Международный Центр Медицинского и Фармацевтического образования

8(800)444-10-82
Звонок по России бесплатный

8 (800) 444 10 82
Звонок по России бесплатный

Профессиональная переподготовка

Оставить заявку

Генеративный искусственный интеллект в сфере медицины (zero-coding, vibe-coding)

Диплом о профессиональной переподготовке

72 балла НМО

Рассрочка 0%

Программа курса

3 750 ₽/месяц

Цена в рассрочку (12 месяцев):

Старт
{nextDate}!

Видео лекций и вебинаров

Доступ к записям курса и презентациям

Длительность курса 4 месяца

Рассрочка. Внутренняя, банковская, Яндекс сплит

100+

12

320

0

мес

ак.час

%

Как использовать ИИ в медицине?

Уникальная программа, объединяющая два ключевых навыка современного медицинского работника:

— Вайб-кодинг (vibe coding) в медицине — это подход к разработке и настройке цифровых медицинских инструментов, при котором клиницист или исследователь формулирует задачу на естественном языке (клинический контекст, цель, ограничения, критерии безопасности), а система с искусственным интеллектом преобразует эти требования в working‑прототипы или фрагменты кода/конфигураций: маршруты обработки данных, клинические правила, интерфейсные подсказки и протоколы принятия решений.

— практическое использование ИИ (без программирования) для диагностики, документооборота и прогнозирования;

Более 11 лет обучаем медицинский персонал
Более 50000 специалистов медицинской сферы прошли наши курсы
2000 наших программ одобрены Минздравом

Международный центр медицинского и фармацевтического образования

Лицензия на образовательную деятельность
№Л035−1 298−77/180 676
от 16 ноября 2020

Аккредитация Министерства
Труда и Социальной защиты

Аккредитация в системе непрерывного медицинского и фармацевтического образования Минздрава России

Участник регионального проекта «Содействие занятости»

Для кого курс

✔ Всем, кто участвует во внедрении ИИ и цифровых решений в медицине

✔ Врачам, медсёстрам, администраторам, руководителям отделений и владельцам клиник.

✔ Врачам и специалистам, интересующимся цифровыми технологиями

✔ ⁠IT-специалистам в медицинских организациях

✔ Руководителям и менеджерам в здравоохранении

Программа курса

Практика модуля направлена
на освоение цифровых инструментов и прикладных методик, которые врачи, руководители и IT-специалисты могут использовать в реальной работе медицинской организации — уже во время обучения.
Вы будете работать с реальными клиническими, управленческими
и технологическими ситуациями: тестировать цифровые сервисы, разбирать процессы внутри медицинской организации и находить решения, адаптированные под свою роль
и практику.
В рамках практики вы:
Протестируете цифровые сервисы для анализа медицинских данных, управленческих
и IT-задач
Научитесь выстраивать понятный и реалистичный план цифрового развития клиники, отделения или ИТ-проекта
Разберёте типовые клинические, организационные и технологические проблемы здравоохранения
Освоите инструменты визуализации процессов для повышения эффективности работы команд и взаимодействия между врачами и IT
Результат практики:
Готовые решения для клинической, управленческой или IT-практики
Понимание, как внедрять цифровые инструменты и ИИ
Безопасно, обоснованно и в рамках нормативных требований снижение рутинной нагрузки у врачей и более структурированные процессы в организации практические навыки, которые можно применять сразу после обучения — независимо от вашей роли в системе здравоохранения

Модуль посвящен
Базовым навыкам программирования на Python для анализа клинических и исследовательских данных: от работы в интерактивной среде и освоения синтаксиса до очистки, визуализации и статистической обработки таблиц.
Принципам объектно-ориентированного программирования и написанию поддерживаемых скриптов, которые автоматизируют рутинные аналитические задачи.
Применению ключевых методов машинного обучения к профессиональным медицинским кейсам и основам построения простых AI‑сервисов и продвинутой аналитики.

