AI+ Medical Assistant Practitioner™

KI verändert medizinische Abläufe grundlegend. In Dokumentation, Diagnostik und Organisation unterstützt künstliche Intelligenz Fachkräfte dabei, effizienter und sicherer zu arbeiten – in Klinik, Praxis und Pflege gleichermaßen.

Zentrale Themen

KI-Anwendungen in medizinischen Arbeitsabläufen gezielt einsetzen.
Automatisierte Unterstützung bei Dokumentation, Analyse und Entscheidungsprozessen.
Gesundheitsdaten verantwortungsvoll und datenschutzkonform verwalten.
KI-gestützte Workflows in Praxis, Klinik und Pflegeeinrichtungen umsetzen.
Aktuelle Entwicklungen und Technologien im digitalen Gesundheitswesen.

Voraussetzung
Wer mit medizinischen Abläufen vertraut ist und Interesse an digitalen Lösungen mitbringt, kann direkt einsteigen. Technische Vorkenntnisse sind von Vorteil, aber keine Voraussetzung.

Zielgruppe
Assistenzpersonal, medizinische Fachkräfte und Mitarbeitende im Gesundheitsmanagement, die KI verantwortungsvoll in ihre tägliche Arbeit integrieren möchten.

Die Kursinhalte verbinden medizinisches Grundwissen mit praktischen KI-Anwendungen und eröffnen neue Möglichkeiten für eine effiziente, datenbasierte und verantwortungsvolle Gesundheitsversorgung.

Kursinhalte

KI-Grundlagen für medizinisches Assistenzpersonal

KI und ihre Anwendungsgebiete im Gesundheitswesen einordnen.
Aufgaben und Möglichkeiten von KI in der medizinischen Assistenz.
Fallstudien
Praktische Übung: Funktionsanalyse der Eka.care-Anwendung aus Patientenperspektive.

Datenkompetenz in der medizinischen Praxis

Typen von Gesundheitsdaten und deren Verwaltung im Klinikalltag
Daten als Grundlage für KI-gestützte Entscheidungen nutzen
Fallstudien
Praktische Übung: Strukturierte vs. unstrukturierte Daten im Gesundheitswesen – Analyse mit dem Eka.Care-Patientenaktensystem.

Patientenversorgung mit KI verbessern

Patienteninteraktion durch KI-gestützte Systeme stärken
Prädiktive Analysen und automatisiertes Workflow-Management
Fallstudien
Praktische Übung: Eka.care in der Praxis – Terminverwaltung, intelligente Erinnerungen und Telekonsultations-Dashboards

NLP und generative KI in der klinischen Dokumentation

NLP-Grundlagen für den Einsatz in der medizinischen Assistenz
Praxisanwendungen und Risiken generativer KI
Fallstudien
Simulation: Praktische Anwendungsübung
Praktische Übung: Klinische Dokumentation automatisieren mit Eka.care – Notizen, Zusammenfassungen und Kommunikationsabläufe

KI-gestützte Diagnostik und Vorsorge

Diagnostische Hilfsmittel und ihre Einsatzmöglichkeiten
Praxisanwendungen und Simulation in der Vorsorgeuntersuchung
Anwendungsfälle aus der Praxis
Praxisbeispiel: KI-Erkennung häufiger Gesundheitsstörungen – Überprüfung von KI-Diagnoseergebnissen mit Eka Care.

Ethik, Vorurteile und regulatorische Rahmenbedingungen

Vorurteile in KI-Systemen erkennen und aktiv begegnen.
Rechtliche, ethische und Compliance-Anforderungen im Gesundheitsbereich.
Praktische Übung: Vorurteile in KI-Systemen analysieren und visualisieren – rassische, sozioökonomische und demografische Ungleichheiten mit dem What-If-Tool von Google untersuchen.

KI-Tools auswählen und einführen

Auswahl geeigneter KI-Lösungen und Planung der Einführung.
Bewährte Verfahren und Einbindung relevanter Stakeholder.
Fallstudie: Beschaffung und frühzeitiger Einsatz von KI-Tools für die Brustdiagnostik im nationalen Gesundheitswesen.
Simulation: Warnsignale bei KI-Anbieterprodukten für die medizinische Assistenz erkennen.
Praktische Übung: Relevanz und Wirksamkeit von KI-Modellen mit Zoho Analytics bewerten.

Cybersicherheit und Zukunftstrends in der KI

Risiken und Schutzmaßnahmen im Bereich KI-Cybersicherheit.
Zukünftige Entwicklungen und Vorbereitung auf Innovationen.
Fallstudien: Die strategische Transformation von EY – Anpassung an neue KI-Technologien.
Praktische Übung: Häufige Cybersicherheitsbedrohungen im KI-gestützten Gesundheitswesen – Untersuchung mit Google Sheets.

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