AI+ Medical Assistant Practitioner™ eLearning

Breng een revolutie teweeg in de gezondheidszorg met AI-gestuurde medische ondersteuning.

• Uitmuntendheid in de omgang met patiënten: Ontdek hoe AI de communicatie met patiënten, de afsprakenplanning en de nazorg verbetert om zo de patiëntervaring te optimaliseren.
• Efficiëntie van de klinische workflow: Leer AI-tools te gebruiken om de opname van patiënten, het beheer van medische dossiers en de analyse van laboratoriumresultaten te stroomlijnen en zo de klinische processen te optimaliseren.
• Datagestuurde beslissingsondersteuning: Verwerf expertise in het gebruik van AI om zorgverleners te ondersteunen bij nauwkeurige diagnoses, behandelingsvoorstellen en patiëntmonitoring.
• Verbeterde medische administratie: Bereid u voor om zorgteams te ondersteunen bij AI-gestuurde administratieve taken, waardoor fouten worden verminderd, de nauwkeurigheid wordt verbeterd en snellere besluitvorming mogelijk wordt gemaakt.

Professionele ondersteuners in de gezondheidszorg: Personen die hun vaardigheden willen uitbreiden met AI-tools om de patiëntenzorg te stroomlijnen en de klinische ondersteuning te verbeteren.

Administratief medewerkers in medische praktijken: Professionals die geïnteresseerd zijn in het gebruik van AI om administratieve taken te automatiseren, de planning te optimaliseren en de coördinatie van patiënten te verbeteren.

Klinisch personeel: verpleegkundigen, medisch assistenten en technici die AI willen integreren in hun dagelijkse werkprocessen om de efficiëntie en de patiëntenzorg te verbeteren.

Aankomende medisch technici: mensen die willen werken met AI-gestuurde medische hulpmiddelen en de diagnostische mogelijkheden en patiëntmonitoring willen verbeteren.

Liefhebbers van gezondheidszorgtechnologie: Personen met een passie voor het combineren van kennis over de gezondheidszorg met AI-innovaties om de digitale transformatie in medische omgevingen te stimuleren.

• Toenemende vraag naar AI-vaardigheden:

  Zorginstellingen maken steeds vaker gebruik van AI, waardoor er een grotere behoefte ontstaat aan bekwame beheerders om deze systemen te beheren.

• Verbeterde efficiëntie en kostenbesparing:

  AI stroomlijnt taken, verlaagt de kosten en verhoogt de efficiëntie, waardoor AI-expertise essentieel is voor het management in de gezondheidszorg.

• Verbeterde besluitvorming:

  AI-gestuurde data-analyse ondersteunt een betere planning van middelen en weloverwogen beslissingen, wat de resultaten in de gezondheidszorg verbetert.

• Naleving en risicobeheer:

  AI-tools helpen bestuurders bij het waarborgen van naleving van regelgeving, privacy en risicobeheer binnen zorginstellingen.

• Carrièremogelijkheden:

  De certificering opent deuren naar leidinggevende functies, waardoor u de digitale transformatie kunt aansturen en de bedrijfsvoering kunt verbeteren.

Module 1: Basisbegrippen van AI voor medisch assistenten

• 1.1 Inzicht in AI en de toepassingen ervan in de gezondheidszorg
• 1.2 De rol van AI in de medische assistentie
• 1.3 Casestudies
• 1.4 Praktijksessie: functioneel onderzoek en stapsgewijze analyse van de Eka.care-app voor patiënten

Module 2: Datageletterdheid voor medische assistenten

• 2.1 Soorten gegevens in de gezondheidszorg en het beheer daarvan
• 2.2 Effectief gebruik van gegevens in AI
• 2.3 Casestudies
• 2.4 Praktijksessie: gestructureerde versus ongestructureerde gegevens in de gezondheidszorg: een praktische studie met behulp van het Eka.Care-patiëntendossiersysteem

Module 3: AI voor het optimaliseren van de patiëntenzorg

• 3.1 Verbetering van de interactie met patiënten door middel van AI
• 3.2 Voorspellende analyses en workflowbeheer
• 3.3 Casestudies
• 3.4 Praktijksessie: Eka.Care in de praktijk: afsprakenbeheer, slimme herinneringen en dashboards voor teleconsultaties

