AI+ Doctor™ – eLearning (inklusive Prüfung)

AI+ Doctor™ – E-Learning (inklusive Prüfung)

Die Zertifizierung AI+ Doctor™ soll Medizinern, klinischen Forschern und Innovatoren im Bereich Gesundheitstechnologie die Fähigkeiten vermitteln, künstliche Intelligenz in die klinische Praxis zu integrieren. Dieses Programm verbindet medizinisches Fachwissen mit KI-Techniken, um Diagnosen, Patientenüberwachung, Entscheidungsfindung und Innovationen im Gesundheitswesen zu unterstützen.

Transformation des Gesundheitswesens durch KI-gestützte Diagnostik

• Integration klinischer Intelligenz: Maßgeschneidert für medizinisches Fachpersonal, das KI in der Diagnostik und im Patientenmanagement einsetzen möchte.
• Insight-Driven Care: Vermittelt Ärzten die Fähigkeiten, KI-generierte Daten zu analysieren und zu nutzen, um genaue und personalisierte Behandlungsentscheidungen zu treffen.
• Umfassende KI in der Medizin: Erforscht eine Vielzahl von Anwendungen – von prädiktiver Analytik und medizinischer Bildgebung bis hin zu virtuellen Gesundheitslösungen.
• Klinisches Fachwissen der nächsten Generation: Bereitet medizinisches Fachpersonal darauf vor, KI-gesteuerte Fortschritte in der modernen Medizin voranzutreiben.

Warum diesen Kurs belegen

Verbessern Sie die Diagnosegenauigkeit: Nutzen Sie auf klinischen Daten trainierte KI-Modelle, um schnellere und präzisere Diagnosen zu unterstützen.

Schlagen Sie eine Brücke zwischen Medizin und Technologie: Rüsten Sie sich für die Arbeit an der Schnittstelle zwischen Gesundheitswesen und KI.

Machen Sie Ihre Praxis zukunftssicher: Erwerben Sie Fachwissen über KI-Tools, die in modernen klinischen Umgebungen zunehmend zum Einsatz kommen.

Verbessern Sie die Behandlungsergebnisse Ihrer Patienten: Erfahren Sie, wie datengestützte Erkenntnisse, prädiktive Modelle und Echtzeitüberwachung die Versorgung verbessern können.

Erwerben Sie eine anerkannte Zertifizierung: Bestätigen Sie Ihre Kompetenz im Bereich medizinische KI und öffnen Sie sich Türen in Forschung, Krankenhäusern und Gesundheitstechnologie.

Wichtige Merkmale

• Kurs und Material in englischer Sprache
• Anfänger- bis Mittelstufe (Kategorie: KI+ Professional)
• 1 Jahr Zugang zur Plattform rund um die Uhr

• 8 Stunden Videolektionen und Multimedia-Ressourcen
• Empfohlene Lernzeit: 15 Stunden
• Quiz, Bewertungen und Kursressourcen
• Online-Prüfung mit Aufsicht und einer kostenlosen Wiederholungsmöglichkeit
• Zertifikat nach Abschluss inklusive
• Tools, die Sie kennenlernen werden: TensorFlow, Python, Scikit-learn, Keras, Jupyter Notebooks, Tableau, Matplotlib, SQL

Lernergebnisse

• Verstehen Sie die Grundprinzipien der KI und des maschinellen Lernens und ihre praktischen Anwendungen in der modernen Gesundheitsversorgung.
• Wenden Sie KI-Techniken auf klinische Arbeitsabläufe an, um Diagnosen, Behandlungspläne und Patientenergebnisse zu verbessern.
• Analysieren Sie medizinische Bilddaten mit KI-gestützten Tools für eine genaue und effiziente Diagnostik.
• Nutzen Sie prädiktive Analysen, um Gesundheitsrisiken zu identifizieren, den Krankheitsverlauf vorherzusagen und die Vorsorge zu unterstützen.
• Nutzen Sie NLP, um elektronische Gesundheitsakten (EHRs) zu interpretieren und aussagekräftige klinische Erkenntnisse zu gewinnen.
• Implementieren Sie KI-gesteuerte klinische Entscheidungsunterstützungssysteme (CDSS) für ein datengestütztes Patientenmanagement.
• Entwerfen und bewerten Sie KI-Modelle für personalisierte Medizin und präzise Behandlungsansätze.
• Sorgen Sie für einen ethischen, transparenten und gesetzeskonformen Einsatz von KI im Gesundheitswesen.
• Demonstrieren Sie praktische Kenntnisse durch klinische Simulationen und Capstone-Projekte, in denen Sie reale medizinische Herausforderungen lösen.

