AI+ Nurse Practitioner™

Ár 39 900 Ft + Áfa
E-learning Azonnal kezdhető
Időtartam 8 óra tananyag, önálló tempóban
Nyelv angol
Terület AI Healthcare

Így tanulhatod

E-learning Azonnal kezdhető · 39 900 Ft + Áfa Megrendelem
Nyílt képzés Ebben a formában nem érhető el
Zártkörű céges Bármelyik képzésünk a csapatodnak Ajánlatot kérek

Kinek szól
Mit tartalmaz az ár
Tematika
A vizsgáról

Válassz formát

E-learning

Ár

39 900 Ft + Áfa

Az ár + Áfa. Ez az önálló, online forma ára; oktatóval tartott formában a képzés külön ajánlat alapján érhető el.

Pótvizsga 20 300 Ft + Áfa

Az első vizsga az árban van. Sikertelen vizsga után a pótvizsga külön díjas.

Hol tanulsz az AI CERTs saját online platformján A vásárlás nálunk történik, a tananyaghoz és a vizsgához viszont az AI CERTs felületén kapsz hozzáférést. A hozzáférést a megrendelés visszaigazolása után e-mailben küldjük. A hozzáférés beállításához a nevedet és az e-mail-címedet átadjuk az AI CERTs részére.

Nincs meghirdetett időpont, bármikor elkezdheted

Megrendelem az önálló formát

Önálló tempójú online kurzus, a teljes tananyaggal
A hivatalos AI CERTs® vizsga
Digitális badge a sikeres vizsga után

Céges csoportnak zárt képzést tartunk. Ajánlatot kérek →

Áttekintés

Miről szól a képzés

Betegközpontú AI-ellátás: Ápolóknak szól, hogy az AI-val jobb betegellátási eredményeket érjenek el
Adatvezérelt döntések: Gyakorlati felismerések a megalapozott klinikai és működési döntésekhez
Átfogó AI-ismeret: Az AI alapjaitól a valós egészségügyi alkalmazásokig
Klinikai kiválóság AI-val: Képessé teszi az ápolókat arra, hogy magabiztosan építsék be az AI-t a napi ellátási gyakorlatba

Előfeltételek

Alapszintű ápolási ismeretek, jártasság az egészségügyi technológiában, kritikus gondolkodás, alapvető AI- és ML-fogalmak, problémamegoldó készség

Célcsoport

Kinek szól

Diplomás ápolók (RN): Szakemberek, akik beépítenék az AI-t a napi betegellátásba és a klinikai döntéshozatalba.

Ápolóhallgatók: Résztvevők, akik jövőálló készségeket építenének az AI-vezérelt egészségügyi gyakorlatban.

Egészségügyi menedzserek: Akik optimalizálnák az ápolási munkafolyamatokat és javítanák a betegellátás eredményeit.

Klinikai informatikai szakemberek: Szakértők, akik az AI-t az elektronikus egészségügyi dokumentációban és a betegadatok elemzésében alkalmaznák.

Ápolásoktatók és tréningvezetők: Szakemberek, akik AI-alapú egészségügyi tudással készítik fel az ápolók következő nemzedékét.

Az árban

Mit tartalmaz az ár

Önálló tempójú online kurzus, a teljes tananyaggal
A hivatalos AI CERTs® vizsga
Digitális badge a sikeres vizsga után

Tananyag

Tematika

1. modul: Mi az AI az ápolók számára?

1.1 Mi az AI az ápolók számára? 1.2 Hol jelenik meg az AI az ápolásban 1.3 Esettanulmány: a betegbiztonság és az ápolási hatékonyság javítása AI-val a Riverside Medical Centerben 1.4 Gyakorlat: a Nurse AI használata klinikai adatvizualizációra a műtét utáni ápolásban

2. modul: AI a dokumentációhoz, a munkafolyamatokhoz és az adatértéshez

2.1 Bevezetés a természetesnyelv-feldolgozásba 2.2 Munkafolyamat-automatizálás: az ápolási gyakorlat átalakítása 2.3 Kezdő útmutató az ápolási adatértéshez 2.4 Jogi és megfelelési alapok az ápolási AI-dokumentációban 2.5 Esettanulmány: AI és munkafolyamat-automatizálás integrálása a Massachusetts General Hospitalban (MGH) 2.6 Gyakorlat: a ChatGPT Registered Nurse eszköz használata a klinikai dokumentációban és a betegoktatásban

3. modul: Prediktív AI és betegbiztonság

3.1 A prediktív modellek megértése 3.2 Riasztásfáradtság és bizalom 3.3 Szimulációs gyakorlat: reagálás valós idejű állapotromlási riasztásokra 3.4 Együttműködés a csapatok között 3.5 Torzítás az előrejelzésekben 3.6 Esettanulmány 3.7 Gyakorlati feladat: prediktív riasztások értelmezése ChatGPT-vel

4. modul: Generatív AI az ápolásban

4.1 Bevezetés a generatív AI-ba az ápolásban 4.2 Nagy nyelvi modellek (LLM) ápolóknak 4.3 Betegoktatási anyagok készítése AI-val 4.4 Az AI biztonságos és etikus használata 4.5 Esettanulmány 4.6 Gyakorlati feladat: AI-alapú differenciáldiagnosztika a Symptomával

5. modul: Etika, biztonság és érdekképviselet az AI bevezetésében

5.1 Torzítás, méltányosság és befogadás 5.2 Tájékozott beleegyezés és átláthatóság 5.3 Ápolói érdekképviselet és szakmai felelősség 5.4 Etikai ellenőrzőlista összeállítása 5.5 Az érintettek visszajelzésének módszerei 5.6 Jogi és szabályozási szempontok 5.7 Pszichológiai és társadalmi következmények 5.8 Esettanulmány: a faji torzítás kezelése az egészségügyi algoritmusokban (az Optum-algoritmus esete). 5.9 Gyakorlat: torzítás feltárása a cukorbetegség kockázatának előrejelzésében: méltányossági audit az Aequitasszal

6. modul: AI-eszközök értékelése és kiválasztása

6.1 A teljesítménymutatók megértése 6.2 Figyelmeztető jelek a gyártóknál 6.3 Az ápoló szerepe a kiválasztásban 6.4 Értékelési sablonok és ellenőrzőlisták 6.5 Felhasználási esetek: AI a klinikai döntéshozatalban 6.6 Esettanulmány: AI a valós idejű klinikai döntéshozatal támogatására a UAB Medicine-nél a MIC Sickbay rendszerrel 6.7 Gyakorlat: AI-diagnosztikai modell teljesítményének értékelése a tévesztési mátrix mutatóival

7. modul: Az AI bevezetése és a változás vezetése az osztályon

7.1 Támogatás megszerzése: az AI mint szövetséges, nem versenytárs 7.2 A változáskezelés alapjai 7.3 AI-playbook készítése: átfogó ütemterv a fenntartható sikerhez 7.4 A minőségfejlesztés monitorozása: AI-mutatók a folyamatos javításhoz 7.5 Hibabejelentés és biztonsági protokollok: a biztonságos és megbízható AI-integráció feltételei 7.6 Gyakorlati feladat: klinikai kockázati pontszámok számítása és vizualizációja ChatGPT-vel

8. modul: Záróprojekt

1. Záróprojekt: személyes cselekvési terv az AI ápolási alkalmazására

Vizsga

A vizsgáról

50 Kérdés
90 perc Időkeret
70% Ponthatár

Online felügyelt vizsga

Kapcsolódó képzések

Ezek is érdekelhetnek

Összes képzés