KI in der klinischen Praxis verspricht, die Qualität der medizinischen Versorgung zu verbessern, Fehler zu reduzieren und neue Grenzen für die personalisierte Medizin und die biomedizinische Forschung zu eröffnen" 

Künstliche Intelligenz kann in der medizinischen Praxis eingesetzt werden, indem große medizinische Datensätze analysiert werden, um Muster und Trends zu erkennen und genauere und frühere Diagnosen zu ermöglichen. Darüber hinaus kann KI im Patientenmanagement potenzielle Komplikationen vorhersehen, Behandlungen personalisieren und die Ressourcenzuweisung optimieren, was die Effizienz und Qualität der Versorgung verbessert. Die Automatisierung von Routineaufgaben verschafft den Fachkräften Zeit, sich auf komplexere und menschlichere Aspekte der Pflege zu konzentrieren, was zu bedeutenden Fortschritten in der Medizin führt. 

Aus diesem Grund hat TECH diesen Privaten Masterstudiengang in Künstliche Intelligenz in der Klinischen Praxis mit einem umfassenden und spezialisierten Ansatz entwickelt. Die spezifischen Module reichen von der Beherrschung praktischer KI-Tools bis hin zum kritischen Verständnis ihrer ethischen und rechtlichen Anwendung in der Medizin. Durch die Konzentration auf spezifische medizinische Anwendungen, wie KI-gestützte Diagnose und Schmerzmanagement, werden Fachleute mit fortgeschrittenen Fähigkeiten und Kenntnissen in Schlüsselbereichen der Gesundheitsversorgung ausgestattet.  

Auch die multidisziplinäre Zusammenarbeit wird gefördert, um die Absolventen auf die Arbeit in verschiedenen Teams im klinischen Umfeld vorzubereiten. Darüber hinaus wird der Fokus auf Ethik, Recht und Governance ein verantwortungsvolles Verständnis und eine praktische Anwendung bei der Entwicklung und Umsetzung von KI-Lösungen im Gesundheitswesen gewährleisten. Die Kombination aus theoretischem und praktischem Lernen sowie die Anwendung von Big Data im Gesundheitswesen wird Ärzte in die Lage versetzen, aktuelle und zukünftige Herausforderungen in diesem Bereich umfassend und kompetent anzugehen. 

Auf diese Weise hat TECH ein umfassendes Programm entwickelt, das auf der innovativen Relearning-Methode basiert, um hochkompetente KI-Experten fortzubilden. Diese Form des Lernens konzentriert sich auf die Wiederholung von Schlüsselkonzepten, um ein solides Verständnis zu gewährleisten. Es wird lediglich ein elektronisches Gerät mit Internetanschluss benötigt, um jederzeit auf die Inhalte zugreifen zu können, so dass die Teilnehmer nicht an einen festen Zeitplan oder eine persönliche Anwesenheit gebunden sind. 

Der modulare Aufbau des Programms ermöglicht Ihnen eine kohärente Progression von den Grundlagen bis zu den fortgeschrittensten Anwendungen"  

Dieser Privater Masterstudiengang in Künstliche Intelligenz in der Klinischen Praxis enthält das vollständigste und aktuellste wissenschaftliche Programm auf dem Markt. Die wichtigsten Merkmale sind:

• Die Entwicklung von Fallstudien, die von Experten für künstliche Intelligenz in der klinischen Praxis vorgestellt werden 
• Der anschauliche, schematische und äußerst praxisnahe Inhalt vermittelt alle für die berufliche Praxis unverzichtbaren wissenschaftlichen und praktischen Informationen 
• Praktische Übungen, bei denen der Selbstbewertungsprozess zur Verbesserung des Lernens genutzt werden kann 
• Sein besonderer Schwerpunkt liegt auf innovativen Methoden  
• Theoretische Vorträge, Fragen an den Experten, Diskussionsforen zu kontroversen Themen und individuelle Reflexionsarbeit 
• Die Verfügbarkeit des Zugangs zu Inhalten von jedem festen oder tragbaren Gerät mit Internetanschluss 

Sie werden in die KI-gestützte Gesundheitsdatenwissenschaft eintauchen und Biostatistik und Big-Data-Analytik in 2.250 Stunden innovativer Inhalte erforschen“ 

Das Dozententeam des Programms besteht aus Experten des Sektors, die ihre Berufserfahrung in diese Fortbildung einbringen, sowie aus renommierten Fachleuten von führenden Unternehmen und angesehenen Universitäten.  

