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AI+ Doctor™ - eLearning (Prüfung inbegriffen)
AI & Machine Learning
Management

AI+ Doctor™ - eLearning (Prüfung inbegriffen)

275,00 EUR

  • 15 hours
eLearning

Die AI+ Doctor™ Zertifizierung wurde entwickelt, um medizinische Fachkräfte, klinische Forscher und Innovatoren im Gesundheitstechnologiebereich mit den Fähigkeiten auszustatten, künstliche Intelligenz in die klinische Praxis zu integrieren. Dieses Programm verbindet medizinisches Fachwissen mit KI-Techniken, um Diagnosen, Patientenüberwachung, Entscheidungsunterstützung und Innovationen im Gesundheitswesen zu unterstützen.

Hauptmerkmale

Sprache

Kurs und Material auf Englisch

Niveau

Anfängerniveau

Zugang

1 Jahr Zugang zur Plattform rund um die Uhr

6 Stunden Videounterricht & Multimedia

Empfehlung von 15 Stunden Lernzeit

Material

Video, PDF-Material, Audio-eBook, Podcasts, Quizze und Bewertungen.

Werkzeuge, die Sie erkunden werden

TensorFlow, Python, Scikit-learn, Keras, Jupyter Notebooks, Tableau, Matplotlib, SQL

Prüfung

Online-überwachtes Examen mit einer kostenlosen Wiederholungsprüfung

Zertifikat

Zertifikat über die Teilnahme inbegriffen

Hero

Transformation des Gesundheitswesens mit KI-gestützter Diagnostik

Maßgeschneidert für medizinische Fachkräfte, die darauf abzielen, KI in Diagnostik und Patientenmanagement einzusetzen

KI für Ärzte

Lernergebnisse

Am Ende dieses Kurses werden Sie in der Lage sein:

Verstehen Sie die Grundlagen der KI

und Prinzipien des maschinellen Lernens sowie deren praktische Anwendungen im modernen Gesundheitswesen.

Künstliche Intelligenz-Techniken in klinische Arbeitsabläufe integrieren

Verbesserung der Diagnose, Behandlungsplanung und Patientenergebnisse.

Medizinische Bildgebungsdaten analysieren

mit KI-gestützten Werkzeugen für genaue und effiziente Diagnostik.

Nutzen Sie prädiktive Analysen

um Gesundheitsrisiken zu identifizieren, Krankheitsverläufe vorherzusagen und präventive Pflege zu unterstützen.

Nutze NLP

Elektronische Gesundheitsakten (EHRs) zu interpretieren und aussagekräftige klinische Erkenntnisse zu extrahieren.

Implementieren Sie KI-gesteuerte klinische Entscheidungsunterstützungssysteme (CDSS)

für datengestütztes Patientenmanagement.

KI-Modelle entwerfen und bewerten

für personalisierte Medizin und präzise Behandlungsmethoden.

Ethik

Stellen Sie sicher, dass der Einsatz von KI in Gesundheitsumgebungen ethisch, transparent und regelkonform erfolgt.

Praktische Kompetenz nachweisen

durch klinische Simulationen und Abschlussprojekte, die echte medizinische Herausforderungen lösen.

Kurszeitplan

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  1. Künstliche Intelligenz für Ärzte verstehen

    Lektion 1

    • Von der klinischen Entscheidungsunterstützung zur diagnostischen Intelligenz
    • Was macht KI in der Medizin einzigartig?
    • Anwendungen von maschinellem Lernen im Gesundheitswesen
    • Gängige Algorithmen und ihre Funktionen in der medizinischen Praxis
    • Anwendungen in der realen Welt über medizinische Fachgebiete hinweg
    • Mythen über KI im Gesundheitswesen entlarven
    • Derzeit von Klinikern verwendete KI-Tools
    • Praktisch: Medizinische Bildanalyse mit MediScan AI

  2. KI in Diagnostik und Bildgebung

    Lektion 2

    • Grundlagen der neuronalen Netzwerke in der Medizin
    • Faltungsneuronale Netze (CNNs): KI-Sehvermögen in der medizinischen Bildgebung
    • Verständnis von Bildmodalitäten in der medizinischen KI
    • Der Lebenszyklus von KI-Modellen: Von der Datenvorbereitung bis zum Einsatz
    • Menschliche KI-Zusammenarbeit in der klinischen Diagnostik
    • Von der FDA zugelassene diagnostische KI-Tools: Gewährleistung von Vertrauen und Validierung
    • Praktisch: Erkundung der KI-gestützten Differentialdiagnose mit Symptoma

  3. Grundlagen der klinischen Datenanalyse

    Lektion 3

    • Übersicht über klinische Datentypen – Elektronische Gesundheitsakten, Laborergebnisse und Vitalwerte
    • Strukturierte vs. Unstrukturierte Gesundheitsdaten
    • Die Rolle von Dashboards bei klinischen Entscheidungsprozessen
    • Mustererkennung und Anomalien in Patientendaten
    • Identifizierung gefährdeter Patienten mithilfe prädiktiver KI-Bewertungen
    • Interaktive Aktivität: Nutzung eines KI-Assistenten für klinische Notizeinsichten

  4. Prädiktive Analytik und klinische Entscheidungsunterstützung

    Lektion 4

    • Prädiktive Modellierung zur Risikostratifizierung (z. B. Sepsis, Wiedereinweisungen)
    • Verständnis wichtiger Algorithmen – Logistische Regression, Entscheidungsbäume, Ensembles
    • Echtzeitwarnungen: Frühwarn- und Überwachungssysteme
    • Sensitivität vs. Spezifität – Auswahl der richtigen Metriken
    • KI-gesteuerte Anwendungsfälle in der Intensivstation und im Notfallmanagement

