Dieses Modul für Fortgeschrittene vertieft die Fähigkeiten der Lernenden im Umgang mit anspruchsvollen Textverarbeitungstechniken, die speziell auf das Gesundheitswesen zugeschnitten sind. Die Teilnehmer befassen sich mit generativen KI-Anwendungen für die klinische Zusammenfassung, automatisierten Systemen zur Klassifizierung medizinischer Dokumente sowie der Integration mehrerer KI-Dienste in einheitliche Arbeitsabläufe. Der Schwerpunkt des Moduls liegt auf der Analyse mehrerer Dokumente, fortgeschrittenem Prompt-Engineering und der Entwicklung intelligenter Systeme, die komplexe klinische Beschreibungen in verschiedenen Dokumenttypen verarbeiten können. Die Lernenden erwerben Fachkenntnisse im Umgang mit umfangreichen klinischen Texten, in der Wahrung medizinischer Genauigkeit sowie in der Konzeption von Qualitätssicherungsprozessen für KI-generierte Ergebnisse.

Dieses Fortgeschrittenenmodul konzentriert sich auf die Implementierung intelligenter Überwachungssysteme, die Muster und Anomalien in Patientendaten erkennen können, um die klinische Entscheidungsfindung zu unterstützen. Die Teilnehmer lernen, die in Power BI integrierten KI-Funktionen zur Anomalieerkennung (basierend auf Azure AI) für physiologische Parameter zu konfigurieren, komplexe Workflows zur Alarmgenerierung zu entwerfen und Echtzeit-Überwachungssysteme zu erstellen, die sich in die bestehende klinische Infrastruktur integrieren lassen. Das Modul legt den Schwerpunkt auf das Gleichgewicht zwischen Sensitivität und Spezifität bei klinischen Warnmeldungen, Strategien zur Verringerung der Alarmmüdigkeit sowie die Entwicklung intelligenter Eskalationsprotokolle, die sicherstellen, dass kritische Informationen die richtigen Ärzte zur richtigen Zeit erreichen.

Dieses Abschlussmodul befasst sich mit den entscheidenden Aspekten der Aufrechterhaltung sicherer, effektiver und zuverlässiger KI-Systeme in Produktionsumgebungen im Gesundheitswesen. Die Teilnehmer lernen, mithilfe der Azure Responsible AI-Tools umfassende Überwachungsrahmenwerke zu implementieren, Qualitätssicherungsprozesse zu entwerfen, die eine konsistente Leistung gewährleisten, und Feedback-Mechanismen für die kontinuierliche Systemverbesserung zu schaffen. Das Modul behandelt die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften, das Audit-Trail-Management, die Überwachung der Fairness sowie die Integration von KI-Systemen in bestehende Informationssysteme im Gesundheitswesen. Die Teilnehmer erwerben Fachkenntnisse im Aufbau von Governance-Rahmenwerken, die Innovation mit Patientensicherheit und regulatorischen Anforderungen in Einklang bringen.