AI-навыки на реальных медицинских задачах [MedSignal AI] [Мария Куликовская]

Складчина: AI-навыки на реальных медицинских задачах [MedSignal AI] [Мария Куликовская]

Записи конференции и практические уроки
Практическая программа о применении ИИ в медицине, работе с данными и задачах, где важна точность.
12 уроков и 11 встреч со спикерами доступны в записи. Разбирайте инструменты, промпты и агентов в своём темпе и собирайте рабочее решение под личную или профессиональную задачу.

Практическая программа о применении ИИ в медицине, работе с данными и задачах, где важна точность.
12 уроков и 11 встреч со спикерами доступны в записи. Разбирайте инструменты, промпты и агентов в своём темпе и собирайте рабочее решение под личную или профессиональную задачу.

AI-навыки на реальных медицинских задачах
Практическая работа с AI-инструментами на задачах из медицины, здоровья и клинических процессов. Вы разберёте механику, соберёте собственные решения руками и уйдёте с навыками, которые можно применять сразу после программы.

1. Свой AI-контур для медицинских данных
   Вы соберёте персональный AI-стек для работы с медицинскими данными: для врача, исследователя, healthtech-команды или личной системы здоровья с учётом безопасности и приватности.
2. AI-агенты для рутины
   Локальные модели, агенты, оркестрация. Как уменьшить объём документации, переписки и другой административной рутины.
3. Промпты, плагины и верификация
   Как ставить задачи модели, проверять ответы и понимать, где решение должен принимать человек.
4. Работа с медицинской информацией
   Поиск, синтез, разметка, аналитика. AI как ассистент для research, документов и подготовки материалов.
5. Дашборды и личные метрики
   Персональные медицинские дашборды и health-tracking. Как видеть систему через данные.
6. Управление рисками AI
   Где AI ошибается, как с этим жить, какие процессы поставить, чтобы цена ошибки оставалась контролируемой.

Эксперты международного уровня
Врачи, учёные, руководители клиник и HealthTech-фаундеры поделятся реальным опытом — что работает сегодня, а что только формируется.

Дата-подход к пептидным протоколам в longevity-клиниках. Внедрение AI в процессы клиники. Научные исследования. AI-агенты и персональный консилиум для своего здоровья. Безопасность данных и решения с высокой ценой ошибки.

Структура программы
Три уровня погружения. От базы и инструментов через личную AI-практику к работающим контурам и сценариям внедрения — проходите в своём темпе.

01. База и инструменты
Что такое AI в медицинском контексте, какие инструменты применимы сегодня, где границы и риски.

• Карта AI-инструментов для медицины
• Ограничения моделей и галлюцинации
• Privacy, BAA и обработка медицинских данных
• Базовый промпт-инженеринг для клинических задач

02. Личная AI-практика
Собираем личный AI-контур: для врача, клиники, healthtech-команды или частного участника.

• Личный AI-агент: построение и контекст
• Документация и administrative routine
• AI для поиска и подготовки материалов
• Персональные медицинские дашборды

03. Контуры и сценарии
Готовые рабочие контуры под клинику, продукт или health-практику. Внедрение, риски, контроль.

• Workflow design и AI в реальных процессах
• Внедрение в клинике и healthtech-команде
• Compliance-readiness и audit
• План: что забрать с собой в практику

— Отдельно внутри программы
90-минутный модуль для врачей и руководителей клиник
Ведёт Мария Куликовская

Про клиническую практику, медицинские данные, документацию, patient education, работу с пациентами после ChatGPT, privacy, compliance и реальные сценарии применения ИИ в практике врача или клиники.

Спойлер: 12 учебных модулей

1. Правила игры с нейросетью
12 принципов осознанной работы с моделями.
Постановка задач, проверка ответов и человеческая ответственность за решение.

2. Почему AI забывает
Память, контекстное окно и настройки.
Память, контекст и настройки в последовательном диалоге с моделью.

3. Кольцо на связи
Подключение Oura Ring и работа с данными носимых устройств.
Метрики устройств, вопросы к данным и наблюдение за паттернами.

4. Даём AI руки
Коннекторы, плагины и выбор понятных инструментов.
Коннекторы, плагины и границы работы подключённых инструментов.