Zielgruppe

• Ärzte, Kliniker und Fachärzte
• Medizinstudenten, die sich auf zukünftige Aufgaben im KI-gestützten Gesundheitswesen vorbereiten
• Verwaltungsfachleute im Gesundheitswesen und Leiter klinischer Betriebe
• Klinische Forscher und Data Scientists in der Medizin
• Health-Tech-Enthusiasten, die sich für KI-Anwendungen in der Medizin interessieren

Voraussetzungen

• Grundlegende Kenntnisse medizinischer Konzepte, klinischer Arbeitsabläufe und Patientenversorgung
• Kenntnisse über Gesundheitssysteme und Vertrautheit mit elektronischen Gesundheitsakten (EHRs)
• Grundlegendes Verständnis von Datenverarbeitung, Statistik oder medizinischer Forschung
• Offenheit für das Erlernen von KI-Konzepten und -Tools im klinischen Kontext

Prüfungsdetails

• Dauer: 90 Minuten
• Bestehensquote: 70 % (35/50)
• Format: 50 Multiple-Choice-/Multiple-Response-Fragen
• Durchführungsmethode: Online über eine beaufsichtigte Prüfungsplattform (flexible Terminplanung)
• Sprache: Englisch

Kursinhalt

Modul 1: KI für Ärzte verstehen

• Von der Unterstützung klinischer Entscheidungen bis zur diagnostischen Intelligenz
• Was macht KI in der Medizin so besonders?
• Anwendungen des maschinellen Lernens im Gesundheitswesen
• Gängige Algorithmen und ihre Funktionen in der medizinischen Praxis
• Praktische Anwendungen in verschiedenen medizinischen Fachbereichen
• Mythen über KI im Gesundheitswesen widerlegen
• Derzeit von Ärzten verwendete KI-Tools
• Praktische Übung: Medizinische Bildanalyse mit MediScan AI

Modul 2: KI in der Diagnostik und Bildgebung

• Grundlagen neuronaler Netze in der Medizin
• Faltungsneuronale Netze (CNNs): KI-Vision in der medizinischen Bildgebung
• Bildmodalitäten in der medizinischen KI verstehen
• Der Lebenszyklus eines KI-Modells: Von der Datenaufbereitung bis zur Bereitstellung
• Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI in der klinischen Diagnose
• Von der FDA zugelassene diagnostische KI-Tools: Vertrauen und Validierung sicherstellen
• Praktische Übung: Erkundung der KI-gestützten Differentialdiagnose mit Symptoma

Modul 3: Grundlagen der klinischen Datenanalyse

• Überblick über klinische Datentypen – EHRs, Laborergebnisse und Vitalparameter
• Strukturierte vs. unstrukturierte Gesundheitsdaten
• Die Rolle von Dashboards bei der klinischen Entscheidungsfindung
• Erkennen von Mustern und Anomalien in Patientendaten
• Identifizieren von Risikopatienten mithilfe prädiktiver KI-Scores
• Interaktive Aktivität: Verwendung eines KI-Assistenten für Einblicke in klinische Notizen

Modul 4: Prädiktive Analytik und Unterstützung bei klinischen Entscheidungen

• Prädiktive Modellierung für die Risikostratifizierung (z. B. Sepsis, Wiederaufnahmen)
• Verständnis wichtiger Algorithmen – logistische Regression, Entscheidungsbäume, Ensembles
• Echtzeit-Warnmeldungen: Frühwarn- und Überwachungssysteme
• Sensitivität vs. Spezifität – Auswahl der richtigen Metriken
• KI-gesteuerte Anwendungsfälle in der Intensivmedizin und Notfallversorgung

Modul 5: NLP und generative KI in der klinischen Praxis

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

Modul 6: Ethische und verantwortungsvolle KI in der Medizin

• Umgang mit algorithmischer Voreingenommenheit und ihren klinischen Auswirkungen
• Erklärungswerkzeuge – SHAP, LIME und Modelltransparenz
• Validierung der KI-Leistung in verschiedenen Populationen
• Navigieren durch die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften – HIPAA, DSGVO, FDA/EMA
• Entwicklung ethischer KI-Richtlinien für klinische Einrichtungen
• Fallstudie: Erkennung von Voreingenommenheit in Pulsoximetriegeräten

Modul 7: Bewertung und Auswahl von KI-Tools

• Erläuterung der wichtigsten KI-Bewertungskennzahlen
• Interpretation von Verwechslungsmatrizen und ROC-Kurven
• Auswahl der richtigen Kennzahlen für klinische Anwendungen
• Verständnis der KI-Ergebnisse zur Unterstützung der klinischen Beurteilung
• Bewertung der Herstellerangaben und der Zuverlässigkeit der Lösungen
• Identifizierung von Warnsignalen bei kommerziellen KI-Tools
• Checkliste: „10 wichtige Fragen vor der Einführung von KI-Lösungen”
• Praktische Übung: Bewertung der Leistung von KI-Tools

