Anwendungen für die Lehre
Generative KI eröffnet neue Möglichkeiten für Lehre, Forschung und medizinische Praxis. In diesem praxisorientierten Online-Workshop lernen die Teilnehmenden, moderne KI-Werkzeuge sicher, datenschutzkonform und regulatorisch korrekt für die Erstellung medizinischer Lehr- und Arbeitsmaterialien einzusetzen.
Begrenzte Teilnehmerzahl! Bitte melden Sie sich bei Interesse rechtzeitig an.
Details zum Weiterbildungsangebot
Lernziele und Inhalte
Tag 1 – Grundlagen (live online):
- Funktionsweise generativer KI: LLMs, Diffusion Models, multimodale Modelle
- Tool-Landschaft 2026: lokale Open-Source-Werkzeuge (Ollama, Open-WebUI, ComfyUI) vs. kommerzielle Anbieter
- Gold Standards für den KI-Einsatz: Tool-Auswahl und Datenklassifizierung, Prompt Engineering, Output-Validierung, Dokumentation, Compliance (EU AI Act), Reproduzierbarkeit
- Hands-on: Arbeiten mit lokalen Sprachmodellen (Open-WebUI) an Beispielen aus dem Klinik- und Lehralltag
Tag 2 – Vertiefung Medizin (live online):
- GenAI-Anwendungsfelder in der Medizin: Lehr- und Aufklärungsmaterial, Befundauswertung, Entscheidungsunterstützung, Forschung, Radiologie, Dokumentation
- Live-Demo einer vollständigen Pipeline zur Lehrmaterial-Erstellung (ComfyUI + Flux + medizinische LoRAs, Image-to-3D)
- Gold Standards Medical-AI: MDR-Klassifizierung, Patientendatenschutz (DSGVO Art. 9), Human-in-the-loop, Audit Trail
- Hands-on: eigenes didaktisches Bildmaterial zu einem Wunschthema erstellen
- Abschlussquiz und Zertifikat; Grundlagen-Lernvideo im Anschluss als digitales Handout zur Nachbereitung
Die Teilnehmenden können nach der Veranstaltung:
- die Funktionsweise von LLMs, Diffusion Models und multimodalen Modellen erklären,
- die Tool-Landschaft einordnen und Werkzeuge passend zur Datenklasse (datenschutzkonform) auswählen,
- strukturierte Prompts schreiben und KI-Outputs systematisch validieren,
- eigenes Lehr- und Aufklärungsmaterial mit lokalen Open-Source-Tools (Open-WebUI, ComfyUI/Flux) erstellen,
- MDR-Klassifizierung und EU AI Act für medizinische KI-Anwendungen einordnen,
- die Gold Standards für Medical-AI im eigenen Arbeitskontext anwenden.
Das Zertifikat dokumentiert zugleich die KI-Kompetenz nach Art. 4 EU AI Act.
Zielgruppe und Voraussetzungen
Die Weiterbildung richtet sich an Lehrende in der Medizin - insbesondere Professorinnen und Professoren sowie Dozierende der Medizinlehre –, die generative KI für die Erstellung von Lehr-, Anschauungs- und Aufklärungsmaterial nutzen möchten. Ebenso angesprochen sind Ärztinnen und Ärzte, medizinisches Fachpersonal (z. B. MFA) sowie Mitarbeitende aus Forschung und Medizintechnik, die KI-Werkzeuge datenschutzkonform und regulatorisch sauber in ihren Arbeitsalltag integrieren wollen.
Voraussetzungen
Die Zulassung zu einem Angebot im Kontaktstudium setzt in der Regel ein Hochschulstudium oder eine Berufsausbildung in einem einschlägigen Beruf sowie eine mindestens einjährige Berufserfahrung voraus.
Ablauf
Der Workshop findet an zwei aufeinander aufbauenden Online-Halbtagen statt und kombiniert kompakte Fachimpulse mit Live-Demonstrationen und praxisnahen Hands-on-Übungen. Nach der Vermittlung der Grundlagen generativer KI und relevanter Open-Source-Werkzeuge vertiefen die Teilnehmenden den Einsatz anhand medizinischer Anwendungsfälle und erstellen eigenes Lehr- und Bildmaterial. Den Abschluss bilden ein Multiple-Choice-Quiz mit Zertifikat sowie ein digitales Lernvideo zur Nachbereitung.
Abschluss
Mit Bestehen des Abschlussquizzes (mindestens 11 von 15 Fragen müssen korrekt beantwortet werden) erhalten Sie ein Zertifikat der Hochschule Furtwangen. Dieses Zertifikat dokumentiert die KI-Kompetenz nach Art. 4 EU AI Act.
Dozierende
Externer Link wird in neuem Fenster geöffnet:Dimitri Schultheis, Dipl.-Ing.
Akademischer Mitarbeiter im Projekt AuToS
Anmeldung
Anmeldung per E-Mail an:E-Mail Anwendung wird gestartet: hfu-akademie(at)hs-furtwangen.de
Bitte nennen Sie uns bei der Anmeldung Ihren vollständigen Namen, Geburtsdatum und Geburtsort sowie Ihre Versandanschrift, damit wir diese Informationen für das Zertifikat gleich hinterlegen können.
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