Fine-Tuning AI voor de gezondheidszorg: Medische Diagnose en Predictive Analytics Training Cursus
Fine-tuning is een kritisch proces voor het aanpassen van voor-getrainde AI-modellen aan specifieke diagnostische en voorspellende taken in de gezondheidszorg.
Deze door een docent geleide live training (online of op locatie) is bedoeld voor medische AI-ontwikkelaars en datawetenschappers op tussen- en gevorderd niveau die modellen willen afstemmen voor klinische diagnose, ziektevoorspelling en voorspelling van patiëntuitkomsten, gebruikmakend van gestructureerde en ongestructureerde medische gegevens.
Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:
- AI-modellen afstemmen op gezondheidszorgdatasetten, waaronder EMR's, beelden en tijdreeksgegevens.
- Overdracht van kennis, domeinadaptatie en modelcompressie toepassen in medische contexten.
- Privacy, vooringenomenheid en naleving van regelgeving aanpakken in de modellentwikkeling.
- Afgestemde modellen implementeren en monitoren in echte zorgomgevingen.
Opzet van de cursus
- Interactieve lezingen en discussies.
- Veel oefeningen en praktijkopdrachten.
- Handen-aan-praktijkimplementatie in een live-laboratoriumomgeving.
Opties voor cursusaanpassing
- Neem contact met ons op om een aangepaste training voor deze cursus te regelen.
Cursusaanbod
Inleiding tot AI in de Gezondheidszorg
- Toepassingen van AI in klinische beslissingsondersteuning en diagnostiek
- Overzicht van gezondheidsgegevensmodaliteiten: gestructureerd, tekst, beeld, sensor
- Uitdagingen specifiek voor de ontwikkeling van medische AI
Voorbereiding van gezondheidsgegevens en Management
- Werken met EMR's, labresultaten en HL7/FHIR-gegevens
- Voorverwerking van medische beelden (DICOM, CT, MRI, X-ray)
- Verwerking van tijdsreeksen uit draagbare apparaten of IC-monitors
Fine-Tuning Technieken voor gezondheidsmodellen
- Transfer learning en domeinspecifieke aanpassing
- Afstemming van modellen voor specifieke taken zoals classificatie en regressie
- Fijnafstemming met weinig middelen en beperkte geannoteerde gegevens
Ziektevoorspelling en resultaat Forecasting
- Risicoscoring en vroegwaarschuwingssystemen
- Voorspellende analyse voor heropname en behandelingsreactie
- Integratie van multimodale modellen
Ethiek, Privacy en Reguleringsoverwegingen
- HIPAA, GDPR en het afhandelen van patiëntengegevens
- Voorkoming van vooroordelen en fairness-auditing in modellen
- Verklarbaarheid in klinische besluitvorming
Evaluatie en Validatie van Modellen in Klinische Omgevingen
- Prestatie-metrics (AUC, sensitiviteit, specificiteit, F1)
- Validatietechnieken voor ongelijk verdeelde en hoog-risicodatasets
- Simulatie versus real-world-testpipelines
Implementatie en Monitoring in Gezondheidszorgomgevingen
- Integratie van modellen in IT-systemen van ziekenhuizen
- CI/CD in gereguleerde medische omgevingen
- Detectie van drift en continu leren na implementatie
Samenvatting en Volgende Stappen
Vereisten
- Kennis van machine learning principes en supervisieel leren
- Ervaring met gezondheidszorgdataset zoals EMR's, beeldgegevens, of klinische notities
- Kennis van Python en ML frameworks (bijvoorbeeld TensorFlow, PyTorch)
Doelgroep
- Medische AI-ontwikkelaars
- Gezondheidszorgdatawetenschappers
- Professionals die diagnostische of voorspellende gezondheidszorgmodellen bouwen
Voor open trainingen is een minimum aantal van 5 deelnemers vereist
Fine-Tuning AI voor de gezondheidszorg: Medische Diagnose en Predictive Analytics Training Cursus - Boeking
Fine-Tuning AI voor de gezondheidszorg: Medische Diagnose en Predictive Analytics Training Cursus - Navraag
Fine-Tuning AI voor de gezondheidszorg: Medische Diagnose en Predictive Analytics - Consultancyaanvraag
