多模態AI在醫療中的應用培訓

Agentic AI 是一種方法，使AI系統能夠在定義的約束條件下進行規劃、推理並採取工具使用行動，以實現目標。

本課程爲講師指導的培訓（線上或線下），面向中級水平的醫療和數據團隊，旨在爲臨牀和操作用例設計、評估和治理Agentic AI解決方案。

培訓結束後，學員將能夠：

• 解釋醫療環境中的Agentic AI概念和約束。
• 設計具有規劃、記憶和工具使用的安全代理工作流程。
• 構建基於臨牀文檔和知識庫的檢索增強代理。
• 通過護欄和人工干預控制來評估、監控和治理代理行爲。

課程形式

• 互動講座和引導討論。
• 在沙盒環境中進行指導實驗和代碼演練。
• 基於場景的安全、評估和治理練習。

課程定製選項

• 如需爲本課程定製培訓，請聯繫我們進行安排。

本課程爲講師指導的培訓，地點爲澳門（線上或線下），面向中級到高級醫療專業人員和AI開發者，旨在幫助他們實施AI驅動的醫療解決方案。

培訓結束後，學員將能夠：

• 理解AI代理在醫療與診斷中的作用。
• 開發用於醫學圖像分析和預測診斷的AI模型。
• 將AI與電子健康記錄（EHR）和臨牀工作流程集成。
• 確保符合醫療法規和AI倫理實踐。

本課程爲講師主導的培訓，在澳門（線上或線下）進行，面向希望將AI和AR/VR解決方案應用於醫療培訓、手術模擬和康復的中級醫療專業人員。

培訓結束後，學員將能夠：

• 理解AI在增強醫療AR/VR體驗中的作用。
• 使用AR/VR進行手術模擬和醫療培訓。
• 在患者康復和治療中應用AR/VR工具。
• 探討AI增強醫療工具中的倫理和隱私問題。

本次由讲师指导的澳門（线上或线下）培训，面向中级数据科学家和医疗保健专业人士，旨在帮助他们利用Google Colab进行高级医疗保健应用的人工智能技术。

通过本次培训，参与者将能够：

• 使用Google Colab实现医疗保健领域的AI模型。
• 利用AI进行医疗数据的预测建模。
• 使用AI驱动的技术分析医学图像。
• 探讨基于AI的医疗解决方案中的伦理问题。

本次由講師指導的線下或線上培訓，面向中級醫療專業人員和數據科學家，旨在幫助他們理解並應用AI技術在醫療環境中。

培訓結束後，參與者將能夠：

• 識別AI可以解決的關鍵醫療挑戰。
• 分析AI對患者護理、安全和醫學研究的影響。
• 理解AI與醫療商業模式之間的關係。
• 將基本AI概念應用於醫療場景。
• 開發用於醫療數據分析的機器學習模型。

本次由讲师指导的澳門（线上或线下）培训，旨在帮助医疗保健专业人士和研究人员利用ChatGPT来提升患者护理、优化工作流程，并改善医疗保健成果。

培训结束后，参与者将能够：

• 理解ChatGPT的基本原理及其在医疗保健中的应用。
• 利用ChatGPT自动化医疗保健流程和互动。
• 使用ChatGPT为患者提供准确的医疗信息和支持。
• 应用ChatGPT进行医学研究和分析。

本課程爲講師主導的澳門（線上或線下）培訓，面向希望利用Edge AI開發創新醫療解決方案的中級醫療專業人員、生物醫學工程師和AI開發者。

通過本培訓，學員將能夠：

• 瞭解Edge AI在醫療領域的作用和優勢。
• 在邊緣設備上開發和部署用於醫療應用的AI模型。
• 在可穿戴設備和診斷工具中實施Edge AI解決方案。
• 設計和部署基於Edge AI的患者監護系統。
• 解決醫療AI應用中的倫理和監管問題。

這是由講師指導的線下或線上培訓，針對中高級醫療AI開發者和數據科學家，旨在使用結構化和非結構化醫療數據，微調模型以進行臨床診斷、疾病預測和患者結果預測。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 在包括電子病歷（EMRs）、影像和時間序列數據的醫療數據集上微調AI模型。
• 在醫療情境中應用遷移學習、領域適應和模型壓縮技術。
• 在模型開發中解決隱私、偏見和法規合規問題。
• 在實際醫療環境中部署和監控微調後的模型。

