Kursus Pelatihan Aplikasi Ollama dalam Bidang Kesehatan
Ollama adalah platform ringan untuk menjalankan model bahasa besar secara lokal.
Pelatihan langsung ini, yang dipimpin oleh instruktur (pelatihan online langsung atau pelatihan langsung tatap muka), ditujukan untuk para profesional kesehatan dan tim TI tingkat menengah yang ingin mengimplementasikan, menyesuaikan, dan mengoperasikan solusi AI berbasis Ollama dalam lingkungan klinis dan administrasi.
Setelah menyelesaikan pelatihan ini, peserta akan mampu:
- Memasang dan mengonfigurasi Ollama untuk penggunaan yang aman di lingkungan kesehatan.
- Terintegrasi model bahasa besar lokal ke dalam alur kerja klinis dan proses administrasi.
- Menyesuaikan model untuk terminologi dan tugas khusus bidang kesehatan.
- Menerapkan praktik terbaik untuk privasi, keamanan, dan kepatuhan terhadap regulasi.
Format Kursus
- Ceramah interaktif dan diskusi.
- Demonstrasi langsung dan latihan terpandu.
- Implementasi praktis dalam lingkungan simulasi kesehatan yang terisolasi.
Opsional Penyusunan Ulang Kursus
- Untuk meminta pelatihan yang disesuaikan dengan kursus ini, silakan hubungi kami untuk pengaturan.
Kerangka Materi
Pengenalan Ollama dalam Bidang Kesehatan
- Pemahaman tentang implementasi model bahasa besar lokal
- Mengapa bidang kesehatan diuntungkan oleh model on-device
- Fitur utama dan keterbatasan Ollama
Pemasangan dan Konfigurasi Ollama
- Kebutuhan sistem dan instalasi
- Pemilihan model dan alur instalasi
- Konfigurasi lingkungan untuk aplikasi kesehatan
Studi Kasus Khusus Bidang Kesehatan
- Dukungan dokumentasi klinis
- Komunikasi dan ringkasan pasien
- Otomatisasi alur kerja di rumah sakit dan klinik
Penyesuaian dan Penyesuaian Ulang (Fine-Tuning) Model
- Rekayasa prompt untuk skenario kesehatan
- Perluasan model dengan data spesifik domain
- Pengelolaan kinerja dan kualitas inferensi
Integrasi dengan Sistem Kesehatan
- Pertimbangan API dan interoperabilitas
- Koneksi ke lingkungan EHR dan HIS
- Otomatisasi dan scripting untuk operasi harian
Privasi Data, Keamanan, dan Kepatuhan
- Keuntungan model lokal untuk perlindungan data
- Pertimbangan regulasi HIPAA dan regional
- Pola implementasi yang aman
Pengujian, Validasi, dan Penjaminan Mutu
- Menilai akurasi dan keandalan model
- Mengevaluasi keselamatan klinis dan risiko
- Strategi peningkatan berkelanjutan
Implementasi Operasional dan Pemeliharaan
- Pemantauan kinerja dan penggunaan
- Pemutakhiran model dan dependensi
- Penyelesaian masalah umum
Ringkasan dan Langkah Berikutnya
Persyaratan
- Pemahaman tentang alur kerja klinis
- Pengalaman dalam analisis data atau sistem TI kesehatan
- Kenalan dengan konsep AI dasar
Audiens
- Profesional kesehatan
- Staf TI medis
- Analis dan administrator teknis
Kursus Pelatihan Terbuka membutuhkan minimal 5 peserta.
Kursus Pelatihan Aplikasi Ollama dalam Bidang Kesehatan - Pemesanan
Kursus Pelatihan Aplikasi Ollama dalam Bidang Kesehatan - Penyelidikan
Aplikasi Ollama dalam Bidang Kesehatan - Permintaan Konsultasi
Kursus Mendatang
Kursus Terkait
Debugging & Evaluasi Model Ollama Tingkat Lanjut
35 JamAI Agentic di Bidang Kesehatan
14 JamAgen AI untuk Kesehatan dan Diagnostik
14 JamPelatihan online langsung ini yang dipandu oleh instruktur di Indonesia ditujukan bagi para profesional kesehatan dan pengembang AI tingkat menengah hingga lanjutan yang ingin menerapkan solusi kesehatan berbasis AI.
Setelah mengikuti pelatihan ini, peserta diharapkan mampu:
- Memahami peran agen AI dalam bidang kesehatan dan diagnostik.
- Mengembangkan model AI untuk analisis citra medis serta diagnosis prediktif.
- Mengintegrasikan AI dengan sistem catatan kesehatan elektronik (EHR) dan alur kerja klinis.