Module 4: NLP en generatieve AI in medische documentatie

• 4.1 Grondbeginselen van NLP voor medische assistenten
• 4.2 Praktische toepassingen en risico's
• 4.3 Casestudies
• 4.4 Praktische simulatieoefening
• 4.5 Praktijksessie: klinische documentatie automatiseren met Eka.care: aantekeningen, samenvattingen en communicatieworkflows

Module 5: AI bij diagnostiek en screening

• 5.1 Hulpmiddelen voor diagnostische ondersteuning
• 5.2 Praktijktoepassingen en simulatie
• 5.3 Gebruiksscenario's
• 5.4 Praktijsoefening: AI-gestuurde detectie van veelvoorkomende aandoeningen: beoordeling en analyse van door AI voorgestelde diagnostische inzichten met behulp van Eka Care

Module 6: Ethiek, vooringenomenheid en regelgeving bij AI in de gezondheidszorg

• 6.1 Vooroordelen in AI herkennen en aanpakken
• 6.2 Juridische, ethische en nalevingskaders
• 6.3 Praktijsoefening: analyseren en visualiseren van vooringenomenheid in kunstmatige-intelligentiesystemen — onderzoeken van raciale, sociaaleconomische en demografische ongelijkheden met behulp van de What-If-tool van Google

Module 7: AI-tools evalueren en implementeren

• 7.1 Selecteren en plannen van AI-implementatie
• 7.2 Best practices en betrokkenheid van belanghebbenden
• 7.3 Casestudie: Aankoop en vroege implementatie van AI-tools voor thoraxdiagnostiek binnen de nationale gezondheidszorg
• 7.4 Praktische simulatieoefening: Rode vlaggen herkennen in leveranciersoplossingen voor AI in medische assistentie
• 7.5 Praktijsoefeningen: de relevantie en effectiviteit van AI-modellen evalueren met behulp van Zoho Analytics

Module 8: Cyberbeveiliging en opkomende trends in AI

• 8.1 Cyberbeveiligingsrisico’s en -bescherming
• 8.2 Toekomstige trends en voorbereiding op innovatie
• 8.3 Casestudies: De strategische transformatie van EY: aanpassing aan opkomende AI-technologieën
• 8.4 Praktijkoefeningen: veelvoorkomende cyberbeveiligingsrisico’s in de AI-gestuurde gezondheidszorg: een praktische verkenning met Google Sheets

Optionele module: AI+ medisch assistent

• 1.1 Wat zijn AI-agenten?
• 1.2 Hoe werkt een AI-agent in de medische assistentie?
• 1.3 Kernkenmerken van AI-agenten
• 1.4 Het belang van AI-agenten in de gezondheidszorg
• 1.5 Betekenis voor de patiëntervaring en klinische resultaten
• 1.6 Soorten AI-agenten
• 1.7 Toepassingen en trends
• 1.8 Casestudie — Klinische documentatie met AI bij de Mayo Clinic

Tools die u gaat verkennen

• TensorFlow
• Keras
• Python
• Tools voor natuurlijke taalverwerking (NLP)
• SQL
• Matplotlib
• Power BI
• Tools voor de integratie van gegevens in de gezondheidszorg
• Systemen voor elektronische patiëntendossiers (EPD)
• Platforms voor patiëntenplanning en -coördinatie
• Door AI aangestuurde diagnostische hulpmiddelen
• Tools voor de analyse van medische beeldvorming

Inclusief online examen onder toezicht, met één gratis herkansing.
Examenopzet:

50 vragen, 70% vereist om te slagen, 90 minuten, online examen onder toezicht

Toegang tot alle materialen en examens wordt gedurende 365 dagen na levering verleend.

Cursus onder leiding van een docent OF Cursus in eigen tempo + Officieel examen + Digitale badge

De OCICT maatwerk-methode houdt in dat op basis van de behoefte van de klant - en indien nodig na een intakegesprek - een individueel opleidingstraject wordt opgesteld. De trainingen worden veelal individueel gevolgd, zodat iedere training een maatwerktraject is. Klassikale trainingen zijn natuurlijk mogelijk, mits ze aansluiten bij de leerbehoeften van de deelnemers / opdrachtgever.

Alle onderdelen van de training kennen een voortdurende wisselwerking tussen theorie en praktijk. De inhoud van de training kan vooraf per cursist worden aangepast en tijdens de cursus worden bijgesteld. De focus ligt op maatwerk: het traject wordt afgestemd op de doelstellingen van de deelnemer(s) en/of opdrachtgever, ongeacht of het individueel of klassikaal wordt aangeboden.