Het afstemmen van AI op de gezondheidszorg: Medische diagnostiek en voorspellende analyse Training Cursus
Het afstemmen van AI-modellen is een essentieel proces om vooraf getrainde modellen geschikt te maken voor specifieke medische toepassingen op het gebied van diagnostiek en voorspelling.
Deze praktijkgerichte training, begeleid door een instructeur (online of op locatie), is bedoeld voor medisch AI-ontwikkelaars en datawetenschappers met een middenniveau of hoger die modellen willen afstemmen op klinische diagnostiek, ziektevoorspelling en het voorspellen van patiëntresultaten aan de hand van gestructureerde en ongestructureerde medische gegevens.
Na het volgen van deze training zijn de deelnemers in staat om:
- AI-modellen af te stemmen op gezondheidsgegevens, waaronder elektronische patiëntdossiers, beeldmateriaal en tijdreeksdata.
- Transfer learning, domeinaanpassing en modelcompressie toe te passen binnen een medische context.
- Rekening te houden met privacykwesties, vooroordelen in modellen en wettelijke vereisten tijdens het ontwikkelingsproces.
- Afgestemde modellen te implementeren en te monitoren binnen werkelijke gezondheidszorgomgevingen.
Opzet van de cursus
- Interactieve lezingen en discussies.
- Talrijke oefeningen en praktijkopdrachten.
- Praktische implementatie in een live-labomgeving.
Mogelijkheden tot maatwerk aanpassing van de cursus
- Wilt u een op maat gemaakte versie van deze training? Neem dan contact met ons op om de details te bespreken.
Cursusaanbod
Inleiding tot AI in de gezondheidszorg
- Toepassingen van AI bij ondersteuning van klinische besluitvorming en diagnostiek
- Overzicht van verschillende typen medische data: gestructureerde, tekstuele, beeldmateriaal en sensorgegevens
- Specifieke uitdagingen bij het ontwikkelen van AI-toepassingen in de gezondheidszorg
Voorbereiding en beheer van medische gegevens
- Werken met elektronische patiëntdossiers, laboratoriumresultaten en HL7/FHIR-data
- Voorverwerking van medisch beeldmateriaal (DICOM, CT-scans, MRI-beelden en röntgenfoto’s)
- Verwerken van tijdreeksdata afkomstig van wearables of bewakingsapparatuur op intensive care-afdelingen
Technieken voor het afstemmen van AI-modellen op de gezondheidszorg
- Transfer learning en domeinaanpassing specifiek voor de medische sector
- Taakgerichte afstelling van modellen voor classificatie- en regressietaken
- Afstemmen van modellen bij beperkte hoeveelheid geannoteerde data
Ziektevoorspelling en het voorspellen van uitkomsten
- Risicoscoreberekening en vroegtijdige waarschuwingssystemen
- Voorspellende analyse met betrekking tot heropname in het ziekenhuis of respons op behandelingen
- Integratie van modellen die gebruikmaken van meerdere datatypes
Ethiek, privacy en wettelijke overwegingen
- Regelgeving zoals HIPAA en GDPR, evenals zorgvuldige omgang met patiëntgegevens
- Verminderen van vooroordelen in modellen en het uitvoeren van rechtvaardigheidsaudits
- Verklarelijkheid van AI-modellen binnen klinische besluitvormingsprocessen
Beoordeling en validatie van modellen in klinische settingen
- Prestatiemetingen zoals AUC, gevoeligheid, specificiteit en F1-score
- Validatietechnieken voor datasets met ongelijke verdelingen of waarbij een hoge risicofactor is
- Testprocedures zowel in gesimuleerde als werkelijke omgevingen
Implementatie en monitoring van modellen binnen de gezondheidszorg
- Integratie van modellen in het ziekenhuisinformatiesysteem
- Toepassing van CI/CD-procedures in een streng gereguleerde medische omgeving
- Detecteren van afwijkingen na implementatie en voortdurend verbeteren van modellen
Samenvatting en vervolgstappen
Vereisten
- Kennis van de basisprincipes van machine learning en gesuperviseerd leren
- Ervaring met medische datasets zoals elektronische patiëntdossiers, beeldmateriaal of klinische notities
- Begrip van Python en machine learning-frameworks (bijvoorbeeld TensorFlow en PyTorch)
Doelgroep
- Medisch AI-ontwikkelaars
- Datawetenschappers in de gezondheidszorg
- Professionals die diagnostische of voorspellende modellen ontwikkelen voor de gezondheidszorg
Voor open trainingen is een minimum aantal van 5 deelnemers vereist
Het afstemmen van AI op de gezondheidszorg: Medische diagnostiek en voorspellende analyse Training Cursus - Boeking
Het afstemmen van AI op de gezondheidszorg: Medische diagnostiek en voorspellende analyse Training Cursus - Navraag
Het afstemmen van AI op de gezondheidszorg: Medische diagnostiek en voorspellende analyse - Consultancyaanvraag
Voorlopige Aankomende Cursussen
Gerelateerde cursussen
Geavanceerd fine-tuning en beheer van prompts in Vertex AI
14 UrenVertex AI biedt geavanceerde tools voor het fine-tunen van grote modellen en het beheren van prompts. Hierdoor kunnen ontwikkelaars en data-experts de nauwkeurigheid van modellen optimaliseren, iteratieprocessen versnellen en zorgvuldige evaluatie verzorgen met behulp van ingebouwde bibliotheken en services.
