中关村AI for Healthcare培训

本课程为讲师指导的中关村（线上或线下）培训，面向中高级医疗AI开发者和数据科学家，旨在帮助他们微调模型，用于临床诊断、疾病预测和患者结果预测，使用结构化和非结构化医疗数据。

培训结束后，学员将能够：

• 在包括电子病历、影像和时间序列数据在内的医疗数据集上微调AI模型。
• 在医疗环境中应用迁移学习、领域适应和模型压缩。
• 解决模型开发中的隐私、偏见和法规合规问题。
• 在实际医疗环境中部署和监控微调后的模型。

生成式AI是一种基于提示和数据创建新内容（如文本、图像和推荐）的技术。

本课程为讲师指导的培训（线上或线下），面向希望使用生成式AI和提示工程来提高医疗环境中效率、准确性和沟通能力的初级到中级医疗专业人员。

在本课程结束时，参与者将能够：

• 理解生成式AI和提示工程的基础知识。
• 应用AI工具简化临床、行政和研究任务。
• 确保在医疗保健中符合伦理、安全且合规地使用AI。
• 优化提示以获得一致且准确的结果。

课程形式

• 互动式讲座与讨论。
• 实践练习与案例分析。
• AI工具的动手实验。

课程定制选项

• 如需为本课程定制培训，请联系我们安排。

本课程为讲师指导的中关村（线上或线下）培训，面向中级数据科学家和医疗专业人士，旨在帮助他们利用Google Colab在高级医疗应用中应用人工智能。

通过本培训，学员将能够：

• 使用Google Colab实现医疗人工智能模型。
• 利用人工智能进行医疗数据的预测建模。
• 使用人工智能技术分析医学影像。
• 探讨基于人工智能的医疗解决方案中的伦理问题。

本课程由讲师主导，提供中关村（线上或线下）培训，旨在帮助医疗健康专业人士和研究人员利用ChatGPT提升患者护理、简化工作流程并改善医疗健康结果。

培训结束后，参与者将能够：

• 理解ChatGPT的基础知识及其在医疗健康中的应用。
• 利用ChatGPT自动化医疗健康流程和互动。
• 使用ChatGPT为患者提供准确的医学信息和支持。
• 应用ChatGPT进行医学研究和分析。

本次由讲师主导的培训在中关村（线上或线下）面向初级到中级医疗保健专业人员、数据分析师和政策制定者，旨在帮助他们理解并在医疗保健领域应用生成式AI。

培训结束后，参与者将能够：

• 解释生成式AI在医疗保健中的原理和应用。
• 识别生成式AI在药物发现和个性化医疗中的机会。
• 利用生成式AI技术进行医学影像和诊断。
• 评估AI在医疗环境中的伦理影响。
• 制定将AI技术整合到医疗保健系统中的策略。

Ollama是一个轻量级平台，用于本地运行大型语言模型。

本次由讲师主导的培训（线上或线下）面向中级医疗保健从业者和IT团队，旨在帮助他们在临床和行政环境中部署、定制和操作基于Ollama的AI解决方案。

完成本培训后，参与者将能够：

• 在医疗保健环境中安全地安装和配置Ollama。
• 将本地LLM集成到临床工作流程和行政流程中。
• 为医疗保健特定的术语和任务定制模型。
• 应用隐私、安全和法规遵从的最佳实践。

课程形式

• 互动式讲座和讨论。
• 实际操作演示和指导练习。
• 在沙盒医疗保健模拟环境中的实际实施。

课程定制选项

• 如需为本课程定制培训，请联系我们进行安排。

本课程为讲师指导的培训，地点为中关村（线上或线下），面向中级到高级医疗专业人员和AI开发者，旨在帮助他们实施AI驱动的医疗解决方案。

培训结束后，学员将能够：

• 理解AI代理在医疗与诊断中的作用。
• 开发用于医学图像分析和预测诊断的AI模型。
• 将AI与电子健康记录（EHR）和临床工作流程集成。
• 确保符合医疗法规和AI伦理实践。

本次由讲师指导的线下或线上培训，面向中级医疗专业人员和数据科学家，旨在帮助他们理解并应用AI技术在医疗环境中。

培训结束后，参与者将能够：

• 识别AI可以解决的关键医疗挑战。
• 分析AI对患者护理、安全和医学研究的影响。
• 理解AI与医疗商业模式之间的关系。
• 将基本AI概念应用于医疗场景。
• 开发用于医疗数据分析的机器学习模型。