На практике Вы:
— Настроите интерактивную среду и выполните упражнения по базовому синтаксису Python.
— Проведёте подготовку и очистку клинических данных (Практическая работа № 1): обработка пропусков, выбросов, кодировок, нормализация единиц, объединение источников.
— Выполните визуальный анализ медицинских показателей (Практическая работа № 2): построение графиков, сравнение групп, первичная интерпретация результатов.
— Сформируете автоматизированный аналитический отчёт (Практическая работа № 3): скрипт/ноутбук, который загружает данные, проводит анализ, визуализирует и сохраняет итоговые таблицы и графики.
— Обучите и оцените простые модели МЛ для клинической задачи: корректная валидация, подбор гиперпараметров, интерпретация результатов.
— Упакуете прототип в простой сервис: сохранение артефактов модели, базовый REST‑эндпоинт, проверка корректности ввода и выводов.

После модуля вы сможете уверенно писать и запускать Python‑скрипты для медицинской аналитики, готовить данные, строить визуализации и базовые ML‑модели, автоматизировать отчётность и оформлять прототип в виде простого сервиса ИИ.

Модуль посвящен применению генеративных систем искусственного интеллекта в клинической и исследовательской практике. В его рамках рассматриваются:
— Принципы работы генеративных моделей (LLM и diffusion) и сценарии использования в медицине.
— Подходы к генерации текстовых, визуальных и презентационных материалов с помощью ИИ.
— Основы построения простых агентных рабочих процессов (agent-based workflows) и Retrieval-Augmented Generation.
— Базовые и продвинутые техники prompt-engineering для клинических отчётов и анализа табличных данных естественным языком.
— Генеративная визуализация медицинского контента, автоматизированная подготовка презентаций, создание аудио- и видеоинструкций.
— Этические, правовые и экономические аспекты внедрения генеративного ИИ в профессиональную деятельность.

На практике Вы:
— научитесь генерировать текстовый аналитический вывод из табличных и описательных данных, оформлять его в стандартизированный отчёт с ссылками на источники.
— создадите набор визуальных и презентационных материалов по медицинскому кейсу, включая графики, инфографику и слайды с пояснениями.
— спроектируете и протестируете агентный workflow с RAG, настроите этапы проверки качества и измерите метрики точности/полезности.

После модуля вы сможете уверенно применять генеративный ИИ для подготовки клинических и исследовательских текстов, визуализаций и презентаций, строить простые агентные конвейеры с подключением баз знаний, обеспечивать этичность и юридическую корректность работы, а также оценивать качество и экономическую целесообразность решений.

Этапы и методы реализации цифровых проектов в здравоохранении с учётом потребностей медицинской организации.
Правила применения проектного подхода: от постановки проблемы до внедрения и оценки решения.
Способы интеграции инструментов low-code/nocode, Python-аналитики и генеративного ИИ в рамках одного цифрового решения.
Принципы подготовки проектной документации, включая описание проблемы, архитектуры решения, обоснование выбора технологий и ожидаемых эффектов.
Подходы к проведению этического анализа цифрового проекта на всех его этапах.
Критерии успешной защиты цифрового продукта: структурированная презентация, аргументация экономической эффективности, демонстрация пользы и соответствия запросам целевой аудитории.
Методы анализа обратной связи и финальной оценки результата с точки зрения пользователя, экономики и устойчивости решения.
Организация Agile-спринтов в медицинских ИТ-проектах;
Сторителлинг и публичная защита цифровых решений;
Практическая работа № 1: экспертная проверка пользовательского интерфейса и кода, либо иного цифрового решения;
Практическая работа № 2: репетиция публичной защиты проекта;
Итоговая защита проектов: уверенно презентовать готовый цифровой продукт, отвечать на вопросы по реализации, экономике и этике.

Записаться на курс

Что вы получите после обучения

Решать профессиональные задачи с помощью методов машинного обучения: выбирать и обучать модели, оценивать их качество и интерпретировать результаты в контексте прикладной медицинской статистики.

