzet van de cursus

• Interactieve lezingen en discussies.
• Pratische oefeningen en casestudies.
• Hands-on experimenteren met AI-tools.

Opties voor aanpassing van de cursus

• Neem contact met ons op om een aangepaste training voor deze cursus te regelen.

Deze door instructeurs geleide, live-training op België (online of ter plaatse) is gericht op beginnende tot gemiddelde gezondheidszorgprofessionals, data-analyseurs en beleidsmakers die generative AI willen begrijpen en toepassen in de context van de gezondheidszorg.

Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:

• De principes en toepassingen van generative AI in de gezondheidszorg te uitleggen.
• Mogelijkheden te identificeren voor generative AI om de ontdekking van geneesmiddelen en gepersonaliseerde geneeskunde te verbeteren.
• Generative AI-technieken te gebruiken voor medische beeldvorming en diagnostiek.
• De ethische implicaties van AI in medische omgevingen te beoordelen.
• Strategieën te ontwikkelen voor de integratie van AI-technologieën in gezondheidssystemen.

LangGraph maakt stateful, multi-actor workflows mogelijk die door LLMs worden aangedreven, met precieze controle over uitvoeringspaden en toestandspersistentie. In de gezondheidszorg zijn deze mogelijkheden cruciaal voor naleving, interoperabiliteit en het bouwen van beslissingsondersteunende systemen die aansluiten bij medische workflows.

Deze door een instructeur geleide, live training (online of op locatie) is bedoeld voor professionals met een tussen- tot geavanceerd niveau die LangGraph-gebaseerde gezondheidsoplossingen willen ontwerpen, implementeren en beheren, terwijl zij zich bezighouden met regulerende, ethische en operationele uitdagingen.

Aan het einde van deze training kunnen de deelnemers:

• LangGraph-workflows specifiek voor de gezondheidszorg ontwerpen met inachtneming van naleving en auditabiliteit.
• LangGraph-applicaties integreren met medische ontologieën en standaarden (FHIR, SNOMED CT, ICD).
• Bewaarde praktijken toepassen voor betrouwbaarheid, traceerbaarheid en uitlegbaarheid in gevoelige omgevingen.
• LangGraph-applicaties in productiesettings in de gezondheidszorg implementeren, bewaken en valideren.

Opzet van de cursus

• Interactieve lezing en discussie.
• Handson-oefeningen met echte casestudies.
• Implementatiepraktijk in een live-labomgeving.

Opties voor cursusaanpassing

• Om een aangepaste training voor deze cursus aan te vragen, neem dan contact met ons op om dit te regelen.

Deze door een instructeur geleide, live training op België (online of ter plaatse) is gericht op gezondheidszorgprofessionals, medisch onderzoekers en AI-ontwikkelaars op tussen- en gevorderd niveau die multimodal AI willen toepassen in medische diagnostiek en gezondheidszorgtoepassingen.

Aan het einde van deze training kunnen de deelnemers:

• De rol van multimodal AI in de moderne gezondheidszorg begrijpen.
• Gestructureerde en ongestructureerde medische gegevens integreren voor AI-gestuurde diagnostiek.
• AI-technieken toepassen om medische afbeeldingen en elektronische patiëntendossiers te analyseren.
• Voorspellende modellen ontwikkelen voor ziekte-diagnostiek en behandelingsaanbevelingen.
• Spraak- en natuurlijke taalverwerking (NLP) implementeren voor medische transcriptie en patiëntinteractie.

Deze door een instructeur geleide, live training (online of op locatie) is bedoeld voor geavanceerde zorgprofessionals en AI-ontwikkelaars die prompt engineering technieken willen inzetten voor het verbeteren van medische workflows, onderzoeksefficiëntie en patiëntresultaten.

Aan het einde van deze training kunnen de deelnemers:

• De basisprincipes van prompt engineering in de gezondheidszorg begrijpen.
• AI-prompts gebruiken voor klinische documentatie en patiëntinteracties.
• AI inzetten voor medisch onderzoek en literatuuronderzoek.
• Geneesmiddelontwikkeling en klinische besluitvorming verbeteren met AI-gedreven prompts.
• Na te komen aan de wettelijke en ethische normen in AI voor de gezondheidszorg.

Deze instructeurgeleide, live training (online of op locatie) is bedoeld voor beginnende ontwikkelaars en data-analisten die Python programmeren willen leren van de grond af met behulp van Google Colab.

Aan het einde van deze training kunnen de deelnemers:

• De basis van de Python programmeertaal begrijpen.
• Python code in de Google Colab omgeving implementeren.
• Bestuursstructuren gebruiken om de stroom van een Python programma te beheren.
• Functies maken om code effectief te organiseren en te hergebruiken.
• Basisbibliotheken voor Python programmeren verkennen en gebruiken.