Die multimedialen Inhalte, die mit der neuesten Bildungstechnologie entwickelt wurden, werden der Fachkraft ein situiertes und kontextbezogenes Lernen ermöglichen, d. h. eine simulierte Umgebung, die eine immersive Fortbildung bietet, die auf die Ausführung von realen Situationen ausgerichtet ist.  

Das Konzept dieses Programms konzentriert sich auf problemorientiertes Lernen, bei dem die Fachkraft versuchen muss, die verschiedenen Situationen aus der beruflichen Praxis zu lösen, die während des gesamten Studiengangs gestellt werden. Zu diesem Zweck wird sie von einem innovativen interaktiven Videosystem unterstützt, das von renommierten Experten entwickelt wurde.      

In diesem 100%igen Online-Programm werden Sie analysieren, wie KI genetische Daten interpretiert, um spezifische therapeutische Strategien zu entwickeln"

Sie werden Data Mining und maschinelles Lernen im Kontext der Gesundheit anwenden. Worauf warten Sie, um sich einzuschreiben?"

Der Privater Masterstudiengang in Künstliche Intelligenz in der Klinischen Praxis zielt darauf ab, Fachkräfte im Gesundheitswesen fortzubilden, um die medizinische Versorgung durch den strategischen Einsatz von KI zu verändern. Dieses innovative Programm wird die Studenten mit soliden Fähigkeiten in den Bereichen medizinische Datenanalyse, KI-gestützte Diagnose, Behandlungspersonalisierung und effizientes Management der Patientenversorgung ausstatten. Nach Abschluss des Studiums werden die Fachleute darauf vorbereitet sein, Veränderungen anzuführen, die Diagnosegenauigkeit zu verbessern, Behandlungsprotokolle zu optimieren und eine zugänglichere und effektivere medizinische Versorgung zu fördern. 

TECH wird Sie fortbilden, um die klinische Praxis zu verändern, die Diagnostik zu verbessern und präzise und personalisierte Behandlungen zu entwickeln" 

Allgemeine Ziele

• Verstehen der theoretischen Grundlagen der künstlichen Intelligenz 
• Studieren der verschiedenen Arten von Daten und Verstehen des Lebenszyklus von Daten 
• Bewerten der entscheidenden Rolle von Daten bei der Entwicklung und Implementierung von KI-Lösungen 
• Vertiefen des Verständnisses von Algorithmen und Komplexität zur Lösung spezifischer Probleme 
• Erforschen der theoretischen Grundlagen von neuronalen Netzen für die Entwicklung von Deep Learning 
• Analysieren des bio-inspirierten Computings und seiner Bedeutung für die Entwicklung intelligenter Systeme 
• Analysieren aktueller Strategien der Künstlichen Intelligenz in verschiedenen Bereichen und Erkennen von Gelegenheiten und Herausforderungen 
• Kritisches Beurteilen der Vorteile und Grenzen von KI im Gesundheitswesen und Erkennen potenzieller Fallstricke sowie fundierte Bewertung ihrer klinischen Anwendung 
• Erkennen der Bedeutung der interdisziplinären Zusammenarbeit bei der Entwicklung effektiver KI-Lösungen 
• Erwerben eines umfassenden Überblicks über aufkommende Trends und technologische Innovationen im Bereich der KI für das Gesundheitswesen 
• Erwerben solider Kenntnisse in der Erfassung, Filterung und Vorverarbeitung von medizinischen Daten 
• Verstehen der ethischen Grundsätze und rechtlichen Bestimmungen, die für die Anwendung von KI in der Medizin gelten, und Fördern ethischer Praktiken, Fairness und Transparenz  

Spezifische Ziele

Modul 1. Grundlagen der künstlichen Intelligenz

• Analysieren der historischen Entwicklung der Künstlichen Intelligenz, von ihren Anfängen bis zu ihrem heutigen Stand, Identifizierung der wichtigsten Meilensteine und Entwicklungen 
• Verstehen der Funktionsweise von neuronalen Netzen und ihrer Anwendung in Lernmodellen der Künstlichen Intelligenz 
• Untersuchen der Prinzipien und Anwendungen von genetischen Algorithmen und analysieren ihren Nutzen bei der Lösung komplexer Probleme 
• Analysieren der Bedeutung von Thesauri, Vokabularen und Taxonomien bei der Strukturierung und Verarbeitung von Daten für KI-Systeme 
• Erforschen des Konzepts des semantischen Webs und seines Einflusses auf die Organisation und das Verständnis von Informationen in digitalen Umgebungen 

