AI+ Doctor Practitioner™

Wer in der Medizin tätig ist und verstehen will, wie KI Diagnostik, Dokumentation und Entscheidungsfindung verändert, erhält hier gezieltes Handlungswissen. Die Inhalte verbinden klinischen Alltag mit aktuellen Technologien – praxisnah und direkt anwendbar.

Zentrale Themen

KI-Methoden zur Unterstützung klinischer Diagnosemodelle.
Datenauswertung medizinischer Informationen durch smarte Algorithmen.
Vorhersagemodelle zur Planung von Behandlungsverläufen.
Digitale Tools für effiziente medizinische Dokumentation.
Datenschutz und Sicherheitsanforderungen im klinischen KI-Einsatz.

Voraussetzung
Kenntnisse medizinischer Grundprozesse und Interesse an digitalen Anwendungen ermöglichen einen guten Einstieg.

Zielgruppe
Ärztinnen und Ärzte, Forschende sowie Fachkräfte im Gesundheitsmanagement, die KI sicher und wirkungsvoll in ihre Arbeit integrieren möchten.

Fundiertes KI-Verständnis und klinische Praxis ergänzen sich – und schaffen die Grundlage für präzisere Versorgung, belastbare Analysen und eine zukunftsfähige medizinische Arbeitsweise.

Kursinhalte

KI in der Medizin: Grundlagen und Anwendung

Von der Diagnoseunterstützung zur klinischen Entscheidungsintelligenz
Was KI in der Medizin einzigartig macht
Arten des maschinellen Lernens im Gesundheitswesen
Gängige Algorithmen und ihre klinische Funktion
Praxisbeispiele aus verschiedenen medizinischen Fachgebieten
Häufige Missverständnisse über KI im Gesundheitswesen
Reale Tools, die Kliniker bereits heute einsetzen
Fallbeispiel: Medizinische Bildanalyse mit MediScan AI

Diagnostik und Bildgebung mit KI

Neuronale Netze verstehen: Grundlagen der KI-Leistungsfähigkeit
CNNs für visuelle Daten: Wie KI medizinische Bilder erkennt
Bildmodalitäten in der medizinischen KI
Modelltraining: Vom Datenlabeling bis zur Bereitstellung
Mensch-KI-Zusammenarbeit in der Diagnose
FDA-zugelassene KI-Tools in der diagnostischen Bildgebung
Praktische Übung: KI-gestützte Differentialdiagnose mit Symptoma

Klinische Datenanalyse: Grundlagen und Methoden

Klinische Datentypen: EHRs, Vitalwerte, Laborergebnisse
Strukturierte vs. unstrukturierte Daten in der Medizin
Dashboards und Visualisierung für klinische Entscheidungen
Mustererkennung und Signalentdeckung in Patientendaten
Hochrisikopatienten anhand von Trends und KI-Scores identifizieren
Interaktive Übung: KI-Assistent für klinische Notizen

Vorhersagemodelle für proaktive Patientenversorgung

Prädiktive Modelle zur Risikostratifizierung – Sepsis und Wiederaufnahmen
Logistische Regression, Entscheidungsbäume, Ensemble-Methoden
Echtzeitwarnungen – Frühwarnsysteme (MEWS, NEWS)
Sensitivität vs. Spezifität – Kennzahlen nach klinischem Bedarf wählen
KI-gestützte Interventionen auf Intensiv- und Notaufnahme

Sprachtechnologie und generative KI in der Klinik

NLP-Grundlagen im Gesundheitswesen
Große Sprachmodelle in der medizinischen Praxis
Prompt Engineering im klinischen Kontext
Generative KI für Zusammenfassungen, Skripte und Übersetzungen
Ambient Intelligence: Dokumentation der nächsten Generation
Grenzen und Risiken von NLP in der Medizin
Fallstudie: Klinische Dokumentation mit Nabla Copilot

KI verantwortungsvoll und regelkonform einsetzen

Algorithmische Verzerrung – Auswirkungen auf Rasse, Geschlecht und Status
Erklärbarkeit und Transparenz (SHAP, LIME)
KI-Validierung über verschiedene Bevölkerungsgruppen
Regulàtorische Standards – HIPAA, DSGVO, FDA/EMA-Konformität
Ethische Leitlinien für den KI-Einsatz entwickeln
Fallstudie: Verzerrte Pulsoximetrie-Erkennung

KI-Tools kritisch bewerten und einsetzen

Kernkennzahlen verstehen und einordnen
Konfusionsmatrix und ROC-Kurve interpretieren
Kennzahlen auf den klinischen Kontext anpassen
KI-Ergebnisse für bessere klinische Entscheidungen nutzen
Herstellerangaben kritisch prüfen
Warnsignale bei kommerziellen KI-Tools erkennen
Checkliste: Fragen vor dem Einsatz von KI-Tools
Praxisübungen

KI in klinischen Prozessen einführen und skalieren

Fachspezifische KI-Anwendungsfälle identifizieren
KI auf Arbeitsabläufe abstimmen (Vordiagnose, Behandlung, Nachsorge)
Pilotprojekte planen: Zeitrahmen, Daten, Feedbackschleifen
Teamrollen: Klinischer Champion, KI-Spezialist, IT-Admin
KI-Fehler überwachen und Ursachen analysieren
Veränderungsmanagement in klinischen Teams
Beispiel: Triage-KI in der Notaufnahme
KI-Lösungen im Gesundheitssystem skalieren
Wirkung und Leistung nach der Einführung bewerten

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Unsere Fördermaßnahmen gelten ausschließlich für Teilnehmende mit Wohn- oder Arbeitssitz in Deutschland.
Eine Förderung außerhalb Deutschlands ist nicht möglich.

Für Berufseinsteiger, Arbeitsuchende, Quereinsteiger, Startups, Berufserfahrene, Aufsteiger, Spezialisten …