Sağlık Hizmetleri için AI'nin İyileştirilmesi: Tıbbi Tanı ve Tahmine Dayalı Analitik Eğitimi

Agentic AI, AI sistemlerinin hedefleri gerçekleştirmek için belirlenen kısıtlamalar içinde planlama, akıl yürütme ve araç kullanma eylemlerini gerçekleştirdiği bir yaklaşımdır.

Bu eğitmen öncülünde gerçekleştirilen canlı eğitim (çevrimiçi veya yerinde), klinik ve operasyonel kullanım senaryoları için agentic AI çözümleri tasarlamak, değerlendirmek ve yönetmek isteyen orta düzeyde sağlık ve veri takımları hedeflenmiştir.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Sağlık bilişim bağlamında agentic AI kavramlarını ve kısıtlamalarını açıklama.
• Planlama, bellek ve araç kullanımı ile güvenli ajans akışları tasarla.
• Klinik belgeler ve bilgi tabanları üzerinde toplu arama destekli ajanslar oluşturma.
• Güvenlik bandları ve insan dahil denetim kontrolleri ile ajans davranışını değerlendirme, izleme ve yönetme.

Eğitim Formatı

• Etkileşimli ders ve yönlendirilmiş tartışma.
• Test ortamında rehberli laboratuvarlar ve kod açıklamaları.
• Güvenlik, değerlendirme ve yönetimi konularında senaryo tabanlı alıştırmalar.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu eğitmenin özelleştirilmiş bir sürümü için lütfen bize başvurunuz.

Bu eğitmen öncülüğündeki, canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya yerel) ortamda, AI destekli sağlık çözümünü uygulamak isteyen orta düzeyde ve ileri düzeyde sağlık profesyonellerine ve AI geliştiricilere yönelik olarak tasarlanmıştır.

Bu eğitim sonunda, katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Sağlık veagnostikteki AI-Agentlerin rolünü anlamak.
• Tıbbi görüntü analizi ve öngörcü diagnostik için AI modelleri geliştirmek.
• AI'yi elektronik sağlık kayıtları (EHR) ile klinik akışlara entegre etmek.
• Sağlık düzenlemelerine ve etik AI uygulamalarına uyum sağlamak.

Bu eğitmen tarafından yönetilen canlı eğitim (online veya yerel), tıbbi eğitim, cerrahi simulasyonlar ve rehabilitasyon için AI ve AR/VR çözümlerini uygulamayı isteyen orta düzeyde sağlık profesyonellerine yöneliktir.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecek hale gelecekler:

• Sağlık sektöründe AR/VR deneyimlerini geliştirmenin AI'nin rolünü anlayacaklar.
• Cerrahi simulasyonlarda ve tıbbi eğitimde AR/VR'yi kullanabilecekler.
• Hastaların rehabilitasyonu ve tedavisi için AR/VR araçlarını uygulayabilecekler.
• AI ile güçlendirilmiş tıbbi araçlardaki etik ve gizlilik sorunlarına bakacaklar.

Bu Türkiye (çevrimiçi veya yerel) eğitim, Google Colab kullanarak gelişmiş sağlık uygulamaları için AI'yı kullanmaya istekli orta düzeyde veri bilimcileri ve sağlık profesyonelleri için tasarlanmıştır.

Eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Sağlık için Google Colab kullanarak AI modellerini uygulayabilmek.
• Sağlık verileri için tahminsel modellemeye AI'yi kullanabilmek.
• AI destekli tekniklerle tıbbi görüntüleri analiz etmek.
• AI tabanlı sağlık çözümlerinde etik düşünceleri keşfetmek.

Bu eğitmen öncülüğündeki canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya yerinde) orta düzeyde sağlık profesyonellerine ve veri bilimcilerine yöneliktir. Bu kişiler, sağlık ortamlarında YB teknolojilerini anlamayı ve uygulamayı isteyenlerdir.

Bu eğitimden sonra katılımcılar şunları yapabilecektir:

• YB'nin çözebileceği ana sağlık zorluklarını belirlemek.
• YB'nin hastaların bakımına, güvenliğe ve tıbbi araştırmaya etkisini analiz etmek.
• YB ile sağlık sektörü iş modelleri arasındaki ilişkiyi anlamak.
• Temel YB kavramlarını sağlık senaryolarına uygulamak.
• Tıbbi veri analizi için makine öğrenme modelleri geliştirmek.