Modul 8: Implementierung von KI im Gesundheitswesen

• Identifizierung praktischer Anwendungsfälle für KI in verschiedenen Abteilungen
• Einbindung von KI in klinische Arbeitsabläufe (Diagnose, Behandlung, Nachsorge)
• Planung von Pilotprojekten – Daten, Zeitpläne und Feedback-Schleifen
• Definition wichtiger Rollen – klinischer Leiter, KI-Spezialist, IT-Support
• Überwachung von KI-Fehlern und Durchführung von Ursachenanalysen
• Änderungsmanagement für die Einführung von KI in Teams im Gesundheitswesen
• Beispiel: Integration von Triage-KI in Arbeitsabläufe in der Notaufnahme
• Skalierung von KI-Lösungen in Gesundheitssystemen
• Messung der KI-Leistung und der klinischen Auswirkungen

Lizenzierung und Akkreditierung

Dieser Kurs wird von AVC gemäß der Partnerprogrammvereinbarung angeboten und entspricht den Anforderungen der Lizenzvereinbarung.

Gleichstellungsrichtlinie

AVC bietet keine Sonderregelungen aufgrund einer Behinderung oder einer Erkrankung von Studierenden an. Bewerber werden gebeten, sich während des gesamten Sonderregelungsprozesses an AVC zu wenden, um Beratung und Unterstützung zu erhalten.

FAQ

Kann ich das in diesem Kurs Gelernte auf reale Szenarien im Gesundheitswesen anwenden?

Auf jeden Fall. Diese Zertifizierung bietet praktische Schulungen anhand realer klinischer Fallstudien und angewandter Projekte, sodass Sie KI-Tools direkt im Gesundheitswesen einsetzen können.

Was macht diesen Kurs im Vergleich zu anderen KI-Programmen im Gesundheitswesen einzigartig?

Im Gegensatz zu allgemeinen KI-Kursen integriert dieses Programm den medizinischen Kontext mit der praktischen KI-Implementierung und legt den Schwerpunkt auf diagnostische Anwendungen und patientenorientierte Ergebnisse.

Welche Arten von Projekten werde ich absolvieren?

Sie werden an Projekten mit KI-gestützter Diagnostik, medizinischer Bildinterpretation, Datenanalyse aus elektronischen Gesundheitsakten (EHR) und prädiktiver Modellierung teilnehmen, die reale klinische Anwendungsfälle widerspiegeln.

Wie ist der Lernprozess strukturiert, um die Beherrschung der Fähigkeiten sicherzustellen?

Der Kurs kombiniert interaktive Lernmodule und praktische klinische Simulationen, um ein ausgewogenes Verhältnis zwischen Theorie und Praxis zu gewährleisten.

Wie unterstützt diese Zertifizierung meine berufliche Entwicklung?

Sie erwerben die in der Gesundheitsbranche am meisten gefragten KI- und datengesteuerten Kompetenzen und werden so auf Aufgaben an der Schnittstelle von Medizin, Analytik und Innovation vorbereitet.

Wie kann AVC zur Förderung einer KI-fähigen Kultur beitragen?

KI bietet zwar erhebliche Vorteile, doch viele Unternehmen haben mit Herausforderungen wie Fachkräftemangel, komplexen Datenumgebungen und Hindernissen bei der Systemintegration zu kämpfen. Wir bei AVC verstehen diese Hindernisse und haben unsere Zertifizierungsprogramme so angepasst, dass sie Unternehmen dabei helfen, diese effektiv zu überwinden.

Unser strategischer Ansatz konzentriert sich auf den Aufbau einer Kultur, die die Einführung von KI und Innovation begrüßt. Durch unsere branchenweit anerkannten Zertifizierungen und umfassenden Schulungen vermitteln wir Ihren Mitarbeitern die Fähigkeiten und Kenntnisse, die sie benötigen, um Ihr Unternehmen sicher in eine KI-gestützte Zukunft zu führen.

Maßgeschneidert für Wirkung: Unsere Programme sind keine Einheitslösungen. Wir bieten spezielle Schulungen, die von Branchenexperten entwickelt wurden, um Ihre Mitarbeiter mit den spezifischen Fähigkeiten und Kenntnissen auszustatten, die für wichtige KI-Funktionen erforderlich sind.

Praktisches, realitätsnahes Lernen: Wir legen mehr Wert auf praktische Erfahrung als auf Theorie und verwenden reale Projekte und Fallstudien. Dieser Ansatz stellt sicher, dass Ihr Team das Selbstvertrauen und die Fähigkeit erlangt, KI-Lösungen effektiv zu implementieren, Innovationen voranzutreiben und messbare Geschäftsergebnisse zu erzielen.