Modul 2. Typen und Lebenszyklus von Daten

• Verstehen der grundlegenden Konzepte der Statistik und ihrer Anwendung in der Datenanalyse 
• Identifizieren und Klassifizieren der verschiedenen Arten von statistischen Daten, von quantitativen bis zu qualitativen Daten 
• Analysieren des Lebenszyklus von Daten, von der Erzeugung bis zur Entsorgung, und Identifizieren der wichtigsten Phasen 
• Erkunden der ersten Phasen des Lebenszyklus von Daten, wobei die Bedeutung der Datenplanung und der Datenstruktur hervorgehoben wird 
• Untersuchen der Prozesse der Datenerfassung, einschließlich Methodik, Tools und Erfassungskanäle 
• Untersuchen des Datawarehouse-Konzepts mit Schwerpunkt auf den Elementen des Datawarehouse und seinem Design 
• Analysieren der rechtlichen Aspekte im Zusammenhang mit der Datenverwaltung, der Einhaltung von Datenschutz- und Sicherheitsvorschriften sowie von Best Practices 

Modul 3. Daten in der künstlichen Intelligenz

• Beherrschen der Grundlagen der Datenwissenschaft, einschließlich der Werkzeuge, Typen und Quellen für die Informationsanalyse 
• Erforschen des Prozesses der Umwandlung von Daten in Informationen mithilfe von Data Mining und Datenvisualisierungstechniken 
• Studieren der Struktur und der Eigenschaften von Datasets und verstehen ihre Bedeutung für die Aufbereitung und Nutzung von Daten für KI-Modelle 
• Analysieren von überwachten und unüberwachten Modellen, einschließlich Methoden und Klassifizierung 
• Verwenden spezifischer Tools und bewährter Verfahren für die Datenverarbeitung, um Effizienz und Qualität bei der Implementierung von Künstlicher Intelligenz zu gewährleisten 

Modul 4. Data Mining. Auswahl, Vorverarbeitung und Transformation 

• Beherrschen statistischer Inferenztechniken, um statistische Methoden im Data Mining zu verstehen und anzuwenden 
• Durchführen detaillierter explorativer Analysen von Datensätzen, um relevante Muster, Anomalien und Trends zu erkennen 
• Entwickeln von Fähigkeiten zur Datenaufbereitung, einschließlich Datenbereinigung, -integration und -formatierung für die Verwendung im Data Mining 
• Implementieren effektiver Strategien für den Umgang mit fehlenden Werten in Datensätzen, indem je nach Kontext Imputations- oder Eliminierungsmethoden angewendet werden 
• Identifizieren und Entschärfen von Datenrauschen, indem Sie Filter- und Glättungsverfahren anwenden, um die Qualität des Datensatzes zu verbessern 
• Eingehen auf die Datenvorverarbeitung in Big Data-Umgebungen 

Modul 5. Algorithmik und Komplexität in der künstlichen Intelligenz

• Einführen von Algorithmenentwurfsstrategien, die ein solides Verständnis der grundlegenden Ansätze zur Problemlösung vermitteln 
• Analysieren der Effizienz und Komplexität von Algorithmen unter Anwendung von Analysetechniken zur Bewertung der Leistung in Bezug auf Zeit und Raum 
• Untersuchen und Anwenden von Sortieralgorithmen, Verstehen ihrer Leistung und Vergleichen ihrer Effizienz in verschiedenen Kontexten 
• Erforschen von baumbasierten Algorithmen, Verstehen ihrer Struktur und Anwendungen 
• Untersuchen von Algorithmen mit Heaps, Analysieren ihrer Implementierung und ihrer Nützlichkeit bei der effizienten Datenmanipulation 
• Analysieren graphenbasierter Algorithmen, wobei ihre Anwendung bei der Darstellung und Lösung von Problemen mit komplexen Beziehungen untersucht wird 
• Untersuchen von Greedy-Algorithmen, Verständnis ihrer Logik und Anwendungen bei der Lösung von Optimierungsproblemen 
• Untersuchen und Anwenden der Backtracking-Technik für die systematische Problemlösung und Analysieren ihrer Effektivität in verschiedenen Szenarien 