Deze begeleide live-training (online of op locatie) is bedoeld voor deelnemers met een tussen- tot gevorderd niveau die hun prestaties en betrouwbaarheid van generatieve AI-toepassingen willen verbeteren. Dit doen zij onder meer via gesuperviseerd fine-tuning, versiebeheer van prompts en evaluatiestrategieën binnen Vertex AI.
Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:
- Gesuperviseerde fine-tuningtechnieken toepassen op Gemini-modellen in Vertex AI.
- Workflows voor promptbeheer implementeren, waaronder versiebeheer en testen.
- Evaluatiebibliotheken benutten om de prestaties van AI te benchmarken en te verbeteren.
- Geoptimaliseerde modellen in productieomgevingen implementeren en monitoren.
Opzet van de cursus
- Interactieve lezingen en discussies.
- Praktische oefeningen waarbij Vertex AI-tools voor fine-tuning en promptbeheer worden gebruikt.
- Case studies over het optimaliseren van bedrijfsmatige AI-modellen.
Mogelijkheden tot cursuscustomisatie
- Indien u een op maat gemaakte training wenst, kunt u contact met ons opnemen om de details af te spreken.
Agentic AI in de gezondheidszorg
14 UrenAgentic AI is een benadering waarbij AI-systemen plannen, redeneren en gereedschappen gebruiken om doelstellingen te bereiken binnen bepaalde grenzen.
Deze door een instructeur geleide training (online of op locatie) richt zich op zorg- en datateams met een gemiddelde technische kennis, die agentic AI-oplossingen willen ontwerpen, evalueren en beheren voor klinische en operationele toepassingen.
Na afronding van deze training zullen deelnemers in staat zijn om:
- De concepten en beperkingen van agentic AI binnen de gezondheidszorg uit te leggen.
- Veilige workflows voor agents te ontwerpen, waarbij planning, geheugen en het gebruik van hulpmiddelen centraal staan.
- Agents te bouwen die medische documenten en kennisbases kunnen raadplegen voor verbeterde informatieverwerving.
- Het gedrag van agents te evalueren, monitoren en beheersen middels veiligheidsmaatregelen en menselijke controlemechanismen.
Vorm van de cursus
- Interactieve lezingen en begeleide discussies.
- Begeleide praktijkoefeningen en het doorlopen van code in een veilige testomgeving.
- Scenario-gebaseerde oefeningen over veiligheid, evaluatie en governance.
Mogelijkheden tot cursusaanpassing
- Wilt u een op maat gemaakte versie van deze cursus? Neem dan contact met ons op om de details te bespreken.
AI-agenten voor gezondheidszorg en diagnostiek
14 UrenDeze door een instructeur geleide, live training in België (online of op locatie) is bedoeld voor zorgprofessionals en AI-ontwikkelaars met een gemiddelde tot gevorderde kennis die AI-gestuurde oplossingen in de gezondheidszorg willen implementeren.
Aan het einde van deze training zullen deelnemers in staat zijn om:
- De rol van AI-agenten in de gezondheidszorg en diagnostiek te begrijpen.