- Memastikan kepatuhan terhadap regulasi kesehatan serta praktik penggunaan AI yang etis.
AI dan AR/VR dalam Dunia Kesehatan
14 JamPelatihan langsung ini Indonesia (baik online maupun tatap muka) ditujukan bagi para profesional kesehatan tingkat menengah yang ingin menerapkan solusi AI dan AR/VR dalam pelatihan medis, simulasi operasi, serta rehabilitasi pasien.
Setelah mengikuti kelas ini, peserta akan mampu:
- Memahami peran AI dalam menyempurnakan pengalaman AR/VR di bidang kesehatan.
- Menggunakan AR/VR untuk simulasi operasi serta pelatihan medis.
- Menerapkan alat AR/VR dalam proses rehabilitasi dan terapi pasien.
- Memahami permasalahan etika serta privasi yang muncul sehubungan dengan penggunaan perangkat medis berbasis AI.
AI untuk Kesehatan menggunakan Google Colab
14 JamPelatihan online langsung ini dipandu oleh instruktur dan ditujukan bagi para ilmuwan data tingkat menengah serta profesional kesehatan yang ingin memanfaatkan AI untuk mengembangkan aplikasi kesehatan canggih melalui Google Colab.
Setelah menyelesaikan pelatihan ini, peserta diharapkan mampu:
- Mengimplementasikan model AI untuk kesehatan menggunakan Google Colab.
- Memanfaatkan AI dalam pemodelan prediktif terhadap data kesehatan.
- Menganalisis citra medis dengan teknik berbasis AI.
- Memahami aspek etika yang perlu diperhatikan dalam penggunaan solusi kesehatan berbasis AI.
Kecerdasan Buatan dalam Bidang Kesehatan
21 JamPelatihan online langsung atau pelatihan langsung tatap muka ini ditujukan bagi para profesional kesehatan dan ahli data pada tingkat menengah yang ingin memahami serta menerapkan teknologi AI dalam lingkungan kesehatan.
Setelah mengikuti pelatihan ini, peserta akan mampu:
- Mengidentifikasi tantangan utama di bidang kesehatan yang dapat diselesaikan dengan AI.
- Menganalisis dampak AI terhadap perawatan pasien, keamanan, serta penelitian medis.
- Memahami keterkaitan antara AI dan model bisnis di sektor kesehatan.
- Menerapkan konsep-konsep dasar AI pada situasi nyata dalam dunia medis.
- Mengembangkan model pembelajaran mesin untuk menganalisis data kesehatan.
ChatGPT untuk Layanan Kesehatan
14 JamPelatihan online langsung ini diselenggarakan secara tatap muka atau virtual, dipimpin oleh instruktur, dan ditujukan bagi para profesional kesehatan serta peneliti yang ingin memanfaatkan ChatGPT guna meningkatkan pelayanan pasien, menyederhanakan alur kerja, serta memperbaiki hasil layanan kesehatan secara keseluruhan.
Setelah mengikuti pelatihan ini, peserta akan mampu:
- Memahami konsep dasar ChatGPT beserta penerapannya dalam dunia kesehatan.
- Menggunakan ChatGPT untuk mengotomatisasi proses dan interaksi terkait layanan kesehatan.
- Memberikan informasi medis yang akurat serta dukungan bagi pasien melalui ChatGPT.
- Menerapkan ChatGPT dalam penelitian dan analisis medis.
Edge AI untuk Kesehatan
14 JamPelatihan online langsung atau pelatihan langsung tatap muka ini ditujukan bagi para profesional kesehatan, insinyur biomedis, serta pengembang kecerdasan buatan tingkat menengah yang ingin memanfaatkan Edge AI untuk menciptakan inovasi di bidang kesehatan.
Setelah mengikuti pelatihan ini, peserta akan mampu:
- Memahami peran dan manfaat Edge AI dalam dunia kesehatan.
- Mengembangkan serta menerapkan model kecerdasan buatan pada perangkat edge untuk aplikasi kesehatan.
- Menerapkan solusi Edge AI pada perangkat wearable dan alat diagnostik.
- Merancang serta mengimplementasikan sistem pemantauan pasien dengan menggunakan Edge AI.
- Memahami aspek etika dan regulasi yang perlu diperhatikan dalam penggunaan kecerdasan buatan di bidang kesehatan.
Penyempurnaan Model AI untuk Bidang Kesehatan: Diagnosis Medis dan Analitik Prediktif
14 JamPelatihan online langsung ini dipimpin oleh instruktur, baik secara virtual maupun tatap muka, dan ditujukan bagi para pengembang AI medis serta ilmuwan data yang memiliki tingkat keahlian menengah hingga lanjut. Mereka ingin menyempurnakan model guna mendukung diagnosis klinis, memprediksi penyakit, serta meramalkan kondisi pasien dengan memanfaatkan berbagai jenis data medis baik yang terstruktur maupun tidak terstruktur.
