AI+ Doctor™

Preis
Netto: 397,00 €
MwSt.: 75,43 €

Dauer
1 Tag

Unternehmen und Arbeitsuchende:
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Standort

Kurssprache
englisch

Trainingslösung
WalkIn^®

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Medizin und künstliche Intelligenz wachsen rasant zusammen – und genau hier öffnet sich ein Feld voller neuer Diagnosewege, smarter Entscheidungsunterstützung und datenbasierter Präzision. Moderne Tools schaffen Raum für schnellere Erkenntnisse und fundierte medizinische Abläufe.

Zentrale Themen

KI-gestützte Diagnostik und klinische Entscheidungsmodelle.
Automatisierte Auswertung medizinischer Daten.
Predictive Analytics für Behandlungspfade.
Medizinische Dokumentation mit AI-Tools.
Sicherheits- und Compliance-Aspekte im Gesundheitsumfeld.

Voraussetzung
Grundverständnis medizinischer Abläufe sowie Interesse an digitalen Technologien.

Zielgruppe
Fachkräfte aus Medizin, Forschung oder Gesundheitsmanagement mit dem Wunsch, KI-Strukturen sicher und effektiv einzusetzen.

KI verändert die medizinische Praxis grundlegend – und schafft neue Chancen für präzisere Versorgung, belastbare Analysen und innovative Anwendungen, die den klinischen Alltag nachhaltig stärken.

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Kursinhalte

Was ist KI für Ärzte?

Von der Entscheidungsunterstützung zur diagnostischen Intelligenz
Was macht KI in der Medizin einzigartig?
Arten des maschinellen Lernens in der Medizin
Gängige Algorithmen und ihre Funktion im Gesundheitswesen
Anwendungsfälle aus der Praxis in verschiedenen medizinischen Fachbereichen
Mythen über KI im Gesundheitswesen entlarven
Echte Tools, die heute von Klinikern eingesetzt werden
Praxisbeispiel: Medizinische Bildanalyse mit MediScan AI

KI in Diagnostik und Bildgebung

Einführung in neuronale Netze: Die Leistungsfähigkeit der KI erschließen.
Faltungsneuronale Netze (CNNs) für visuelle Daten: Mit den Augen der KI sehen.
Bildmodalitäten in der medizinischen KI: Die multimodale Sicht der KI.
Workflow der Modellschulung: Von der Datenkennzeichnung bis zur Bereitstellung – Der KI-Lebenszyklus in der Medizin.
Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI in der Diagnose: Die Kraft der erweiterten Intelligenz.
Von der FDA zugelassene KI-Tools in der diagnostischen Bildgebung: Vertrauen und Validierung.
Praktische Übung: Erkundung der KI-gestützten Differentialdiagnose mit Symptoma.

Einführung in die grundlegende Datenanalyse

Klinische Datentypen verstehen – EHRs, Vitalparameter, Laborergebnisse
Strukturierte vs. unstrukturierte Daten in der Medizin.
Die Rolle von Dashboards und Visualisierung bei klinischen Entscheidungen.
Mustererkennung und Signalerkennung in Patientendaten.
Identifizierung von Risikopatienten anhand von Trends und KI-Scores.
Interaktive Aktivität: KI-Assistent für Einblicke in klinische Notizen.

Prädiktive Analytik und klinische Entscheidungsunterstützung – Für eine proaktive Patientenversorgung

Prädiktive Modelle zur Risikostratifizierung – Sepsis und Krankenhauswiederaufnahmen
Logistische Regression, Entscheidungsbäume, Ensemble-Modelle
Echtzeit-Warnmeldungen – Frühwarnsysteme (MEWS, NEWS)
Sensitivität vs. Spezifität – Auswahl der Metrik nach klinischem Bedarf
Anwendungsfälle für KI-gesteuerte Interventionen auf der Intensivstation und in der Notaufnahme.

NLP und generative KI im klinischen Einsatz

Grundlagen von NLP im Gesundheitswesen
Große Sprachmodelle (LLMs) in der Medizin
Prompt Engineering im klinischen Kontext
Anwendungsfälle für generative KI – Zusammenfassungen, Beratungsskripte, Übersetzungen
Ambient Intelligence: Klinische Dokumentation der nächsten Generation.
Einschränkungen und Risiken von NLP und generativer KI in der Medizin.
Fallstudie: Transformation der klinischen Dokumentation und Verbesserung der Patientenversorgung mit Nabla Copilot.