Bu Türkiye (çevrimiçi veya yerel) eğitimde, sağlık sektöründeki profesyoneller ve araştırmacılar ChatGPT kullanarak hasta bakımını iyileştirme, iş akışlarını hızlandırma ve sağlık hizmetlerinin sonuçlarını geliştirme amacına ulaşabilir.

Bu eğitimin sonunda, katılımcılar şu becerileri edinebilecekler:

• Sağlık sektöründeki ChatGPT temellerini ve uygulamalarını anlayabilmek.
• Sağlık süreçlerini ve etkileşimleri otomatikleştirmek için ChatGPT'i kullanmak.
• Hasta bakımında ChatGPT kullanarak doğru tıbbi bilgi ve destek sağlamak.
• Tıbbi araştırma ve analizler için ChatGPT'i uygulamak.

Bu eğitmen öncülüğünde, canlı eğitim (Türkiye de çevrimiçi veya yerel olarak) orta düzeyde sağlık profesyonellerine, biyomedikal mühendislerine ve Edge AI'yi inovatif sağlık çözümleri için kullanmak isteyen AI geliştiricilerine yönelik olmaktadır.

Bu eğitim sonunda, katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Sağlık sektöründe Edge AI'nin rolünü ve faydalarını anlamak.
• Sağlık uygulamaları için kenar cihazlarda AI modelleri geliştirmek ve dağıtma.
• Kenar cihazları ve teşhis araçlarında Edge AI çözümlerini uygulama.
• Edge AI kullanarak hastane izleme sistemlerini tasarlamak ve dağıtma.
• Sağlık sektöründe AI uygulamalarında etik ve düzenleyici meseleleri ele alma.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), belirli görevler ve veri kümeleri için önceden eğitilmiş modelleri özelleştirmek isteyen orta ve ileri düzey profesyonellere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• İnce ayar prensiplerini ve uygulamalarını anlayabilecektir.
• Önceden eğitilmiş modelleri ince ayar için veri kümeleri hazırlayabilecektir.
• Büyük dil modellerini (LLM'ler) NLP görevleri için ince ayar yapabilecektir.
• Model performansını optimize edebilecek ve yaygın zorlukların üstesinden gelebilecektir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), geniş ölçekli modeller için ince ayar stratejileri uygulamak isteyen orta seviyedeki geliştiriciler ve yapay zeka uygulayıcılarına yöneliktir; bunun için kapsamlı hesaplama kaynaklarına ihtiyaç duyulmaz.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Düşük Ranklı Adaptasyonun (LoRA) prensiplerini anlayacaklar.
• Geniş modellerin verimli bir şekilde ince ayarlanması için LoRA'yı uygulayacaklar.
• Sınırlı kaynaklara sahip ortamlar için ince ayarı optimize edecekler.
• Pratik uygulamalar için LoRA ile ince ayarlanmış modelleri değerlendirecek ve dağıtacaklar.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), önceden eğitilmiş dil modellerini etkili bir şekilde ince ayar yaparak NLP projelerini geliştirmek isteyen orta seviyedeki profesyonellere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• NLP görevleri için ince ayarın temellerini anlayabilecektir.
• GPT, BERT ve T5 gibi önceden eğitilmiş modelleri belirli NLP uygulamaları için ince ayar yapabilecektir.
• İyileştirilmiş model performansı için hiperparametreleri optimize edebilecektir.
• İnce ayarlı modelleri gerçek dünya senaryolarında değerlendirebilecek ve dağıtabilecektir.

Üretici AI, istekler ve verilere dayanarak metin, görüntü ve tavsiyeler gibi yeni içerik yaratan bir teknolojidir.

Bu eğitmen yönlü canlı eğitim (çevrimiçi veya yerel), üretici AI ve istek mühendisliği kullanarak tıbbi bağlamda verimliliği, doğruluğunu ve iletişimi geliştirmeyi hedefleyen başlangıç seviyesinden orta seviyeye kadar sağlık profesyonellerine yöneliktir.

Bu eğitim sonunda, katılımcılar:

• Üretici AI ve istek mühendisliğinin temellerini anlamayı öğrenecekler.
• AI araçlarını klinik, idari ve araştırma görevlerini basitleştirmek için uygulayabilecekler.
• Sağlıkta etik, güvenli ve uyumlu AI kullanımını sağlayacaklar.
• Tutarlı ve doğru sonuçlar elde etmek için istekleri optimize edebilecekler.

Eğitim Biçimi

• Etkileşimli ders anlatımı ve tartışmalar.
• Pratik alıştırmalar ve durum çalışması.
• AI araçlarıyla el ile deneyimler.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu eğitim için özel bir eğitim talebinde bulunmak istiyorsanız, biziidgetmek için iletişime geçin.

