Mit der zunehmenden Verbreitung von Anwendungen der künstlichen Intelligenz im Gesundheitswesen sehen sich die Beteiligten sowohl mit den Chancen als auch mit den Herausforderungen dieser sich entwickelnden Technologien konfrontiert. Dieser Kurs befasst sich mit den Grundsätzen des Einsatzes von KI im Gesundheitswesen und dem Rahmen, der für die Bewertung der nachgelagerten Auswirkungen von KI-Lösungen im Gesundheitswesen verwendet wird. Um die Patientenversorgung zu verbessern, ist Stanford Medicine gemeinsam vom Accreditation Council for Continuing Medical Education (ACCME), dem Accreditation Council for Pharmacy Education (ACPE) und dem American Nurses Credentialing Center (ANCC) akkreditiert, um Weiterbildungen für das Gesundheitsteam anzubieten. In den FAQs unten finden Sie wichtige Informationen zu 1) Datum der ursprünglichen Veröffentlichung und Ablaufdatum; 2) Angaben zur Akkreditierung und Credit Designation; 3) Offenlegung finanzieller Beziehungen für jede Person, die für den Inhalt der Aktivität verantwortlich ist.

Evaluierung von KI-Anwendungen im Gesundheitswesen

Evaluierung von KI-Anwendungen im Gesundheitswesen
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung „KI im Gesundheitswesen“
Unterrichtet in Deutsch (KI-Synchronisation)


Dozenten: Tina Hernandez-Boussard
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Was Sie lernen werden
Grundsätze und praktische Überlegungen zur Integration von KI in klinische Arbeitsabläufe
Bewährte Praktiken von KI-Anwendungen zur Förderung fairer und gerechter Lösungen im Gesundheitswesen
Herausforderungen bei der Regulierung von KI-Anwendungen und welche Komponenten eines Modells reguliert werden können
Was Standard-Bewertungsmetriken leisten und was nicht
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Klinische Informatik
- Kategorie: Einhaltung von Vorschriften
- Kategorie: Gesundheitliche Ungleichheiten
- Kategorie: Prädiktive Modellierung
- Kategorie: Bereitstellung von Anwendungen
- Kategorie: Präzisionsmedizin
- Kategorie: Kontinuierliche Überwachung
- Kategorie: Daten-Ethik
- Kategorie: Ethik im Gesundheitswesen
- Kategorie: Klinische Bewertung
- Kategorie: Gesundheitliche Chancengleichheit
- Kategorie: Kenntnisse der Gesundheitsbranche
- Kategorie: Gesundheitstechnologie
- Kategorie: Verantwortungsvolle AI
- Kategorie: AI-Integrationen
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22 Aufgaben
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- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
- Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
- Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage

In diesem Kurs gibt es 8 Module
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Bewertungen von Lernenden
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Geprüft am 16. Juli 2023
AI applications in Healthcare have to be xyz and we as medical students should know what those xyx values are and this course does that exactly.great teacher as well.
Geprüft am 21. Dez. 2024
One of the most important courses in this specialization.
Geprüft am 12. Dez. 2020
Thanks a lot for this great course, extremely practical, allowing to create a clear action plan for AI evaluation.
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