Modul 6. Intelligente Systeme

• Erforschen der Agententheorie, Verstehen der grundlegenden Konzepte ihrer Funktionsweise und ihrer Anwendung in der Künstlichen Intelligenz und im Software Engineering 
• Studieren der Darstellung von Wissen, einschließlich der Analyse von Ontologien und deren Anwendung bei der Organisation von strukturierten Informationen 
• Analysieren des Konzepts des semantischen Webs und seiner Auswirkungen auf die Organisation und den Abruf von Informationen in digitalen Umgebungen 
• Evaluieren und Vergleichen verschiedener Wissensrepräsentationen und deren Integration zur Verbesserung der Effizienz und Genauigkeit von intelligenten Systemen 
• Studieren semantischer Reasoner, wissensbasierter Systeme und Expertensysteme und Verstehen ihrer Funktionalität und Anwendungen in der intelligenten Entscheidungsfindung 

Modul 7. Maschinelles Lernen und Data Mining 

• Einführen in die Prozesse der Wissensentdeckung und in die grundlegenden Konzepte des maschinellen Lernens 
• Untersuchen von Entscheidungsbäumen als überwachte Lernmodelle, Verstehen ihrer Struktur und Anwendungen 
• Bewerten von Klassifikatoren anhand spezifischer Techniken, um ihre Leistung und Genauigkeit bei der Datenklassifizierung zu messen 
• Studieren neuronaler Netze und Verstehen ihrer Funktionsweise und Architektur, um komplexe Probleme des maschinellen Lernens zu lösen 
• Erforschen von Bayes'schen Methoden und deren Anwendung im maschinellen Lernen, einschließlich Bayes'scher Netzwerke und Bayes'scher Klassifikatoren 
• Analysieren von Regressions- und kontinuierlichen Antwortmodellen zur Vorhersage von numerischen Werten aus Daten 
• Untersuchen von Techniken zum Clustering, um Muster und Strukturen in unmarkierten Datensätzen zu erkennen 
• Erforschen von Text Mining und natürlicher Sprachverarbeitung (NLP), um zu verstehen, wie maschinelle Lerntechniken zur Analyse und zum Verständnis von Texten eingesetzt werden 

Modul 8. Neuronale Netze, die Grundlage von Deep Learning

• Beherrschen der Grundlagen des tiefen Lernens und Verstehen seiner wesentlichen Rolle beim Deep Learning 
• Erkunden der grundlegenden Operationen in neuronalen Netzen und Verstehen ihrer Anwendung bei der Konstruktion von Modellen 
• Analysieren der verschiedenen Schichten, die in neuronalen Netzen verwendet werden, und lernen, wie man sie richtig auswählt 
• Verstehen der effektiven Verknüpfung von Schichten und Operationen, um komplexe und effiziente neuronale Netzarchitekturen zu entwerfen 
• Verwenden von Trainern und Optimierern, um die Leistung von neuronalen Netzen abzustimmen und zu verbessern 
• Erforschen der Verbindung zwischen biologischen und künstlichen Neuronen für ein tieferes Verständnis des Modelldesigns 
• Feinabstimmen von Hyperparametern für das Fine Tuning neuronaler Netze, um ihre Leistung bei bestimmten Aufgaben zu optimieren 

Modul 9. Training Tiefer Neuronaler Netze

• Lösen von Problemen im Zusammenhang mit Gradienten beim Training von tiefen neuronalen Netzen 
• Erforschen und Anwenden verschiedener Optimierer, um die Effizienz und Konvergenz von Modellen zu verbessern 
• Programmieren der Lernrate zur dynamischen Anpassung der Konvergenzrate des Modells 
• Verstehen und Bewältigen von Overfitting durch spezifische Strategien beim Training 
• Anwenden praktischer Richtlinien, um ein effizientes und effektives Training von tiefen neuronalen Netzen zu gewährleisten 
• Implementieren von Transfer Learning als fortgeschrittene Technik zur Verbesserung der Modellleistung bei bestimmten Aufgaben 
• Erforschen und Anwenden von Techniken der Data Augmentation zur Anreicherung von Datensätzen und Verbesserung der Modellgeneralisierung 
• Entwickeln praktischer Anwendungen mit Transfer Learning zur Lösung realer Probleme 
• Verstehen und Anwenden von Regularisierungstechniken zur Verbesserung der Generalisierung und zur Vermeidung von Overfitting in tiefen neuronalen Netzen 