Реализовывать командные цифровые проекты в здравоохранении: применять проектный подход от постановки проблемы до пилота, интегрировать low‑code/no‑code, Python‑аналитику и генеративный ИИ, готовить проектную документацию, проводить этический и экономический анализ, защищать решение и оценивать обратную связь.

Использовать Python для подготовки, очистки и анализа клинических данных: работать в интерактивной среде, применять базовые конструкции языка, обрабатывать табличные данные, строить визуализации и формировать автоматизированные аналитические отчёты.

Проектировать простые агентные workflow и системы RAG: подключать базы знаний, обеспечивать цитирование источников, настраивать проверки достоверности и терминологии, оценивать качество и безопасность генеративных решений.

Применять принципы ООП и создавать воспроизводимые скрипты: проектировать структуры данных и функции, писать модульно-тестируемый код для медицинской аналитики и интеграции в рабочие процессы.

Использовать генеративные модели (LLM, diffusion) для медицинских задач: разрабатывать клинические текстовые выводы и отчёты с продвинутым prompt‑engineering, выполнять естественно‑языковой анализ таблиц, генерировать визуальный и презентационный контент, аудио‑ и видеоинструкции.

Преподаватели курса

Зеленова Людмила Владимировна

✦ Более 10 лет предпринимательского опыта

Выступила более 134 раза по темам продажи, маркетингу, медийности. Дипломированный бизнес-тренер по обучению сотрудников, методолог.
Автор более 180 обучающих программ по федеральным программам для центра предпринимателей.
Постоянный эксперт федеральных молодежных программ Россмолодежь, ASIEC.
Автор программ для госструктур: Разрабатывала обучающие курсы по заказу федеральных программ для Центров предпринимательства и Министерства образования, что подтверждает высочайший уровень экспертизы.
Автор 5 игр, где Agile встречается с ADCAR. Превращает теорию в практику через геймификацию.
10+ лет в управлении изменениями. Провела более 50 проектов внедрения
Иванчук Ольга Викторовна

✦ Начальник управления по информационным технологиям и цифровому обеспечению

Заведующий кафедрой физики, прикладной информатики и цифровой медицины ФГБОУ ВО Астраханский ГМУ Минздрава России, д.п.н., доцент
Рассохина Татьяна Викторовна

✦ Предприниматель, Бизнес-трекер, Эксперт по ИИ

Эксперт: Нейромаркетинг, Управление бизнесом, Инвестиции.
20+ лет успешного опыта управления бизнесом в твердых нишах (Medicine/ Education/ Travel/ Retail/ AI). Сертифицированный трекер, коуч, наставник в проектах развития бизнеса АСИ/Сколково. Эксперт-практик международного уровня по нейросетям, автор и тренер собственного курса “Автоматизация бизнеса с ИИ”
и “Виртуальные ассистенты для бизнеса” в Университете бизнеса, АНО “Центр Развития Предпринимательства.
Более 2900 предпринимателей прошли мое обучение по нейросетям и ИИ.
Участник жюри и спикер Международного Чемпионата мира по ИИ, Абу Даби, апрель 2025.
Гаганов Дмитрий Борисович

✦ Юрисконсульт

Юрисконсульт Ассоциации организаторов здравоохранения в онкологии; автор статей
(с 2018 года) в отраслевом журнале «Правовые вопросы
в здравоохранении», в журнале «Здравоохранение». Постоянный автор и участник мероприятий на отраслевом медико-правовом интернет портале Право-мед.ру. Судебная практика по делам
с медико-правовой составляющей с 2014 года. Цитируемый автор на портале медицинской и медико-правовой направленности Медвестник.
Грызунов Виталий Владимирович

20 лет в управлении персоналом

Автор 73 публикаций
в российских
и международных изданиях.
Доктор технических наук.
Победитель Всероссийского конкурса «Лучший доцент России 20.21»
Патент на информационную систему масштаба РФ для ФНС РФ.
Делает искусственный интеллект для МВД, РЖД, МЧС и других больших
и малых компаний.