- AI-modellen te ontwikkelen voor analyse van medische beelden en voorspellende diagnostiek.
- AI te integreren met elektronische patiëntendossiers (EHR) en klinische werkprocessen.
- Naleving van gezondheidszorgreguleringen en ethische AI-praktijken te waarborgen.
AI en AR/VR in de gezondheidszorg
14 UrenDeze live-training onder begeleiding van een instructeur in België (online of ter plaatse) is bedoeld voor zorgprofessionals met middenniveau die AI- en AR/VR-oplossingen willen toepassen voor medische training, chirurgische simulaties en revalidatie.
Na het volgen van deze cursus kunnen de deelnemers:
- Het belang van AI bij het verbeteren van AR/VR-ervaringen in de gezondheidszorg begrijpen.
- AR/VR gebruiken voor chirurgische simulaties en medische training.
- AR/VR-tools toepassen bij de revalidatie en behandeling van patiënten.
- De ethische en privacygerelateerde uitdagingen rond AI-gestuurde medische hulpmiddelen verkennen.
AI voor de gezondheidszorg met Google Colab
14 UrenDeze door instructeurs geleide live-training in België (online of op locatie) is bedoeld voor datawetenschappers en zorgprofessionals op middenniveau die AI willen toepassen voor geavanceerde gezondheidszorggedreven doeleinden via Google Colab.
Aan het einde van deze training zullen deelnemers in staat zijn om:
- AI-modellen voor de gezondheidszorg te implementeren met behulp van Google Colab.
- AI te gebruiken voor voorspellende modellering op basis van gezondheidsgegevens.
- Medische beelden te analyseren met behulp van AI-gestuurde technieken.
- De ethische aspecten van AI-oplossingen in de gezondheidszorg te verkennen.
Kunstmatige intelligentie in de zorg
21 UrenDeze live-training onder leiding van een instructeur in België (online of op locatie) is bedoeld voor gezondheidsprofessionals en datawetenschappers met een middenniveau die KI-technologieën willen begrijpen en toepassen binnen de zorgomgeving.
Aan het einde van deze training zullen deelnemers in staat zijn om:
- De belangrijkste uitdagingen in de gezondheidszorg te identificeren die met KI kunnen worden aangepakt.
- De impact van KI op patiëntenzorg, veiligheid en medisch onderzoek te analyseren.
- Het verband tussen kunstmatige intelligentie en zorg-gerelateerde bedrijfsmodellen te begrijpen.
- De fundamentele concepten van KI toe te passen op praktische situaties binnen de gezondheidszorg.
- Machine learning-modellen te ontwikkelen voor het analyseren van medische gegevens.
ChatGPT voor de gezondheidszorg
14 UrenDeze door een instructeur geleide, live-training in België (online of op locatie) is bestemd voor zorgprofessionals en onderzoekers die ChatGPT willen benutten om de patiëntenzorg te verbeteren, werkprocessen te optimaliseren en resultaten binnen de gezondheidszorg te versterken.
Na afloop van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:
- De basisprincipes van ChatGPT en diens toepassingen binnen de gezondheidszorg te begrijpen.
- ChatGPT te gebruiken voor het automatiseren van zorgprocessen en -interacties.
- Met behulp van ChatGPT nauwkeurige medische informatie te verstrekken en ondersteuning te bieden aan patiënten.
- ChatGPT toe te passen bij medisch onderzoek en analyses.
Edge AI voor de gezondheidszorg
14 UrenDeze door instructeurs begeleide live-training in België (online of op locatie) is bedoeld voor zorgprofessionals, biomedische ingenieurs en AI-ontwikkelaars die op middenniveau zich bezighouden met het toepassen van Edge AI voor innovatieve oplossingen binnen de gezondheidszorg.
Na afloop van deze training zijn deelnemers in staat om:
- De rol en voordelen van Edge AI in de zorg te begrijpen.
- AI-modellen te ontwikkelen en te implementeren op edge-apparaten voor medische toepassingen.
- Edge AI-oplossingen toe te passen in wearables en diagnostische hulpmiddelen.
- Patiëntbewakingssystemen te ontwerpen en implementeren met behulp van Edge AI.
- Rekening te houden met ethische en regelgevende aspecten bij het gebruik van AI in de zorg.