Consultancyaanvraag
Voorlopige Aankomende Cursussen
Gerelateerde cursussen
Agentic AI in de gezondheidszorg
14 UrenAgentic 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.
AI Agents voor gezondheidszorg en diagnostiek
14 UrenDeze 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.
AI en AR/VR in de gezondheidszorg
14 UrenDeze 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.
AI voor Gezondheidszorg met gebruik van Google Colab
14 UrenDit door een instructeur geleide, live training in België (online of op locatie) is bedoeld voor geavanceerde datawetenschappers en medische professionals die AI willen inzetten voor geavanceerde toepassingen in de gezondheidszorg met behulp van Google Colab.
Na afloop van deze training kunnen de deelnemers:
- AI-modellen implementeren voor gezondheidszorg met behulp van Google Colab.
- AI gebruiken voor voorspellende modellering in gezondheidsgegevens.
- Medische beelden analyseren met AI-aangedreven technieken.
- Ethische overwegingen in AI-gebaseerde oplossingen voor gezondheidszorg onderzoeken.
AI in de Gezondheidszorg
21 UrenDeze 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.
ChatGPT voor de gezondheidszorg
14 UrenDeze 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.
Edge AI voor Gezondheidszorg
14 UrenDeze 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.
Fine-Tuning van Modellen en Grote Taalmodellen (LLMs)
14 UrenDeze live training onder leiding van een instructeur in België (online of ter plaatse) is gericht op professionals van gemiddeld tot gevorderd niveau die vooraf getrainde modellen willen aanpassen voor specifieke taken en datasets.
Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:
- Begrijp de principes van fine-tuning en de toepassingen ervan.
- Bereid gegevenssets voor op het verfijnen van vooraf getrainde modellen.
- Verfijn grote taalmodellen (LLM's) voor NLP-taken.
- Optimaliseer de prestaties van modellen en pak veelvoorkomende uitdagingen aan.
Efficient Fine-Tuning with Low-Rank Adaptation (LoRA)
14 UrenDeze live training onder leiding van een instructeur in België (online of ter plaatse) is bedoeld voor ontwikkelaars van gemiddeld niveau en AI-beoefenaars die fine-tuningstrategieën voor grote modellen willen implementeren zonder dat er uitgebreide rekenbronnen nodig zijn.
Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:
- Begrijp de principes van Low-Rank Adaptation (LoRA).
- Implementeer LoRA voor efficiënte fijnafstelling van grote modellen.
- Optimaliseer de fijnafstelling voor omgevingen met beperkte bronnen.
- Evalueer en implementeer LoRA-afgestemde modellen voor praktische toepassingen.
Fine-Tuning voor Natural Language Processing (NLP)
21 UrenDeze door een instructeur geleide, live training in België (online of ter plaatse) is gericht op professionals van gemiddeld niveau die hun NLP-projecten willen verbeteren door de effectieve afstemming van vooraf getrainde taalmodellen.
Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:
- Begrijp de basisprincipes van fine-tuning voor NLP-taken.
- Verfijn vooraf getrainde modellen zoals GPT, BERT en T5 voor specifieke NLP-toepassingen.
- Optimaliseer hyperparameters voor verbeterde modelprestaties.
- Evalueer en implementeer nauwkeurig afgestemde modellen in real-world scenario's.
Generative AI en Prompt Engineering in de gezondheidszorg
8 UrenGenerative 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.
Generatieve AI in de gezondheidszorg: Medicijn en patiëntenzorg transformeren
21 UrenDeze 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 in de Gezondheidszorg: Workflow Orchestratie voor Gereguleerde Omgevingen
35 UrenLangGraph 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.
Multimodal AI voor de Gezondheidszorg
21 UrenDeze 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.
Prompt Engineering voor de Gezondheidszorg
14 UrenDeze 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.