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Durée 14 heures
Plan du cours
Introduction à Ollama dans le domaine de la santé
- Comprendre le déploiement local des LLM
- Pourquoi le secteur de la santé bénéficie des modèles sur appareil
- Fonctionnalités clés et limitations d'Ollama
Installation et configuration d'Ollama
- Exigences système et installation
- Sélection et flux d'installation des modèles
- Configuration de l'environnement pour les applications de santé
Cas d'usage spécifiques au domaine de la santé
- Support à la documentation clinique
- Communication avec les patients et résumés
- Automatisation des flux de travail dans les hôpitaux et les cliniques
Personnalisation et fine réglage des modèles
- Ingénierie de prompt (prompt engineering) pour les scénarios de santé
- Extension des modèles avec des données sectorielles
- Gestion des performances et de la qualité de l'inférence
Intégration avec les systèmes de santé
- API et considérations d'interopérabilité
- Connexion aux environnements DSE et SIG (Dossier de Santé Électronique et Système d'Information Hospitalier)
- Automatisation et scriptage pour les opérations quotidiennes
Confidentialité des données, sécurité et conformité
- Avantages des modèles locaux pour la protection des données
- HIPAA et considérations réglementaires régionales
- Modèles de déploiement sécurisés
Test, validation et assurance qualité
- Évaluation de la précision et de la fiabilité des modèles
- Évaluation de la sécurité clinique et des risques
- Stratégies d'amélioration continue
Déploiement opérationnel et entretien
- Surveillance des performances et de l'utilisation
- Mise à niveau des modèles et des dépendances
- Dépannage des problèmes courants
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Compréhension des flux de travail cliniques
- Expérience en analyse de données ou dans les systèmes TI de santé
- Connaissance de base des concepts d'IA
Public cible
- Professionnels de la santé
- Personnel TI médical
- Analystes et administrateurs techniques
Nos clients témoignent (2)
compétences et projets dans Claude, diversité d'outils pour différentes finalités
Agnieszka Czypionka
Formation - Generative AI in Healthcare: Transforming Medicine and Patient Care
Traduction automatique
Comprendre le contexte de manière approfondie ; maîtriser la rédaction d'un prompt.
Olaf Kannt - Helios Klinikum Krefeld
Formation - Generative AI and Prompt Engineering in Healthcare
Traduction automatique