  5. NLP und generative KI in der klinischen Praxis

    Lektion 5

    • Grundlagen der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) in der Medizin
    • Rolle von großen Sprachmodellen (LLMs) im Gesundheitswesen
    • Prompt-Engineering für klinische Anwendungsfälle
    • Anwendungen generativer KI – Zusammenfassung, Übersetzung und Patientenkommunikation
    • Ambient Intelligence: Automatisierung der klinischen Dokumentation
    • Herausforderungen und Grenzen der NLP in der Medizin
    • Fallstudie: Verbesserung der Patientenversorgung durch Nabla Copilot

  6. Ethische und verantwortungsvolle KI in der Medizin

    Lektion 6

    • Bekämpfung von algorithmischer Verzerrung und deren klinische Auswirkungen
    • Erklärbarkeitswerkzeuge – SHAP, LIME und Modelltransparenz
    • Validierung der KI-Leistung in verschiedenen Bevölkerungsgruppen
    • Navigation regulatorischer Konformität – HIPAA, DSGVO, FDA/EMA
    • Entwicklung ethischer KI-Richtlinien für klinische Einrichtungen
    • Fallstudie: Erkennung von Verzerrungen in Pulsoximeter-Geräten

  7. Bewertung und Auswahl von KI-Werkzeugen

    Lektion 7

    • Kern-KI-Bewertungsmetriken erklärt
    • Interpretation von Konfusionsmatrizen und ROC-Kurven
    • Die Auswahl der richtigen Kennzahlen für klinische Anwendungen
    • Verständnis von KI-Ergebnissen zur Unterstützung klinischer Urteilsbildung
    • Bewertung von Anbieteraussagen und Zuverlässigkeit der Lösung
    • Erkennen von Warnsignalen bei kommerziellen KI-Tools
    • Checkliste: „10 wichtige Fragen vor der Einführung von KI-Lösungen“
    • Praktisch: Bewertung der Leistung von KI-Tools

  8. Implementierung von KI in den Betriebsabläufen des Gesundheitswesens

    Lektion 8

    • Praktische Anwendungsfälle für KI in verschiedenen Abteilungen identifizieren
    • Integration von KI in klinische Arbeitsabläufe (Diagnose, Behandlung, Nachsorge)
    • Planung von Pilotprojekten – Daten, Zeitpläne und Feedback-Schleifen
    • Definition Schlüsselrollen – Klinischer Leiter, KI-Spezialist, IT-Support
    • Überwachung von KI-Fehlern und Durchführung von Ursachenanalysen
    • Change-Management für die Einführung von KI in Gesundheitsteams
    • Beispiel: Integration von Triage-KI in Arbeitsabläufe der Notaufnahme
    • Skalierung von KI-Lösungen in Gesundheitssystemen
    • Messung der KI-Leistung und der klinischen Auswirkungen

Warum diesen Kurs belegen

  • Diagnosegenauigkeit verbessern: Nutzen Sie auf klinischen Daten trainierte KI-Modelle zur Unterstützung schnellerer und präziserer Diagnosen
  • Brücken bauen zwischen Medizin und Technologie: Rüsten Sie sich, um an der Schnittstelle von Gesundheitswesen und KI fließend zu arbeiten.
  • Machen Sie Ihre Praxis zukunftssicher: Erlangen Sie Expertise in KI-Tools, die in modernen klinischen Umgebungen zunehmend eingesetzt werden.
  • Verbessern Sie Patientenergebnisse: Erfahren Sie, wie datengesteuerte Erkenntnisse, Vorhersagemodelle und Echtzeitüberwachung die Pflege verbessern können.
  • Erhalten Sie anerkannte Zertifizierung: Bestätigen Sie Ihre Kompetenz im Bereich medizinische KI, was Ihnen Türen in Forschung, Krankenhäusern und im Gesundheitstechnologiebereich öffnet.
KI für Ärzte

Wer sollte sich für dieses Programm anmelden?

Ärzte, Kliniker und medizinische Fachkräfte

Gesundheitsverwalter und Leiter klinischer Betriebe

Klinische Forscher und Datenwissenschaftler in der Medizin

Gesundheitstechnik-Enthusiasten, die sich für KI-Anwendungen in der Medizin interessieren

Medizinstudenten bereiten sich auf zukünftige Rollen im KI-gestützten Gesundheitswesen vor

Beginnen Sie jetzt mit dem Kurs

Weitere Details

Voraussetzungen

  • Grundlegendes Wissen über medizinische Konzepte, klinische Arbeitsabläufe und Patientenversorgung
  • Bewusstsein für Gesundheitssysteme und Vertrautheit mit elektronischen Patientenakten (EHRs)
  • Grundkenntnisse im Umgang mit Daten, Statistik oder medizinischer Forschung
  • Eine Offenheit dafür, KI-Konzepte und -Werkzeuge im klinischen Kontext zu erlernen

Prüfungsdetails

  • Dauer: 90 Minuten
  • Bestehensgrenze: 70% (35/50)
  • Format: 50 Multiple-Choice-/Mehrfachantwort-Fragen
  • Liefermethode: Online über eine überwachte Prüfungsplattform (flexible Terminplanung)
  • Sprache: Deutsch

Lizenzierung und Akkreditierung

Dieser Kurs wird von AVC gemäß der Partnerprogramm-Vereinbarung angeboten und entspricht den Anforderungen der Lizenzvereinbarung.

Gleichstellungspolitik

AVC bietet keine Unterbringung aufgrund einer Behinderung oder medizinischen Bedingung von Studierenden an. Bewerber werden ermutigt, sich an AVC zu wenden, um während des Unterbringungsprozesses Anleitung und Unterstützung zu erhalten.


Häufig gestellte Fragen

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