Erlernen Sie in diesem interaktiven Lernanagebot wichtige Grundlagen zu Funktionsweisen und Anwendungsmöglichkeiten von Künstlicher Intelligenz (KI) in der Medizin. Nach einer grundlegenden Einführung in das Themenfeld der KI und des Maschinellen Lernens befassen Sie sich mit einer Reihe von Anwendungsbeispielen für KI im Allgemeinen und im Feld der Medizin. Der Online-Kurs führt zentrale Begrifflichkeiten und Konzepte ein, die ein grundlegendes Verständnis für die Auseinandersetzung mit dem Thema „KI in der Medizin“ schaffen sollen und findet vor dem Präsenztag statt. Das Lernangebot kann nicht in getrennten Modulen gebucht werden.

Termin:
Online-Phase, Archiv-Web-Seminar: 14.10.2024 - 29.11.2024
Präsenzveranstaltung: 30.11.2024 09:00 Uhr - 14.30 Uhr

Lernpfadstrukturierung, Workload und Teilnehmendenzahl

• Asynchrones, digitales Lernangebot zur Absolvierung im selbstgewählten Tempo (ca. 90 Minuten) (Oktober)
• Vor-Ort-Workshops zu KI in Alltag und Gesundheitsversorgung, KI und Ethik und generative KI (jeweils 90 Minuten) (30. November)
• Anmeldung ab sofort möglich

Teilnehmende

• Asynchrones, digitales Lernangebot mit maximal 25 Teilnehmenden
• Vor-Ort-Workshops mit maximal 25 Teilnehmenden
• Zugangsvoraussetzung zu Vor-Ort-Workshops ist das erfolgreiche Absolvieren des digitalen Lernangebots

Inhalte asynchrones Lernangebot - Lerninhalte, Kompetenzen & Lernergebnisse

• Einführung in die KI

Inhaltlicher Input:

• Einführung in die KI
• Einblicke in die historische Entwicklung von KI

Kompetenzen und Lernziele:

• Kenntnis grundlegender Begrifflichkeiten im Feld KI
• allgemeiner Anwendungsbeispiele von KI im Alltag und/oder der Medizin benennen.

Workshop-Sessions - Lernszenarien und Inhalte

• KI in Alltag und Medizin (Elena Rätsch Stifterverband / KI-Campus)

Inhaltlicher Input:

• Grundlagen von KI und Machine Learning
• Bedeutung von Daten und Data Science für die Medizin
• Anwendungen von KI in der Medizin

Kompetenzen und Lernziele:

• Verschiedene Formen von Künstlicher Intelligenz beschreiben und abgrenzen.
• Grundprinzipien des Maschinellen Lernens nachvollziehen.
• Die Bedeutung von Daten und Data Science für die Medizin verstehen und einordnen.
• Spezifische Anwendungsbeispiele von KI in der Medizin diskutieren

KI und Ethik in der Medizin (Mike Bernd, Stifterverband / KI-Campus)

Inhaltlicher Input:

• Potentiale & Risiken von KI in der Medizin
• Bias in Daten und Algorithmen
• Perspektive der Medizinethik auf Algorithmen und KI
• Auswirkungen von KI für das ärztliche Rollenverständnis sowie Veränderungen in den Kompetenzanforderungen.

Kompetenzen und Lernziele:

• Sich die Notwendigkeit einer vielschichtigen Betrachtungsweise medizinethischer Fragestellung bewusst zu machen.
• Mögliche Veränderungen diskutieren, die der Einsatz von KI für das Rollenverständnis der Ärztinnen und Ärzte und ihr Verhältnis zu den Patientinnen und Patienten mit sich bringt.
• Kritische Debatten rund um die Nutzung von Daten und KI in der Medizin einzuordnen.

Generative KI (Marina Lex, Charité / KI-Campus)

Inhaltlicher Input:

• Übersicht über generative Anwendungen in der Medizin
• (generative) Chatbots in der Medizin
• Auseinandersetzung mit ausgewählten (KI-)Diagnosetools
• Prompting (Informationsanfragen) und Prompt-Engineering mit Chatbots

Kompetenzen und Lernziele:

• Grundlegende Aspekte generativer KI nachvollziehen.
• verschiedene Anwendungsszenarien generativer KI im Bereich der Medizin skizzieren.
• Prompts schreiben und verbessern.
• Potentiale und Herausforderungen des Einsatzes von generativen KI-Systemen im medizinethischen Spannungsfeld zu erläutern.