Ethischer und angemessener Einsatz von KI

Algorithmische Verzerrung – Auswirkungen auf Rasse, Geschlecht und sozioökonomischen Status
Erklärbarkeit und Transparenz (SHAP und LIME)
Validierung von KI über Bevölkerungsgruppen hinweg
Regulatorische Standards – HIPAA, DSGVO, FDA/EMA-Konformität
Entwurf ethischer Richtlinien für den Einsatz von KI
Fallstudie – Verzerrte Pulsoximetrie-Erkennung

Bewertung von KI-Tools in der Praxis

Kernkennzahlen: Grundlagen verstehen
Verwirrungsmatrix und Interpretation der ROC-Kurve
Anpassung der Kennzahlen an den klinischen Kontext
Interpretation von KI-Ergebnissen: Verbesserung der klinischen Entscheidungsfindung
Kritische Bewertung der Herstellerangaben: Gewährleistung von Zuverlässigkeit und Wirksamkeit
Warnsignale bei kommerziellen KI-Tools: Risiken erkennen und mindern
Checkliste: „10 Fragen, die Sie vor dem Kauf von KI-Tools stellen sollten”
Praktische Übungen

Implementierung von KI in klinischen Umgebungen

Identifizierung abteilungsspezifischer KI-Anwendungsfälle.
Zuordnung von KI zu Arbeitsabläufen (Vordiagnose, Behandlung, Nachsorge)
Pilotplanung: Zeitplan, Daten, Feedback-Zyklen
Teamrollen – Klinischer Champion, KI-Spezialist, IT-Administrator
Überwachung von KI-Fehlern – Ursachenanalyse
Änderungsmanagement in klinischen Teams.
Beispiel: Arbeitsablauf in der Notaufnahme mit Integration von Triage-KI
Skalierung von KI-Lösungen im gesamten Gesundheitssystem.
Bewertung der Auswirkungen und Leistung von KI nach der Einführung.

Häufig gestellte Fragen

Was macht den Kurs AI+ Doctor™ so relevant für die Medizin?

AI+ Doctor™ vermittelt, wie KI die ärztliche Praxis unterstützt – von Diagnostik bis Patientenkommunikation. Praxisnah, aktuell und klinikorientiert.

Wer profitiert vom Kurs AI+ Doctor™?

Ideal für Mediziner, Ärztinnen, Klinikpersonal, Studierende im Gesundheitswesen und alle, die medizinische Prozesse mit KI verbessern wollen.

Wie ist AI+ Doctor™ im Arbeitsalltag einsetzbar?

Gelerntes lässt sich direkt anwenden – in Klinik, Praxis oder Forschung. Der Kurs zeigt, wie KI-Systeme sicher und sinnvoll genutzt werden.

Muss man programmieren können?

Nein. Der Einstieg ist auch ohne IT-Vorkenntnisse möglich. Wichtiger sind medizinisches Verständnis und Interesse an digitalen Lösungen.

Welche KI‑Werkzeuge und Technologien lernt man kennen?

Im Kurs werden praxisnahe Technologien wie Python, TensorFlow und Scikit‑learn eingesetzt, um KI‑gestützte Diagnostik, medizinische Bildanalyse und datenbasierte Entscheidungen in der klinischen Praxis zu verstehen und anzuwenden.

Wie hilft der Kurs bei der Arbeit mit Patientendaten?

Er zeigt, wie Daten rechtskonform verarbeitet, anonymisiert analysiert und mit KI sinnvoll genutzt werden – für bessere Entscheidungen im Alltag.

Was unterscheidet AI+ Doctor™ von allgemeinen KI-Kursen?

Hier steht medizinische Anwendung im Mittelpunkt – mit realen Fallbeispielen, branchenspezifischem Wissen und klinischem Bezug.

Welche Vorteile bringt die Zertifizierung?

Das offizielle AI+ Doctor™ Zertifikat stärkt die digitale Kompetenz im Gesundheitsbereich – sichtbar für Arbeitgeber, Patienten und Forschungseinrichtungen.