Ollama-toepassingen in de gezondheidszorg Training Cursus
Ollama is een lichtgewicht platform voor het lokaal draaien van grote taalmodellen (LLM's).
Deze door een docent begeleide, live training (online of locatiegebonden) is bedoeld voor gezondheidszorgprofessionals en IT-teams met een tussenstapniveau die AI-oplossingen op basis van Ollama willen implementeren, aanpassen en operationeel maken binnen klinische en administratieve omgevingen.
Na afloop van deze training kunnen deelnemers:
- Ollama installeren en configureren voor veilig gebruik in de gezondheidszorg.
- Lokale LLM's integreren in klinische werkstromen en administratieve processen.
- Modellen aanpassen voor terminologie en taken die specifiek zijn voor de gezondheidszorg.
- Best practices toepassen voor privacy, veiligheid en naleving van regelgeving.
Opzet van de cursus
- Interactieve lezingen en discussies.
- Praktische demonstraties en begeleide oefeningen.
- Praktische implementatie in een geïsoleerde simulatieomgeving voor de gezondheidszorg.
Opties voor maatwerk
- Contacteer ons om een gepersonaliseerde training voor deze cursus te regelen.
Cursusaanbod
Inleiding tot Ollama in de gezondheidszorg
- Begrip van lokale LLM-implementatie
- Waarom de gezondheidszorg baat heeft bij modellen op het apparaat
- Belangrijkste functies en beperkingen van Ollama
Installatie en configuratie van Ollama
- Systeemvereisten en opzet
- Modelselectie en installatiestromen
- Configuratie van de omgeving voor toepassingen in de gezondheidszorg
Toepassingen specifiek voor de gezondheidszorg
- Ondersteuning bij klinische documentatie
- Patiëntcommunicatie en samenvattingen
- Werkstroomautomatisering in ziekenhuizen en klinieken
Aanpassen en fine-tunen van modellen
- Prompt engineering voor scenario's in de gezondheidszorg
- Uitbreiden van modellen met domeinspecifieke gegevens
- Beheer van prestaties en inferentiequaliteit
Integratie met systemen in de gezondheidszorg
- API's en overwegingen voor interoperabiliteit
- Aankoppeling aan EHR- en HIS-omgevingen
- Automatisering en scripting voor dagelijkse bewerkingen
Gegevensprivacy, veiligheid en naleving van regelgeving
- Voordelen van lokale modellen voor gegevensbescherming
- HIPAA en regionale regulatorische overwegingen
- Beveiligde implementatiepatronen
Testen, valideren en kwaliteitsborging
- Beoordelen van modelaccuratuur en betrouwbaarheid
- Evaluatie van klinische veiligheid en risico's
- Strategieën voor continue verbetering
Operationele implementatie en onderhoud
- Bewaken van prestaties en gebruik
- Upgraden van modellen en afhankelijkheden
- Oplossen van veelvoorkomende problemen
Samenvatting en vervolgstappen
Vereisten
- Kenis van klinische werkstromen
- Ervaring met data-analyse of IT-systemen in de gezondheidszorg
- Bekendheid met basisbegrippen van kunstmatige intelligentie
Publiek
- Professionalen in de gezondheidszorg
- Medisch IT-personeel
- Analisten en technische beheerders
Voor open trainingen is een minimum aantal van 5 deelnemers vereist
Ollama-toepassingen in de gezondheidszorg Training Cursus - Boeking
Ollama-toepassingen in de gezondheidszorg Training Cursus - Navraag
Ollama-toepassingen in de gezondheidszorg - Consultancyaanvraag
Voorlopige Aankomende Cursussen
Gerelateerde cursussen
Geavanceerd debuggen en evalueren van Ollama-modellen
35 UrenAgentic AI in de Gezondheidszorg
14 UrenAI-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.
Het afstemmen van AI op de gezondheidszorg: Medische diagnostiek en voorspellende analyse
14 UrenDeze praktijkgerichte training, begeleid door een instructeur in België (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.
Generatieve AI en prompt engineering in de gezondheidszorg
8 UrenGeneratieve 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 zorg: Workflow-orchestratie voor gereguleerde omgevingen
35 UrenMultimodal 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.
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 UrenDeze live training met instructeur in België behandelt de implementatie van TinyML-oplossingen voor gezondheidsmonitoring en diagnostiek. Deelnemers leren modellen ontwerpen voor realtime gezondheidsdata, optimaliseren voor low-power draagbare apparaten en klinische betrouwbaarheid garanderen. De cursus bevat hands-on laboefeningen.