AI+ Nurse™
Preis Netto: 397,00 € MwSt.: 75,43 €
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Dauer
1 Tag
Standort
Kurssprache englisch
Trainingslösung WalkIn®
Innovative KI-gestützte Pflegekonzepte prägen den Alltag moderner Gesundheitsumgebungen – dieser Text öffnet den Raum für zukunftsorientierte Impulse, fundiertes Know-how und kreative Lösungswege rund um digitale Pflegekompetenzen. Komplexe Prozesse werden verständlich, praxisnahe Methoden klar strukturiert vermittelt und aktuelle Trends mit technischer Präzision aufgegriffen.
Zentrale Themen:
- Einsatz intelligenter Assistenzsysteme im Pflege-Workflow.
- Smarte Dokumentation, Automatisierung und Datennutzung.
- KI-gestützte Analyse klinischer Informationen.
- Digitale Sicherheit, Datenschutz und Qualitätsstandards.
- Moderne Tools zur Entscheidungsunterstützung.
- Effiziente Workflows für Pflegeprozesse im klinischen Alltag.
Abschließend entsteht ein kompaktes Bild moderner Pflegekompetenz, das technologische Innovation, praxisnahe Anwendung und professionelle Orientierung zu einem klaren, aktuellen Gesamtverständnis verbindet.
- Wo KI in der Pflege zum Einsatz kommt.
- Fallstudie: Verbesserung der Patientensicherheit und Pflegeeffizienz mit KI im Riverside Medical Center.
- Praxisbeispiel: Einsatz von KI für Pflegekräfte zur Visualisierung klinischer Daten in der postoperativen Pflege.
- Einführung in die Verarbeitung natürlicher Sprache.
- Automatisierung von Arbeitsabläufen: Transformation der Pflegepraxis
- Einsteigerleitfaden zur Datenkompetenz in der Pflege.
- Grundlagen zu Recht und Compliance in der KI-Dokumentation in der Pflege.
- Fallstudie: Integration von KI und Automatisierung von Arbeitsabläufen am Massachusetts General Hospital (MGH).
- Praktische Übung: Einsatz des ChatGPT-Tools für examinierte Pflegekräfte in der klinischen Dokumentation und Patientenaufklärung.
- Prädiktive Modelle verstehen
- Alarmmüdigkeit und Vertrauen
- Simulationsübung: Reaktion auf Echtzeit-Warnmeldungen bei Verschlechterung des Zustands.
- Teamübergreifende Zusammenarbeit
- Verzerrungen bei Vorhersagen
- Fallstudie
- Praktische Übung: Interpretation prädiktiver Warnmeldungen mit ChatGPT.
- Einführung in generative KI in der Krankenpflege
- Große Sprachmodelle (LLMs) für Pflegekräfte
- Erstellung von Patientenaufklärungsmaterialien mit KI
- Sichere und ethische Nutzung von KI gewährleisten
- Fallstudie
- Praktische Übung: Erkundung der KI-gestützten Differentialdiagnose mit Symptoma.
- Voreingenommenheit, Fairness und Inklusion
- Informierte Einwilligung und Transparenz
- Interessenvertretung durch Pflegekräfte und berufliche Pflichten
- Erstellung einer Ethik-Checkliste
- Techniken für das Feedback von Stakeholdern
- Rechtliche und regulatorische Überlegungen
- Psychologische und soziale Auswirkungen
- Fallstudie: Umgang mit rassistischen Vorurteilen in Algorithmen im Gesundheitswesen (Fallbeispiel Optum-Algorithmus)..
- Praktische Übung: Aufdeckung von Voreingenommenheit bei der Vorhersage des Diabetesrisikos: Eine Fairness-Prüfung mit Aequitas.
- Leistungskennzahlen verstehen
- Warnsignale bei Anbietern
- Die Rolle der Pflegekräfte bei der Auswahl
- Bewertungsvorlagen und Checklisten
- Anwendungsfälle: KI in der klinischen Entscheidungsfindung
- Fallstudie: Einsatz von KI zur Verbesserung der klinischen Entscheidungsfindung in Echtzeit bei UAB Medicine mit MIC Sickbay.
- Praxisbeispiel: Bewertung der Leistung von KI-Diagnosemodellen anhand von Confusion-Matrix-Kennzahlen.
- Akzeptanz schaffen: KI als Verbündeten und nicht als Konkurrenten fördern.
- Grundlagen des Veränderungsmanagements
- Erstellen eines KI-Leitfadens: Eine umfassende Roadmap für nachhaltigen Erfolg.
- Überwachung der Qualitätsverbesserung: Nutzung von KI-Kennzahlen für kontinuierliche Verbesserungen.
- Fehlerberichterstattung und Sicherheitsprotokolle: Gewährleistung einer sicheren und zuverlässigen KI-Integration.
- Praktische Übung: Berechnung klinischer Risikowerte und Visualisierung mit ChatGPT.
- Projekt – Entwurf eines persönlichen Plans zur Nutzung künstlicher Intelligenz in der Krankenpflege.
Vormittag Slot: 9:00-13:00 Nachmittag Slot: 13:00-17:00