Setelah mengikuti pelatihan ini, para peserta diharapkan mampu:
- Menyempurnakan model AI menggunakan kumpulan data kesehatan seperti catatan medis elektronik, hasil pencitraan medis, dan data berbasis waktu.
- Menerapkan konsep pembelajaran transfer, adaptasi domain, serta teknik kompresi model dalam konteks kesehatan.
- Mengatasi masalah terkait privasi pasien, bias dalam data, serta kepatuhan terhadap regulasi selama proses pengembangan model.
- Menerapkan dan memantau model yang telah disempurnakan dalam lingkungan kesehatan nyata.
AI Generatif dan Prompt Engineering dalam Sektor Kesehatan
8 JamKecerdasan Buatan Generatif dalam Bidang Kesehatan: Mengubah Dunia Kedokteran dan Pelayanan Pasien
21 JamPelatihan online langsung atau pelatihan langsung tatap muka ini dipimpin oleh instruktur dan ditujukan bagi para profesional kesehatan, analis data, serta pembuat kebijakan yang masih berada pada tingkat pemula maupun menengah, yang ingin memahami dan menerapkan Kecerdasan Buatan Generatif dalam ranah kesehatan.
Setelah mengikuti pelatihan ini, peserta diharapkan mampu:
- Menjelaskan prinsip-prinsip serta aplikasi Kecerdasan Buatan Generatif dalam dunia kesehatan.
- Mengidentifikasi peluang pemanfaatan teknologi ini untuk mempercepat penemuan obat dan mengembangkan pengobatan yang lebih personal.
- Menerapkan teknik-teknik Kecerdasan Buatan Generatif dalam bidang pencitraan medis dan diagnosis.
- Menilai dampak etika penggunaan AI dalam lingkungan medis.
- Merancang strategi integrasi teknologi AI ke dalam sistem pelayanan kesehatan.
LangGraph dalam Layanan Kesehatan: Orkestrasi Alur Kerja untuk Lingkungan Teregulasi
35 JamAI Multimodal untuk Kesehatan
21 JamPelatihan langsung tatap muka ini Indonesia (baik online maupun secara fisik) ditujukan bagi para profesional kesehatan, peneliti medis, dan pengembang AI tingkat menengah hingga lanjutan yang hendak menerapkan AI Multimodal dalam diagnosis medis serta aplikasi kesehatan.
Setelah mengikuti pelatihan ini, para peserta diharapkan mampu:
- Memahami peran AI Multimodal dalam dunia kesehatan modern.
- Menggabungkan data medis yang terstruktur maupun tidak terstruktur untuk diagnosis berbasis AI.
- Menerapkan teknik AI guna menganalisis citra medis dan catatan kesehatan elektronik.
- Mengembangkan model prediktif untuk diagnosa penyakit serta rekomendasi pengobatan.
- Menerapkan teknologi pengenalan suara dan pemrosesan bahasa alami (NLP) dalam transkripsi medis serta interaksi pasien.
Rekayasa Prompt untuk Dunia Kesehatan
14 JamPelatihan langsung tatap muka ini (baik secara online maupun onsite) ditujukan bagi para profesional kesehatan dan pengembang AI tingkat menengah yang ingin memanfaatkan rekayasa prompt untuk meningkatkan efisiensi alur kerja medis, hasil riset, serta pelayanan pasien.
Pada akhir pelatihan ini, peserta diharapkan mampu:
- Memahami konsep utama rekayasa prompt dalam dunia kesehatan.
- Menggunakan perintah AI guna pembuatan catatan medis serta interaksi dengan pasien.
- Memanfaatkan kecerdasan buatan untuk riset medis dan analisis literatur ilmiah.
- Meningkatkan proses penemuan obat serta pengambilan keputusan klinis lewat perintah AI.
- Menjamin pemenuhan standar hukum dan etika dalam implementasi AI di bidang kesehatan.
TinyML dalam Layanan Kesehatan: AI pada Perangkat yang Dapat Dibawa (Wearable)
21 JamPelatihan online langsung yang dipimpin instruktur ini di Indonesia mencakup pengimplementasian solusi TinyML untuk pemantauan dan diagnostik kesehatan. Peserta belajar merancang model untuk data kesehatan real-time, mengoptimalkannya untuk perangkat yang dapat dibawa (wearable) hemat daya, dan memastikan keandalan klinis. Termasuk latihan lab praktis.