Edukacja i zarządzanie w zielonej medycynie (moduł 1): etyczne zarządzanie technologiami AI

Moduł 1: Wprowadzenie do zielonej medycyny i technologii AI

• • Zielona medycyna w praktyce:
  • Znaczenie zrównoważonego rozwoju w systemie ochrony zdrowia.
  • Zasady zielonej medycyny w kontekście technologii i codziennej pracy medycznej.
  • Przegląd zastosowań AI w medycynie:
  • Diagnostyka wspomagana AI, terapia spersonalizowana, zarządzanie danymi pacjentów.
  • Jak AI może wspierać efektywność i ograniczać marnotrawstwo zasobów?
  • Wpływ technologii AI na środowisko:
  • Energochłonność systemów AI i centra danych: wyzwania i możliwości optymalizacji.
  • Przykłady wdrożeń AI, które redukują wpływ środowiskowy.

Moduł 2: Etyka w technologii AI a zrównoważony rozwój

• • Podstawowe zasady etyki medycznej i ich zastosowanie w AI:
  • Autonomia pacjenta, dobroczynność, sprawiedliwość, niewyrządzanie szkody.
  • Jak AI może pomóc w realizacji celów etycznych, np. poprzez zmniejszenie nierówności w dostępie do opieki zdrowotnej?
  • Odpowiedzialność za decyzje podejmowane przez AI:
  • Granice odpowiedzialności człowieka i maszyny.
  • Etyczne wyzwania w kontekście ekologii i społecznej odpowiedzialności AI.
  • Równoważenie korzyści technologii i jej wpływu na środowisko:
  • Dylematy związane z wyborem technologii energooszczędnych.

Moduł 3: Zarządzanie wdrażaniem AI w zrównoważony sposób

• • Ocena potrzeb placówki medycznej:
  • Jak identyfikować kluczowe obszary, w których AI może wspierać zrównoważony rozwój?
  • Mapowanie zasobów i tworzenie strategii wdrożenia zgodnej z zasadami ESG (Environmental, Social, Governance).
  • Zrównoważone strategie implementacji AI:
  • Minimalizowanie śladu węglowego poprzez odpowiedni wybór narzędzi i procesów.
  • Budowanie modeli AI przy użyciu zrównoważonych platform technologicznych.
  • Partnerstwa i współpraca:
  • Współpraca z dostawcami technologii i organizacjami dbającymi o cele zrównoważonego rozwoju.

Moduł 4: Zarządzanie ryzykiem technologicznym i środowiskowym

• • Analiza ryzyk związanych z wdrażaniem AI:
  • Techniczne, operacyjne i środowiskowe aspekty.
  • Bezpieczeństwo danych w kontekście ekologii:
  • Jak bezpieczne zarządzanie danymi medycznymi może wspierać ograniczenie zużycia zasobów.
  • Ocena efektywności systemów AI:
  • Regularne audyty pod kątem wpływu na środowisko i optymalizacji działania technologii.
  • Dobre praktyki z branży medycznej:
  • Przykłady wdrożeń AI, które jednocześnie wspierały zrównoważony rozwój i poprawę jakości leczenia.

Moduł 5: Warsztaty praktyczne – Zarządzanie AI w zgodzie z zasadami ekologii

• • Symulacje wdrożeń AI w placówkach medycznych:
  • Analiza rzeczywistych scenariuszy i przygotowanie strategii minimalizującej negatywny wpływ technologii na środowisko.
  • Praktyczne narzędzia do oceny ekologicznej:
  • Opracowanie systemów monitorowania zużycia energii przez technologie medyczne.

Moduł 6: Interdyscyplinarna współpraca na rzecz zrównoważonego rozwoju

• • Tworzenie zespołów projektowych:
  • Jak łączyć wiedzę ekspertów technologicznych, medycznych i ekologów w ramach wspólnych projektów?
  • Budowanie efektywnej komunikacji między działami:
  • Strategie na integrację celów medycznych i ekologicznych w pracy zespołowej.
  • Przewidywane innowacje technologiczne:
  • Jak AI może wspierać globalne cele środowiskowe, np. poprzez redukcję odpadów medycznych?

Egzamin

Szkolenie kończy się egzaminem w ostatnim dniu szkolenia tj. 13.04.2025 r. godzina 17:00-18:00 oraz walidacją w tym samym dniu o godzinie 16:15-17:00. Egzamin prowadzony przez wyznaczoną osobę do walidacji. Certyfikacja przez jednostkę uprawnioną do certyfikacji tj. SCIENCE SZKOLENIA I DORADZTWO Grzegorz Kawa

Szkolenie prowadzone w godzinach zegarowych, w formie zajęć teoretyczno-praktycznych, tzn. Szkolenie w formie zajęć teoretyczno-praktycznych łączy przekazywanie wiedzy teoretycznej z praktycznym jej zastosowaniem. Uczestnicy zdobywają informacje poprzez wykłady i prezentacje, a następnie wykorzystują je w praktyce podczas warsztatów i ćwiczeń w ramach każdego modułu szkolenia, gdzie ten zapis został zastosowany. 

ROZDZIELNOŚĆ OSOBOWA WALIDACJI: Rozdzielność szkolenia od walidacji - rozdzielność osobowa. Osoba szkoląca nie ocenia wiedzy i umiejętności swoich kursantów w zakresie, w którym nauczała. Końcową walidację prowadzi odrębna osoba.

Podczas szkolenia przeprowadzone zostaną pre-testy oraz post-testy wiedzy, egzamin końcowy.

Egzamin po szkoleniu potwierdza zdobycie kwalifikacji.

Program spełnia zakres technologii PRT z obszaru technologii informacyjnych i telekomunikacyjnych, technologii ochrony środowiska oraz technologii medycznych (ochrony zdrowia), w tym m.in.:

-Technologie zarządzania wiedzą (4.7.4)

-Technologie zarządzania środowiskiem (3.6)

-Sztuczna inteligencja w medycynie (1.2.14)

Podczas szkolenia odbędzie się:

- 10 godzin zajęć teoretycznych

- 6 godzin i 15 minut zajęć praktycznych

- 8 przerw po 15 minut (przerwy wliczają się w czas trwania usługi)

-45 minut walidacja

-1 godzina egzamin

Opracowania własne trenera - prezentacja, skrypt szkoleniowy.

Dla uczestników z dofinansowaniem min. 70% kwoty szkolenia - stawka „zw” – „§ 3 ust. 1 pkt 14 Rozporządzenia Ministra Finansów z dnia 20 grudnia 2013 r. w sprawie zwolnień od podatku od towarów i usług oraz warunków stosowania tych zwolnień”.