Generatieve AI en prompt engineering in de zorg
8 UrenGeneratieve AI is een technologie die nieuwe inhoud creëert, zoals tekst, afbeeldingen en aanbevelingen, op basis van prompts en data.
Deze live-training onder begeleiding van een instructeur (online of op locatie) is bedoeld voor zorgprofessionals met een beginners- tot middenniveau die generatieve AI en prompt engineering willen inzetten om efficiëntie, nauwkeurigheid en communicatie in medische situaties te verbeteren.
Na afloop van deze training zullen deelnemers in staat zijn tot het volgende:
- De basisprincipes van generatieve AI en prompt engineering begrijpen.
- AI-hulpmiddelen gebruiken om klinische, administratieve en onderzoeksprocessen te stroomlijnen.
- Ethisch verantwoord, veilig en in overeenstemming met de wetgeving AI toepassen in de zorgsector.
- Prompts optimaliseren om consistente en nauwkeurige resultaten te verkrijgen.
Vorm van de cursus
- Interactieve lezingen en discussies.
- Praktische oefeningen en casestudy’s.
- Hands-on experimenteren met AI-hulpmiddelen.
Mogelijkheden tot cursusaanpassing
- Wilt u een op maat gemaakte training? Neem dan contact met ons op om de details te bespreken.
Generatieve AI in de zorg: een transformatie van geneeskunde en patiëntenzorg
21 UrenDeze live-training onder begeleiding van een instructeur in België (online of op locatie) richt zich op zorgprofessionals, data-analisten en beleidsmakers met een begin- tot gemiddelde kennisniveau die meer willen leren over het toepassen van generatieve AI in de gezondheidszorg.
Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:
- De principes en toepassingen van generatieve AI in de zorg uit te leggen.
- Mogelijkheden te identificeren waarin generatieve AI kan bijdragen aan medicijnontwikkeling en gepersonaliseerde geneeskunde.
- Technieken op basis van generatieve AI te gebruiken voor medische beeldvorming en diagnostiek.
- De ethische gevolgen van het gebruik van AI in medische contexten te beoordelen.
- Strategieën te ontwikkelen om AI-technologieën succesvol te integreren binnen zorgorganisaties.
LangGraph in de gezondheidszorg: Workflow-orchestratie voor reguliere omgevingen
35 UrenLangGraph maakt het mogelijk om gestructureerde workflows te ontwerpen waarbij meerdere actoren betrokken zijn en die worden aangestuurd door LLM’s. Hierbij heeft men volledige controle over de uitvoeringsvolgorde en het bewaren van toestanden. In de gezondheidszorg zijn deze mogelijkheden essentieel om te voldoen aan regelgeving, onderlinge samenwerking tussen systemen mogelijk te maken en beslissingsondersteunende systemen te ontwikkelen die aansluiten bij medische werkprocessen.
Deze praktijkgerichte training, verzorgd door een instructeur (online of ter plaatse), is bedoeld voor professionals met een middenniveau tot gevorderde kennis die LangGraph-gebaseerde oplossingen willen ontwikkelen en beheren binnen de gezondheidszorg – rekening houdend met regulerings-, ethische en operationele aspecten.
Aan het einde van deze training zullen deelnemers in staat zijn om:
- LangGraph-workflows te ontwerpen die specifiek voldoen aan wettelijke eisen en auditvereisten binnen de gezondheidszorg.
- LangGraph-applicaties te integreren met medische taxonomieën en standaarden zoals FHIR, SNOMED CT en ICD.
- Beste praktijken toe te passen op het gebied van betrouwbaarheid, traceerbaarheid en verklarelijkheid in gevoelige zorgomgevingen.
- LangGraph-applicaties succesvol uit te rollen, te monitoren en te valideren binnen productieomgevingen in de gezondheidszorg.
Opbouw van de cursus
- Interactieve lezingen en discussies.
- Praktische oefeningen op basis van reële casussen uit de praktijk.
- Hands-on implementatie in een live-lab-omgeving.
Mogelijkheden tot cursusaanpassing
- Wilt u een op maat gemaakte training? Neem dan contact met ons op om de details af te spreken.
Multimodal AI voor de zorgsector
21 UrenDeze praktijkgerichte training onder leiding van een instructeur in België (online of op locatie) is bedoeld voor zorgprofessionals, medisch onderzoekers en AI-ontwikkelaars met een gemiddelde tot gevorderde kennis die multimodal AI willen toepassen in diagnostiek en andere zorgtoepassingen.