Agentic AI 是一种方法，使AI系统能够在定义的约束条件下进行规划、推理并采取工具使用行动，以实现目标。

本课程为讲师指导的培训（线上或线下），面向中级水平的医疗和数据团队，旨在为临床和操作用例设计、评估和治理Agentic AI解决方案。

培训结束后，学员将能够：

• 解释医疗环境中的Agentic AI概念和约束。
• 设计具有规划、记忆和工具使用的安全代理工作流程。
• 构建基于临床文档和知识库的检索增强代理。
• 通过护栏和人工干预控制来评估、监控和治理代理行为。

课程形式

• 互动讲座和引导讨论。
• 在沙盒环境中进行指导实验和代码演练。
• 基于场景的安全、评估和治理练习。

课程定制选项

• 如需为本课程定制培训，请联系我们进行安排。

本次由讲师指导的培训在中关村（线上或线下）面向中级到高级医疗专业人员、医学研究人员和AI开发者，旨在帮助他们在医疗诊断和医疗应用中应用多模态AI。

培训结束后，参与者将能够：

• 理解多模态AI在现代医疗中的作用。
• 整合结构化和非结构化医疗数据，用于AI驱动的诊断。
• 应用AI技术分析医学影像和电子健康记录。
• 开发用于疾病诊断和治疗建议的预测模型。
• 实施语音和自然语言处理（NLP）技术，用于医疗转录和患者互动。

本课程由讲师主导，提供中关村（线上或线下）培训，面向中级医疗专业人员、生物医学工程师和人工智能开发者，旨在利用边缘人工智能开发创新医疗解决方案。

培训结束后，学员将能够：

• 了解边缘人工智能在医疗中的作用和优势。
• 为医疗应用开发和部署边缘设备上的人工智能模型。
• 在可穿戴设备和诊断工具中实施边缘人工智能解决方案。
• 使用边缘人工智能设计和部署患者监护系统。
• 处理医疗人工智能应用中的伦理和法规问题。

LangGraph 支持由 LLM 驱动的有状态、多参与者工作流，并能精确控制执行路径和状态持久化。在医疗领域，这些功能对于合规性、互操作性以及构建符合医疗工作流的决策支持系统至关重要。

本次讲师主导的培训（线上或线下）面向中高级专业人员，旨在帮助他们设计、实施和管理基于 LangGraph 的医疗解决方案，同时应对监管、道德和操作挑战。

培训结束后，参与者将能够：

• 设计符合合规性和可审计性的医疗专用 LangGraph 工作流。
• 将 LangGraph 应用与医疗本体和标准（FHIR、SNOMED CT、ICD）集成。
• 在敏感环境中应用可靠性、可追溯性和可解释性的最佳实践。
• 在医疗生产环境中部署、监控和验证 LangGraph 应用。

课程形式

• 互动式讲座与讨论。
• 基于真实案例的实践练习。
• 在实时实验环境中进行实施实践。

课程定制选项

• 如需定制本课程，请联系我们安排。

本次由讲师主导的培训，可在中关村（线上或线下）进行，面向中级医疗专业人员和AI开发者，旨在利用提示工程技术提升医疗工作流程、研究效率和患者结果。

培训结束后，参与者将能够：

• 了解医疗领域中提示工程的基础知识。
• 使用AI提示进行临床文档记录和患者互动。
• 利用AI进行医学研究和文献综述。
• 通过AI驱动的提示增强药物发现和临床决策。
• 确保医疗AI符合法规和伦理标准。

TinyML是将机器学习集成到低功耗、资源有限的可穿戴和医疗设备中的技术。

本次由讲师主导的培训（线上或线下）面向中级从业者，旨在帮助他们为医疗监控和诊断应用实施TinyML解决方案。

完成培训后，参与者将能够：

• 设计和部署用于实时健康数据处理的TinyML模型。
• 收集、预处理并解释生物传感器数据，以获取AI驱动的洞察。
• 为低功耗和内存受限的可穿戴设备优化模型。
• 评估TinyML驱动输出的临床相关性、可靠性和安全性。

课程形式

• 讲座结合实时演示和互动讨论。
• 动手实践可穿戴设备数据和TinyML框架。
• 在指导的实验室环境中进行实施练习。

课程定制选项

• 如需根据特定医疗设备或法规工作流程定制培训，请联系我们以定制课程。

本课程为讲师主导的培训，在中关村（线上或线下）进行，面向希望将AI和AR/VR解决方案应用于医疗培训、手术模拟和康复的中级医疗专业人员。

培训结束后，学员将能够：

• 理解AI在增强医疗AR/VR体验中的作用。
• 使用AR/VR进行手术模拟和医疗培训。
• 在患者康复和治疗中应用AR/VR工具。
• 探讨AI增强医疗工具中的伦理和隐私问题。