AI+ Doctor™ - eLearning (inklusive eksamen)
1.950,00 DKK
- 15 hours
AI+ Doctor™-certificeringen er designet til at bemyndige sundhedsprofessionelle, kliniske forskere og innovatører inden for sundhedsteknologi med færdighederne til at integrere kunstig intelligens i klinisk praksis. Dette program kombinerer medicinsk domæneviden med AI-teknikker for at understøtte diagnose, patientovervågning, beslutningsstøtte og innovation inden for sundhedspleje.
Vigtige funktioner
Sprog
Kursus og materiale på engelsk
Niveau
Begynderniveau
Adgang
1 års adgang til platformen 24/7
6 timers videoundervisning & multimedie
15 timers anbefalet studietid
Materiale
Video, PDF-materiale, lydbog, podcasts, quizzer og evalueringer.
Værktøjer du vil udforske
TensorFlow, Python, Scikit-learn, Keras, Jupyter Notebooks, Tableau, Matplotlib, SQL
Eksamen
Online overvåget eksamen med én gratis genprøve
Certifikat
Certifikat for gennemførelse inkluderet
Omdannelse af sundhedssektoren med AI-drevet diagnostik
Skabt til sundhedsprofessionelle, der ønsker at anvende AI i diagnostik og patienthåndtering
Læringsresultater
Ved afslutningen af dette kursus vil du være i stand til at:
Forstå kerne AI
og principper for maskinlæring samt deres praktiske anvendelse i moderne sundhedsvæsen.
Anvend AI-teknikker i kliniske arbejdsgange
forbedring af diagnose, behandlingsplanlægning og patientresultater.
Analyser medicinske billeddata
ved brug af AI-drevne værktøjer til nøjagtig og effektiv diagnostik.
Anvend prædiktiv analyse
at identificere sundhedsrisici, forudsige sygdomsforløb og støtte forebyggende pleje.
Udnyt NLP
at fortolke Elektroniske Patientjournaler (EHRs) og udtrække meningsfulde kliniske indsigter.
Implementer AI-drevne kliniske beslutningsstøttesystemer (CDSS)
for datadrevet patienthåndtering.
Design og evaluér AI-modeller
for personlig medicin og præcisionsbehandlingsmetoder.
Etik
Sikre etisk, gennemsigtig og reguleringsmæssig overholdelse af AI-implementering i sundhedsmiljøer.
Demonstrer praktisk kunnen
gennem kliniske simulationer og afsluttende projekter, der løser virkelige medicinske udfordringer.
Kursus tidsplan
Forståelse af AI for læger
Lektion 1
- Fra klinisk beslutningsstøtte til diagnostisk intelligens
- Hvad gør AI i medicin unikt?
- Anvendelser af maskinlæring i sundhedssektoren
- Almindelige algoritmer og deres funktioner i lægepraksis
- Anvendelser i den virkelige verden på tværs af medicinske specialer
- Afkræftelse af myter om AI i sundhedsvæsenet
- AI-værktøjer, der i øjeblikket anvendes af klinikere
- Praktisk: Medicinsk billedanalyse med MediScan AI
AI i diagnostik og billedbehandling
Lektion 2
- Grundlæggende om neurale netværk i medicin
- Konvolutionelle neurale netværk (CNN'er): AI-syn i medicinsk billedbehandling
- Forståelse af billedmodaliteter i medicinsk AI
- AI-modellens livscyklus: Fra dataforberedelse til implementering
- Menneske–AI-samarbejde i klinisk diagnose
- FDA-godkendte diagnostiske AI-værktøjer: Sikring af tillid og validering
- Praktisk: Udforskning af AI-drevet differentieret diagnose med Symptoma
Grundlæggende klinisk dataanalyse
Lektion 3
- Oversigt over kliniske datatyper – elektroniske patientjournaler, laboratorieresultater og vitale værdier
- Strukturerede vs. ustrukturerede sundhedsdata
- Rollen af instrumentbrætter i klinisk beslutningstagning
- Detektering af mønstre og anomalier i patientdata
- Identifikation af patienter i risiko ved brug af prædiktive AI-scoringer
- Interaktiv aktivitet: Brug af en AI-assistent til indsigt i kliniske notater
Prædiktiv analyse og klinisk beslutningsstøtte
Lektion 4
- Prædiktiv modellering til risikostratificering (f.eks. sepsis, genindlæggelser)
- Forståelse af centrale algoritmer – Logistisk regression, beslutningstræer, ensemblemetoder
- Real-Time Alerts: Tidlig varsling og overvågningssystemer
- Følsomhed vs. specificitet – Valg af de rigtige målemetoder
- AI-drevne anvendelsestilfælde på intensivafdelingen og i akutberedskab
NLP og generativ AI i klinisk praksis
Lektion 5
- Grundlag for natursprogsbehandling (NLP) i medicin