Na afloop van deze training zijn de deelnemers in staat om:
- De rol van multimodal AI in de moderne gezondheidszorg te begrijpen.
- Strukturele en ongestructureerde medische gegevens te combineren voor diagnostiek met behulp van AI.
- AI-technieken toe te passen bij de analyse van medische beelden en elektronische patiëntendossiers.
- Voorspellingsmodellen te ontwikkelen voor ziektediagnose en behandeladviezen.
- Spraak- en natuurlijke taalverwerking (NLP) in te zetten voor medische transcriptie en interacties met patiënten.
Ollama-toepassingen in de gezondheidszorg
14 UrenOllama is een lichtgewicht platform waarmee grote taalmodellen lokaal kunnen worden uitgevoerd.
Deze door een instructeur begeleide, live-training (online of op locatie) richt zich op gezondheidszorgprofessionals en IT-teams met middenniveau die Ollama-gebaseerde AI-oplossingen willen implementeren, aanpassen en operationeel maken binnen zowel klinische als administratieve omgevingen.
Na afronding van deze training zijn de deelnemers in staat tot het volgende:
- Ollama veilig te installeren en configureren voor gebruik in de gezondheidszorg.
- Lokale taalmodellen te integreren in klinische werkprocessen en administratieve procedures.
- Modellen aan te passen zodat ze specifieke medische terminologie en taken beheersen.
- De beste praktijken toe te passen op het gebied van privacy, beveiliging en naleving van regelgeving.
Opbouw van de cursus
- Interactieve lezingen en discussies.
- Praktische demonstraties en begeleide oefeningen.
- Het daadwerkelijk implementeren in een geïsoleerde simulatieomgeving voor de gezondheidszorg.
Mogelijkheden tot cursusaanpassing
- Wilt u een op maat gemaakte versie van deze training? Neem dan contact met ons op om de details af te spreken.
Prompt Engineering voor de gezondheidszorg
14 UrenDeze interactieve training onder begeleiding van een instructeur (online of op locatie) richt zich op zorgprofessionals en AI-ontwikkelaars met basiskennis die kennis willen maken met prompt engineering om medische processen, onderzoekswerkzaamheden en patiëntresultaten te verbeteren.
Na afloop van deze training kunnen deelnemers:
- De basisprincipes van prompt engineering in een zorgcontext begrijpen.
- AI-prompts effectief inzetten voor klinische documentatie en patiëntinteracties.
- AI benutten voor onderzoek en het analyseren van medische literatuur.
- Medicijnontwikkeling en klinische besluitvorming verbeteren met gepersonaliseerde AI-prompts.
- Voldoen aan regelgevende eisen en ethische normen bij het gebruik van AI in de gezondheidszorg.
TinyML in de zorg: AI op draagbare apparaten
21 UrenTinyML is de integratie van machine learning in energiezuinige, beperkt uitgeruste draagbare en medische apparaten.
Deze door een instructeur geleide live-training (online of op locatie) richt zich op praktijkmensen met een gemiddelde kennisniveau die TinyML-oplossingen willen implementeren voor gezondheidsbewaking en diagnostische toepassingen.
Na afronding van deze training zijn de deelnemers in staat tot:
- Het ontwerpen en implementeren van TinyML-modellen voor realtime verwerking van gezondheidsgegevens.
- Het verzamelen, voorbereiden en interpreteren van gegevens uit biologische sensoren om AI-gestuurde inzichten te verkrijgen.
- Het optimaliseren van modellen voor draagbare apparaten met weinig energie en beperkte hoeveelheid geheugen.
- Het beoordelen van de klinische relevantie, betrouwbaarheid en veiligheid van uitkomsten verkregen via TinyML.
Opbouw van de cursus
- Colleges aangevuld met live demonstraties en interactieve discussies.
- Praktische oefeningen met gegevens van draagbare apparaten en TinyML-frameworks.
- Implementatieoefeningen in een begeleide laboratoriumomgeving.
Mogelijkheden tot cursusaanpassing
- Voor een op maat gemaakte training die aansluit bij specifieke zorgapparaten of regelgevende processen, neem dan contact met ons op voor het personaliseren van het programma.