Bu eğitmen öncülüğündeki canlı eğitim (çevrimiçi veya yerel-site), sağlık sektöründe generative AI'yi anlamak ve uygulamak isteyen başlangıç seviyesinden orta düzeylere kadar olan sağlık profesyonellerini, veri analistlerini ve politika yapıcıları için tasarlanmıştır.

Bu eğitim sonunda, katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Sağlık sektöründe generative AI'nin ilkelerini ve uygulamalarını açıklama.
• Generative AI'nin ilaç keşfi ve kişiselleştirilmiş tıbbı geliştirmek için olan fırsatları belirleme.
• Tıbbi görüntü işleme ve tanılamada generative AI tekniklerini kullanma.
• Tıbbi ortamlarda yapay zeka'nın etik sonuçlarını değerlendirmek.
• Sağlık sistemlerine AI teknolojilerini entegre etme stratejileri geliştirme.

LangGraph, LLM'ler tarafından desteklenen durum bilgisi olan ve çok oyunculu iş akışları oluşturmayı sağlayan bir platformdur. Bu platform, yürütme yolları üzerinde kesin kontrol sağlar ve durum kalıcılığını yönetir. Sağlık alanında bu yetkinlikler, uyumluluk, entegrasyon ve tıp iş akışlarına uyan karar destek sistemleri oluşturmada kritik öneme sahiptir.

Bu eğitmen-leden, canlı eğitim (online veya yerinde) ara seviye ile üst düzey profesyoneller hedeflenmektedir. Bu kişiler, düzenleyici, etik ve operasyonel zorluklarla başa çıkarak LangGraph tabanlı sağlık çözümleri tasarlama, uygulama ve yönetme becerilerini geliştirmeyi amaçlar.

Bu eğitimden sonra katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Uyumluluğu ve denetlenebilirliği göz önünde bulundurarak sağlık spesifik LangGraph iş akışları tasarlamak.
• LangGraph uygulamalarını tıbbi ontolojiler ve standartlarla (FHIR, SNOMED CT, ICD) entegre etmek.
• Hassas ortamlarda güvenilirlik, izlenebilirlik ve açıklanabilirlik için en iyi uygulamaları uygulamak.
• LangGraph uygulamalarını sağlık üretim ortamlarında dağıtmak, izlemek ve doğrulamak.

Eğitim Formatı

• Etkileşimli ders ve tartışma.
• Gerçek dünya vakası çalışmaları ile pratik alıştırmalar.
• Canlı-lab ortamında uygulama uygulaması.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu eğitimin özelleştirilmiş bir sürümünü talep etmek için lütfen bize ulaşın.

Bu eğitmen öncülüğündeki, canlı eğitim (Türkiye - çevrimiçi veya yerel), multimodal yapay zeka uygulamalarını tıbbiagnostik ve sağlık uygulamalarında kullanmak isteyen orta düzeyden ileri düzey healthcare profesyonellerine, tıp araştırmacılara ve AI geliştiricilerine yöneliktir.

Bu eğitim sonunda, katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Modern sağlık hizmetlerinde multimodal yapay zeka rolünü anlamak.
• AI destekliagnostiğe için yapılandırılmış ve yapılandırılmamış tıbbi verileri entegre etmek.
• Tıbbi görüntüleri ve elektronik sağlık kayıtlarını analiz etmek için yapay zeka tekniklerini uygulamak.
• Hastalık tanıları ve tedavi önerileri için öngörücü modeller geliştirme.
• Tıbbi transkripsiyon ve hasta etkileşimleri için konuşma ve doğal dil işleme (NLP) uygulamak.

Bu eğitmen yönlü, canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya yerel) ortamında, tıbbi iş akışlarını, araştırma verimliliğini ve hasta sonuçlarını geliştirmek için benzetim mühendisliği tekniklerini kullanmak isteyen orta düzeyde sağlık profesyonellerine ve AI geliştiricilere yönelik olarak tasarlanmıştır.

Bu eğitim sonunda, katılımcılar aşağıdaki becerileri kazanacaklardır:

• Sağlık alanında benzetim mühendisliğinin temellerini anlamak.
• Klinik belgelerin ve hasta etkileşimlerinde AI benzetimleri kullanmak.
• Tıbbi araştırmalar ve literatür gözden geçirme için AI'yi kullanmak.
• AI destekli benzetimlerle ilaç keşfi ve klinik karar alma süreçlerini geliştirmek.
• Sağlık alanında AI'nin yasal ve etik standartları karşılamak için gereken adımları sağlamak.