生成式AI是一種基於提示和數據創建新內容（如文本、圖像和推薦）的技術。

本課程爲講師指導的培訓（線上或線下），面向希望使用生成式AI和提示工程來提高醫療環境中效率、準確性和溝通能力的初級到中級醫療專業人員。

在本課程結束時，參與者將能夠：

• 理解生成式AI和提示工程的基礎知識。
• 應用AI工具簡化臨牀、行政和研究任務。
• 確保在醫療保健中符合倫理、安全且合規地使用AI。
• 優化提示以獲得一致且準確的結果。

課程形式

• 互動式講座與討論。
• 實踐練習與案例分析。
• AI工具的動手實驗。

課程定製選項

• 如需爲本課程定製培訓，請聯繫我們安排。

本次由講師主導的培訓在澳門（線上或線下）面向初級到中級醫療保健專業人員、數據分析師和政策制定者，旨在幫助他們理解並在醫療保健領域應用生成式AI。

培訓結束後，參與者將能夠：

• 解釋生成式AI在醫療保健中的原理和應用。
• 識別生成式AI在藥物發現和個性化醫療中的機會。
• 利用生成式AI技術進行醫學影像和診斷。
• 評估AI在醫療環境中的倫理影響。
• 制定將AI技術整合到醫療保健系統中的策略。

LangGraph 支持由 LLM 驅動的有狀態、多參與者工作流，並能精確控制執行路徑和狀態持久化。在醫療領域，這些功能對於合規性、互操作性以及構建符合醫療工作流的決策支持系統至關重要。

本次講師主導的培訓（線上或線下）面向中高級專業人員，旨在幫助他們設計、實施和管理基於 LangGraph 的醫療解決方案，同時應對監管、道德和操作挑戰。

培訓結束後，參與者將能夠：

• 設計符合合規性和可審計性的醫療專用 LangGraph 工作流。
• 將 LangGraph 應用與醫療本體和標準（FHIR、SNOMED CT、ICD）集成。
• 在敏感環境中應用可靠性、可追溯性和可解釋性的最佳實踐。
• 在醫療生產環境中部署、監控和驗證 LangGraph 應用。

課程形式

• 互動式講座與討論。
• 基於真實案例的實踐練習。
• 在即時實驗環境中進行實施實踐。

課程定製選項

• 如需定製本課程，請聯繫我們安排。

本課程爲講師指導的培訓（線上或線下），面向希望創建能夠處理和解釋多模態數據的智能系統的中級AI研究人員、數據科學家和機器學習工程師。

在本培訓結束時，參與者將能夠：

• 理解多模態AI的原理及其應用。
• 實施數據融合技術以結合不同類型的數據。
• 構建和訓練能夠處理視覺、文本和聽覺信息的模型。
• 評估多模態AI系統的性能。
• 解決與多模態數據相關的倫理和隱私問題。

本課程爲講師指導的線下或線上培訓，面向高級機器人工程師和AI研究人員，旨在幫助他們利用多模態AI整合多種感官數據，以創建能夠看、聽、觸摸的更加自主和高效的機器人。

培訓結束後，學員將能夠：

• 在機器人系統中實現多模態傳感。
• 開發用於傳感器融合和決策的AI算法。
• 創建能夠在動態環境中執行復雜任務的機器人。
• 解決即時數據處理和執行中的挑戰。

本次由講師指導的培訓在澳門（線上或線下）面向中級UX/UI設計師和前端開發人員，旨在幫助他們利用多模態AI設計和實現能夠理解並處理多種輸入形式的用戶界面。

培訓結束後，參與者將能夠：

• 設計提升用戶參與度的多模態界面。
• 將語音和視覺識別集成到Web和移動應用中。
• 利用多模態數據創建自適應和響應式UI。
• 理解用戶數據收集和處理的倫理考慮。

本次由講師主導的培訓，可在澳門（線上或線下）進行，面向中級醫療專業人員和AI開發者，旨在利用提示工程技術提升醫療工作流程、研究效率和患者結果。

培訓結束後，參與者將能夠：

• 瞭解醫療領域中提示工程的基礎知識。
• 使用AI提示進行臨牀文檔記錄和患者互動。
• 利用AI進行醫學研究和文獻綜述。
• 通過AI驅動的提示增強藥物發現和臨牀決策。
• 確保醫療AI符合法規和倫理標準。