5. Кто есть кто в мире агентов
Skills, agents и типы агентных систем.
Карта терминов: задача, навык, агент и агентная система

6. Твой первый скилл
Как создать skill или plugin — с гайдом для начинающих.
Последовательность создания skill или plugin для собственной задачи.

7. Оркестр агентов: медицинский кейс
Системы агентов на примере медицинской задачи.
Роли в системе агентов, промежуточные результаты и сборка контура.

8. RAG и MCP по-человечески
База знаний, RAG и MCP без лишней технической сложности.
Свой контекст модели, подключение знаний и инструментов.

9. База знаний, которая думает как врач
Клиническое мышление и пациентская система.
Источники, данные и вопросы в структуре AI-базы.

10. Плагин изнутри
Структура плагина, установка и логика работы.
Материалы: схема, папка плагина и инструкция. Отдельной видеозаписи нет.

11. Собираем плагин вживую
Демо-практика: плагин, skill и агенты.
Демонстрация последовательности: от задачи до элемента системы.

12. Клиника на автопилоте
AI-автоматизации в клинике: решения и частые ошибки.
Клинические процессы, риски внедрения и точки обязательной проверки человеком

Спойлер: 11 встреч с экспертами

01 Старт: собираем свой HealthOS
Мария Куликовская

02. Три взгляда: клиника, наука, психика
Наталия Воробьёва · Елена Дегтярь · Дмитрий Шаменков

03. Что говорит тело в цифрах
Марина Орлова · Ирина Зеленкова · Мария Куликовская

04. Женское здоровье как ИИ-система
Надежда Андреева · Тоня Жукова · Кира Глушкова · Екатерина Кириллова

05. Система, а не чат
Евгений Рид · Всеволод Устинов

06. От личной операционной системы к healthtech-продукту
Дмитрий Мацкевич · Илья Мутовин

07. AI в клинике: от идеи до внедрения
Анастасия Иванова · Мария Куликовская

08. Пептиды без мифов
Ксения Бутова · Анастасия Куренкова

09. ИИ для всей семьи — и для бизнеса
Ольга Маркес

10. Маркетинг-отдел из 14 агентов
Катерина Резникова

11. Финал: результаты и что дальше
Мария Куликовская · Евгений Рид

Один навык — два применения
ИИ в медицине нужен двум группам: тем, кто хочет лучше понимать собственное здоровье, и тем, кто работает со здоровьем других. В программе обе траектории сходятся в одном навыке: собирать данные, задавать ИИ правильный контекст, проверять выводы и превращать ответы в рабочую систему.

01 — Личное здоровье
Для тех, кто хочет управлять своим здоровьем через данные
Когда анализы лежат в PDF, симптомы — в заметках, трекеры — в приложениях, а мнения врачей расходятся, здоровье превращается в разрозненный архив.
На программе вы соберёте личную AI-систему здоровья: историю, анализы, симптомы, наблюдения, вопросы к врачу и проверку источников в одной понятной структуре.

Вы научитесь

• собирать медицинские данные в единую картину;
• готовиться к консультациям точнее и спокойнее;
• проверять ответы AI и медицинские источники;
• использовать ChatGPT, Claude, Perplexity, PDF и таблицы для личной системы здоровья.

Результат
У вас появится собственный контур для работы со здоровьем — данные, наблюдения, история, вопросы и следующие шаги.

02 — Врачи и клиники
Для врачей, специалистов и руководителей клиник
Врачебная практика перегружена документацией, сообщениями, расписаниями, формами и пациентами, которые уже приходят с ответами ChatGPT.
На программе вы разберёте, где AI может снижать административную нагрузку, ускорять рутину и уменьшать вероятность человеческой ошибки, сохраняя контроль врача и безопасность данных.

Вы научитесь

• находить процессы, где AI экономит время команды;
• автоматизировать черновики заметок, писем и сообщений пациентам;
• работать с пациентами, которые приходят после ChatGPT;
• учитывать приватность, хранение данных, проверку результата и роль врача.

Результат
У вас появится карта первых AI-сценариев для практики или клиники: что внедрять, где проверять, какие данные защищать.

Навыки работы с ИИ
Научитесь применять ИИ в работе и повседневной жизни: ставить задачи, давать контекст и проверять ответы.
На примерах из медицины и здоровья вы освоите инструменты, промпты и агентов, научитесь учитывать ограничения моделей и бережно работать с данными.

Цена: 37900 руб. (340$)
Скрытая ссылка