KI verstehen, nutzen, verantworten: So erfüllen Sie die neuen Pflichten nach EU-Recht
Eine kurze Geschichte der KI
Vom Touring-Test und Reverse Touring-Test
Was ist eigentlich Künstliche Intelligenz?
Die Bausteine der KI: Daten, Algorithmen und Rechenleistung
Vom Programmieren zum Lernen: Der Paradigmenwechsel
Maschinelles Lernen: Lernen aus Daten
Deep Learning
Transformer und generative KI—Übergang von erkennender zu erzeugender KI.
Large Language Models: Wie sie Texte erzeugen
Von generativ zu agentisch: Die nächste Stufe
Was KI gut kann – und was nicht
Warum KI nicht denkt: Grenzen und Fehlannahmen
Wissenschaftliche Leitung
Ärztlicher Unternehmer & Digital-Health-Experte, Partner und CEO @ aiomics
Dieses Modul führt in die grundlegenden Funktionsprinzipien moderner KI ein – von maschinellem Lernen und Deep Learning bis zu generativen Modellen und großen Sprachmodellen. Die Teilnehmenden lernen, wie KI typischerweise arbeitet, welche Stärken sie auszeichnen (z. B. Mustererkennung, Automatisierung, Konsistenz) und welche Schwächen unvermeidbar sind, etwa Bias, Kontextblindheit, Halluzinationen oder fehlende Erklärbarkeit. Dabei wird vermittelt, wie KI-Ergebnisse im klinischen Kontext sinnvoll interpretiert und kontrolliert werden können und warum eine ärztliche Plausibilitätsprüfung unverzichtbar bleibt. Das Modul schafft eine realistische Erwartungshaltung, die hilft, Chancen angemessen zu nutzen und Risiken zuverlässig zu erkennen.
Kanal
Schlagworte
AI im Krankenhaus
Compliance im KI-Einsatz
digitale Souveränität Ärzte
ethische Leitplanken KI
Fehlermanagement bei KI-Outputs
Implementierung in Klinik-IT
klinische KI-Strategie
klinische Protokolle mit KI-Unterstützung
medizinische KI-Schulung
nachhaltige KI-Nutzung im Gesundheitswesen
Nutzungsrichtlinien für Sprachmodelle
Qualitätsmanagement KI-Systeme
Rollenprofil KI-Beauftragte:r
Schulungskonzepte für Medizinpersonal
Schulungsnachweise nach Art. 4
Sicherheitskonzepte für Gesundheitsdaten
Validierung diagnostischer Software