TinyML in de gezondheidszorg: AI op draagbare apparaten Training Cursus

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

Deze door instructeurs geleide live-training (online of op locatie) is gericht op gezondheidszorg- en datateams op tussenniveau die agentic AI-oplossingen voor klinische en operationele toepassingen willen ontwerpen, evalueren en beheren.

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

• Agentic AI-concepten en beperkingen in gezondheidszorgcontexten te verklaren.
• Veilige agentworkflows te ontwerpen met planning, geheugen en gereedschapgebruik.
• Retrieval-versterkte agents te bouwen over klinische documenten en kennisbanken.
• Agentgedrag te evalueren, te monitoren en te beheren met leidinglijnen en human-in-the-loop-controles.

Formaat van de cursus

• Interactieve lezingen en begeleide discussies.
• Geleide labs en code-doorlopers in een sandboxomgeving.
• Scenario-gebaseerde oefeningen over veiligheid, evaluatie en beheer.

Opties voor cursusaanpassing

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

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.

Dit 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.

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 in België (online of ter plaatse) is gericht op middelvorderlijke gezondheidsprofessionals, biomedische ingenieurs en AI-ontwikkelaars die willen profiteren van Edge AI voor innovatieve gezondheidsoplossingen.

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

• De rol en voordelen van Edge AI in de gezondheidszorg te begrijpen.
• AI-modellen op edge-apparaten voor gezondheidsapplicaties te ontwikkelen en implementeren.
• Edge AI-oplossingen in draagbare apparaten en diagnostische tools te implementeren.
• Patiëntmonitoringsystemen met behulp van Edge AI te ontwerpen en implementeren.
• Ethische en reguleringsoverwegingen in gezondheids-AI-applicaties aan te gaan.

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.

Ollama is een lichtgewicht platform voor het lokaal uitvoeren van grote taalmodellen.

Deze instructeurgeleide live-training (online of ter plaatse) is gericht op middelvorderige gezondheidszorgprofessionals en IT-teams die wensen om Ollama-gebaseerde AI-oplossingen te implementeren, aan te passen en operationeel te maken in klinische en administratieve omgevingen.

Na het volgen van deze training zullen de deelnemers in staat zijn:

• Ollama te installeren en te configureren voor veilig gebruik in gezondheidszorginstellingen.
• Lokale taalmodellen (LLM's) te integreren in klinische werkprocessen en administratieve procedures.
• Modellen aan te passen voor gezondheidszorgspecifieke terminologie en taken.
• Best practices toe te passen voor privacy, veiligheid en regelgeving.

Format van de cursus

• Interactieve les en discussie.
• Praktische demonstraties en begeleide oefeningen.
• Praktijkgerichte implementatie in een gesimuleerde gezondheidszorgomgeving.

Cursusaanpassingsmogelijkheden

• Voor een op maat gemaakte training voor deze cursus kunt u ons contacten om de details te bespreken.

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 begeleide, live training op België (online of ter plaatse) is bedoeld voor geavanceerde embedded engineers, IoT-ontwikkelaars en AI-onderzoekers die TinyML-technieken willen implementeren voor AI-aangedreven toepassingen op energiezuinige hardware.

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

• De basisprincipes van TinyML en edge AI te begrijpen.
• Lichtgewichtige AI-modellen op microcontrollers te implementeren.
• AI-inferentie te optimaliseren voor laag energieverbruik.
• TinyML te integreren met echte IoT-toepassingen.