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Medical AI: Erfolgreich konforme Lösungen entwickeln

2-Tageskurs | Gruppenkurs (6-12 Personen) | Lernen Sie, sichere und regelkonforme ML-Systeme für medizinische KI zu entwickeln – mit einer Methode, die auch branchenübergreifend einsetzbar ist.

Kursthemen auf einen Blick:

  • Aufbau eines Frameworks für die Entwicklung regulierter AI
  • Projektgestaltung unter dem Gesichtspunkt des Risikomanagements 
  • Überlegungen zur Datenqualität und Ethik
  • Durchführung einer angemessenen Validierung von Modellen und Systemen 

Kursübersicht

Medical AI ist ein spannender Bereich mit grossen Möglichkeiten, die Medizin voranzutreiben. Allerdings kann die sich schnell entwickelnde regulatorische Landschaft für Teams, die Medical AI -Lösungen entwickeln, entmutigend sein. In diesem Kurs lernen Sie den Prozess der AI-Entwicklung in einem regulierten Umfeld kennen, vom Konzeptnachweis bis zur Operationalisierung. 

Wir konzentrieren uns auf die Schritte, die zur Einhaltung der Bestimmungen der FDA und des EU-Marktes (MDR, ISO 14971, IEC 62304) erforderlich sind. Die Theorie wird mit praktischen Übungen ergänzt. Ein halbtägiger Workshop mit einem konkreten ML-Beispiel am Ende des Kurses vertieft das Gelernte.

Kursdauer: 2 Tage

Informationen zum Kurs

  • Kursziele

    Dieser Kurs ermöglicht es, einen Rahmen für die Entwicklung regulierter ML Lösungen zu schaffen und vermittelt die Konzepte des Risikomanagements und guter ML Praxis. Es wird  ausserdem aufgezeigt, wie man eine solide Validierung und Dokumentation durchführt. 

  • Zielgruppe

    Mitarbeitende in Startups, Pharma- und Medtech-Unternehmen, insbesondere in Rollen wie Data Scientists, Biostatistiker, ML-Spezialisten, Projekt- und Qualitätsmanager sowie alle, die über Grundkenntnisse im Bereich des Maschinellen Lernens verfügen und ein besseres Verständnis für die Entwicklung von Medical AI-Lösungen erlangen möchten. Die Teilnehmenden sollten ein grundlegendes Verständnis von Machine Learning mitbringen. Kenntnisse als Software-Entwickler/Programmierer sind nicht notwendig.

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