Modul 10. Anpassung von Modellen und Training mit TensorFlow

• Beherrschen der Grundlagen von TensorFlow und seiner Integration mit NumPy für effiziente Datenverwaltung und Berechnungen 
• Anpassen von Modellen und Trainingsalgorithmen mit den fortgeschrittenen Fähigkeiten von TensorFlow 
• Erforschen der tfdata-API zur effektiven Verwaltung und Manipulation von Datensätzen 
• Implementieren des Formats TFRecord, um große Datensätze in TensorFlow zu speichern und darauf zuzugreifen 
• Verwenden von Keras-Vorverarbeitungsschichten zur Erleichterung der Konstruktion eigener Modelle 
• Erforschen des TensorFlow Datasets-Projekts, um auf vordefinierte Datensätze zuzugreifen und die Entwicklungseffizienz zu verbessern 
• Entwickeln einer Deep Learning-Anwendung mit TensorFlow unter Einbeziehung der im Modul erworbenen Kenntnisse 
• Anwenden aller Konzepte, die bei der Erstellung und dem Training von benutzerdefinierten Modellen mit TensorFlow erlernt wurden, auf praktische Art und Weise in realen Situationen 

Modul 11. Deep Computer Vision mit Convolutional Neural Networks

• Verstehen der Architektur des visuellen Kortex und ihrer Bedeutung für Deep Computer Vision 
• Erforschen und Anwenden von Faltungsschichten, um wichtige Merkmale aus Bildern zu extrahieren 
• Implementieren von Clustering-Schichten und ihre Verwendung in Deep Computer Vision-Modellen mit Keras 
• Analysieren verschiedener Architekturen von Convolutional Neural Networks (CNN) und deren Anwendbarkeit in verschiedenen Kontexten 
• Entwickeln und Implementieren eines CNN ResNet unter Verwendung der Keras-Bibliothek, um die Effizienz und Leistung des Modells zu verbessern 
• Verwenden von vorab trainierten Keras-Modellen, um das Transfer-Lernen für bestimmte Aufgaben zu nutzen 
• Anwenden von Klassifizierungs- und Lokalisierungstechniken in Deep Computer Vision-Umgebungen 
• Erforschen von Strategien zur Objekterkennung und -verfolgung mit Convolutional Neural Networks 
• Implementieren von semantischen Segmentierungstechniken, um Objekte in Bildern im Detail zu verstehen und zu klassifizieren 

Modul 12. Natürliche Sprachverarbeitung (NLP) mit rekurrenten neuronalen Netzen (RNN) und Aufmerksamkeit

• Entwickeln von Fähigkeiten zur Texterstellung mit rekurrenten neuronalen Netzen (RNN) 
• Anwenden von RNNs bei der Meinungsklassifizierung zur Stimmungsanalyse in Texten 
• Verstehen und Anwenden von Aufmerksamkeitsmechanismen in Modellen zur Verarbeitung natürlicher Sprache 
• Analysieren und Verwenden von Transformers-Modellen in spezifischen NLP-Aufgaben 
• Erkunden der Anwendung von Transformers-Modellen im Kontext von Bildverarbeitung und Computer Vision 
• Vertraut sein mit der Hugging Face Transformers-Bibliothek für die effiziente Implementierung fortgeschrittener Modelle 
• Vergleichen der verschiedenen Transformers-Bibliotheken, um ihre Eignung für bestimmte Aufgaben zu bewerten 
• Entwickeln einer praktischen Anwendung von NLP, die RNN- und Aufmerksamkeitsmechanismen integriert, um reale Probleme zu lösen 

Modul 13. Autoencoder, GANs und Diffusionsmodelle

• Entwickeln effizienter Datenrepräsentationen mit Autoencodern, GANs und Diffusionsmodellen 
• Durchführen einer PCA unter Verwendung eines unvollständigen linearen Autoencoders zur Optimierung der Datendarstellung 
• Implementieren und Verstehen der Funktionsweise von gestapelten Autoencodern 
• Erforschen und Anwenden von Convolutional Autoencoders für effiziente visuelle Datendarstellungen 
• Analysieren und Anwenden der Effektivität von Sparse-Auto-Encodern bei der Datendarstellung 
• Generieren von Modebildern aus dem MNIST-Datensatz mit Hilfe von Autoencoders 
• Verstehen des Konzepts der Generative Adversarial Networks (GANs) und Diffusionsmodelle 
• Implementieren und Vergleichen der Leistung von Diffusionsmodellen und GANs bei der Datengenerierung 