- Rollen af store sprogmodeller (LLMs) i sundhedsvæsenet
- Prompt Engineering til kliniske anvendelser
- Generativ AI-applikationer – Sammenfatning, oversættelse og patientkommunikation
- Ambient Intelligence: Automatisering af klinisk dokumentation
- Udfordringer og begrænsninger ved NLP i medicin
- Case Study: Forbedring af patientpleje gennem Nabla Copilot
Etisk og ansvarlig AI i medicin
Lektion 6
- Adressering af algoritmisk bias og dets kliniske indvirkning
- Forklaringsværktøjer – SHAP, LIME og modeltransparens
- Validering af AI-ydelse på tværs af forskelligartede befolkningsgrupper
- Navigering af regulatorisk overholdelse – HIPAA, GDPR, FDA/EMA
- Udvikling af etiske AI-politikker for kliniske institutioner
- Case Study: Påvisning af bias i pulsoximetri-enheder
Evaluering og valg af AI-værktøjer
Lektion 7
- Kernemålinger for AI-evaluering forklaret
- Fortolkning af forvirringsmatricer og ROC-kurver
- Valg af de rigtige målepunkter til kliniske applikationer
- Forståelse af AI-output for at understøtte klinisk skøn
- Vurdering af leverandørpåstande og løsningens pålidelighed
- Identifikation af røde flag ved kommercielle AI-værktøjer
- Tjekliste: “10 vigtige spørgsmål før adoption af AI-løsninger”
- Praktisk: Evaluering af AI-værktøjers ydeevne
Implementering af AI i sundhedsdrift
Lektion 8
- Identificering af praktiske AI-anvendelsestilfælde på tværs af afdelinger
- Integration af AI i kliniske arbejdsgange (diagnose, behandling, opfølgning)
- Planlægning af pilotprojekter – Data, tidsplaner og feedbacksløjfer
- Definition af nøgleroller – Klinisk leder, AI-specialist, IT-support
- Overvågning af AI-fejl og udførelse af rodårsagsanalyser
- Forandringsledelse for implementering af AI i sundhedsteams
- Eksempel: Integration af Triage AI i arbejdsgange på skadestuen
- Skalering af AI-løsninger på tværs af sundhedssystemer
- Måling af AI's ydeevne og klinisk effekt
Hvorfor tage dette kursus
- Forbedre diagnostisk nøjagtighed: Brug AI-modeller trænet på kliniske data til at understøtte hurtigere og mere præcise diagnoser
- Byg bro mellem medicin og teknologi: Udrust dig selv til at arbejde flydende i skæringspunktet mellem sundhedspleje og AI.
- Fremtidssikr din praksis: Opnå ekspertise i AI-værktøjer, der i stigende grad anvendes i moderne kliniske miljøer.
- Forbedre patientresultater: Lær hvordan datadrevne indsigter, prædiktive modeller og realtidsmonitorering kan forbedre plejen.
- Opnå anerkendt certificering: Bekræft din kompetence inden for medicinsk AI, hvilket åbner døre inden for forskning, hospitaler og sundhedsteknologi.
Hvem bør tilmelde sig dette program?
Læger, klinikere og medicinske specialister
Sundhedsadministratorer og ledere af klinisk drift
Kliniske forskere og dataloger inden for medicin
Sundhedsteknologi-entusiaster interesseret i AI-applikationer inden for medicin
Medicinstuderende forbereder sig på fremtidige roller i AI-forstærket sundhedspleje
Flere detaljer
Forudsætninger
- Grundlæggende kendskab til medicinske koncepter, kliniske arbejdsgange og patientpleje
- Bevidsthed om sundhedssystemer og fortrolighed med elektroniske patientjournaler (EHRs)
- Grundlæggende forståelse af databehandling, statistik eller medicinsk forskning
- En åbenhed for at lære AI-koncepter og værktøjer i en klinisk sammenhæng
Eksamensdetaljer
- Varighed: 90 minutter
- Bestået: 70% (35/50)
- Format: 50 multiple-choice/flersvarsspørgsmål
- Leveringsmetode: Online via platform for overvåget eksamen (fleksibel tidsplanlægning)
- Sprog: Engelsk
Licensgivning og akkreditering
Dette kursus udbydes af AVC i henhold til Partner Program-aftalen og overholder kravene i licensaftalen.
Aktiepolitik
AVC stiller ikke indkvartering til rådighed på grund af en handicap eller medicinsk tilstand hos nogen studerende. Kandidater opfordres til at kontakte AVC for vejledning og støtte gennem hele tilpasningsprocessen.
Ofte stillede spørgsmål
Har du brug for virksomhedsløsninger eller LMS-integration?
Fandt du ikke kurset eller programmet, der ville være til gavn for din virksomhed? Har du brug for LMS-integration? Skriv til os, vi løser alt!