Modul 14. Bio-inspiriertes Computing

• Einführen in die grundlegenden Konzepte des bio-inspirierten Computings 
• Erforschen sozialer Anpassungsalgorithmen als wichtiger Ansatz im bioinspirierten Computing 
• Analysieren von Strategien zur Erforschung und Ausnutzung des Raums in genetischen Algorithmen 
• Untersuchen von Modellen des evolutionären Rechnens im Kontext der Optimierung
• Fortsetzen der detaillierten Analyse von Modellen des evolutionären Rechnens
• Anwenden der evolutionären Programmierung auf spezifische Lernprobleme 
• Bewältigen der Komplexität von Multi-Objektiv-Problemen im Rahmen des bio-inspirierten Computings 
• Erforschen der Anwendung von neuronalen Netzen im Bereich des bio-inspirierten Computings
• Vertiefen in die Implementierung und des Nutzens von neuronalen Netzen im Bereich des bio-inspirierten Computings

Modul 15. Künstliche Intelligenz: Strategien und Anwendungen 

• Entwickeln von Strategien für die Implementierung von künstlicher Intelligenz in Finanzdienstleistungen 
• Analysieren der Auswirkungen von künstlicher Intelligenz auf die Erbringung von Dienstleistungen im Gesundheitswesen 
• Identifizieren und Bewerten der Risiken im Zusammenhang mit dem Einsatz von KI im Gesundheitssektor 
• Bewerten der potenziellen Risiken im Zusammenhang mit dem Einsatz von KI in der Industrie 
• Anwenden von Techniken der künstlichen Intelligenz in der Industrie zur Verbesserung der Produktivität 
• Entwerfen von Lösungen der künstlichen Intelligenz zur Optimierung von Prozessen in der öffentlichen Verwaltung 
• Bewerten des Einsatzes von KI-Technologien im Bildungssektor 
• Anwenden von Techniken der künstlichen Intelligenz in der Forst- und Landwirtschaft zur Verbesserung der Produktivität 
• Optimieren von Personalprozessen durch den strategischen Einsatz von künstlicher Intelligenz 

Modul 16. KI-Anwendungen im Gesundheitswesen: Grundsätze und Anwendungsfälle  

• Kritisches Analysieren der Vorteile und Grenzen von KI im Gesundheitswesen 
• Identifizieren potenzieller Fallstricke und fundierte Bewertung ihrer Anwendung im klinischen Umfeld 
• Identifizieren potenzieller Fallstricke und fundierte Bewertung ihrer Anwendung im klinischen Umfeld 
   

Modul 17. Klinische Umsetzung von künstlicher Intelligenz 

• Interpretieren der Ergebnisse für die Erstellung ethischer Datensets und die strategische Anwendung in gesundheitlichen Notfällen 
• Erwerben fortgeschrittener Fähigkeiten in der Präsentation, Visualisierung und Verwaltung von KI-Gesundheitsdaten 
• Erwerben eines umfassenden Überblicks über aufkommende Trends und technologische Innovationen im Bereich der KI für das Gesundheitswesen 

Modul 18. Personalisierung der Gesundheit durch KI 

• Verstehen der sich abzeichnenden Trends im Bereich der KI für personalisierte Gesundheit und ihrer künftigen Auswirkungen 
   

Modul 19. Big Data-Analyse im Gesundheitssektor mit KI 

• Erwerben solider Kenntnisse in der Beschaffung, Filterung und Vorverarbeitung von medizinischen Daten 
• Nutzen des erworbenen Wissens in Anwendungsfällen und praktischen Anwendungen, die Sie in die Lage versetzen, branchenspezifische Herausforderungen zu verstehen und zu
• lösen, von der Textanalyse über die Datenvisualisierung bis hin zur medizinischen Informationssicherheit 

Modul 20. Ethik und Regulierung in der medizinischen KI 

• Verstehen der grundlegenden ethischen Prinzipien und rechtlichen Bestimmungen, die für den Einsatz von KI in der Medizin gelten 
• Beherrschen der Grundsätze der Data Governance 
• Verstehen der internationalen und lokalen rechtlichen Rahmenbedingungen 
• Sicherstellen der Einhaltung von Vorschriften bei der Nutzung von KI-Daten und -Tools im Gesundheitssektor

Nutzen Sie die Gelegenheit, sich über die neuesten Fortschritte auf diesem Gebiet zu informieren und sie in Ihrer täglichen Praxis anzuwenden"