Opleiding: AI+ Nurse Practitioner™

Een combinatie van menselijke aanpak en AI-intelligentie

• Patiëntgerichte AI-zorg: Ontworpen om verpleegkundigen in staat te stellen AI in te zetten voor betere patiëntresultaten
• Datagestuurde beslissingen: biedt praktische inzichten voor weloverwogen klinische en operationele keuzes
• Uitgebreid inzicht in AI: behandelt de basisprincipes van AI tot praktische toepassingen in de gezondheidszorg
• Klinische uitmuntendheid met AI: stelt verpleegkundigen in staat om AI vol vertrouwen te integreren in de dagelijkse zorgpraktijk

Gediplomeerde verpleegkundigen (RN’s): Professionals die AI willen integreren in de dagelijkse patiëntenzorg en klinische besluitvorming.

Verpleegkundestudenten: Studenten die vaardigheden willen opbouwen die klaar zijn voor de toekomst in AI-gestuurde zorgpraktijken.

Zorgbestuurders: Personen die de werkprocessen in de verpleegkunde willen optimaliseren en de resultaten van de patiëntenzorg willen verbeteren.

Specialisten in klinische informatica: Deskundigen die geïnteresseerd zijn in de toepassing van AI op elektronische patiëntendossiers en de analyse van patiëntgegevens.

Opleiders en trainers in de verpleegkunde: Professionals die de volgende generatie verpleegkundigen voorbereiden met AI-gedreven kennis op het gebied van de gezondheidszorg.

• AI in de patiëntenzorg: Ontdek hoe AI bijdraagt aan een betere patiëntmonitoring, vroegtijdige waarschuwingssystemen en proactieve zorgverlening.
• Ondersteuning bij klinische besluitvorming: Maak kennis met AI-tools die verpleegkundigen ondersteunen bij medicatiebeheer, triage en behandelingsaanbevelingen.
• Optimalisatie van werkprocessen: Ontdek hoe AI de administratieve lasten vermindert en de werkprocessen in de verpleegkunde stroomlijnt voor meer efficiëntie.
• Ethische en mensgerichte zorg: Verken verantwoorde AI-toepassingen die empathie, vertrouwen en patiëntgerichte waarden in de verpleegkunde in stand houden.
• Praktische simulaties: Pas vaardigheden toe in realistische verpleegkundige scenario’s door middel van interactief, AI-gestuurd leren aan de hand van casussen.

• 1.1 Inzicht in de basisbegrippen van AI in de verpleegkunde
• 1.2 Waar AI in de verpleegkunde voorkomt
• 1.3 Risico's van AI die verpleegkundigen moeten onderkennen
• 1.4 AI als hulpmiddel voor verpleegkundigen

• 2.1 AI in de verpleegkundige documentatie
• 2.2 Automatisering van de werkstroom in de verpleegkundige praktijk
• 2.3 Beginnersgids voor datageletterdheid in de verpleegkunde
• 2.4 Gegevensintegriteit en documentatiebeveiliging
• 2.5 Ondersteuning bij communicatie en vertaling
• 2.6 Praktijkvoorbeelden: AI voor documentatie in de praktijk

• 3.1 Inzicht in voorspellende AI in de gezondheidszorg
• 3.2 Waarschuwingen en modelprestaties evalueren
• 3.3 Klinische besluitvorming met menselijke tussenkomst
• 3.4 Interdisciplinaire respons en ondersteuning bij de overdracht
• 3.5 Vooringenomenheid en rechtvaardigheid in voorspellende modellen
• 3.6 Praktijkvoorbeelden: voorspellende AI in de praktijk
• 3.7 Praktische oefening: voorspellende waarschuwingen interpreteren met ChatGPT

• 4.1 Inleiding tot generatieve AI in de verpleegkunde
• 4.2 Veilig gebruik van generatieve AI
• 4.3 Voorlichtings- en communicatiemateriaal voor patiënten
• 4.4 Meertalige en toegankelijke communicatie
• 4.5 Grenzen van het klinisch gebruik van generatieve AI
• 4.6 Praktijkvoorbeelden: generatieve AI in de praktijk

• 5.1 Vooringenomenheid, eerlijkheid en inclusie
• 5.2 Geïnformeerde toestemming en transparantie
• 5.3 Privacy, beveiliging en vertrouwelijkheid
• 5.4 Regelgevingskennis voor verpleegkundigen
• 5.5 Professionele verantwoordelijkheid en verantwoording

• 6.1 Inzicht in prestatiemaatstaven
• 6.2 Voorspellende tools versus generatieve tools
• 6.3 Rode vlaggen bij leveranciers
• 6.4 De rol van de verpleegkundig specialist bij de selectie van tools

• 7.1 Draagvlak creëren
• 7.2 Basisprincipes van verandermanagement
• 7.3 Het opstellen van een AI-handboek: een uitgebreide routekaart voor duurzaam succes
• 7.4 Toezicht houden op kwaliteitsverbetering
• 7.5 Foutmelding en veiligheidsprotocollen
• 7.6 Praktijkvoorbeelden van AI-implementatie en veranderleiderschap

• 8.1 Afstudeerproject – Het ontwerpen van een persoonlijk impactplan voor AI in de verpleegkunde

• 1. Wat zijn AI-agenten?
• 2. Hoe werkt een AI-agent in de gezondheidszorg?
• 3. Kernkenmerken van AI-agenten
• 4. Het belang van AI-agenten (algemeen + verpleegkunde)
• 5. Betekenis van AI-agenten in de verpleegkunde
• 6. Soorten AI-agenten?
• 7. Toepassingen en trends in de verpleegkunde
• 8. Casestudy – AI-agenten voor de verpleegkundige workflow en sepsis
• 9. Praktijkopdracht

• Python
• Scikit-learn
• Keras
• Jupyter-notebooks
• Matplotlib
• Power BI

Inclusief online examen onder toezicht, met één gratis herkansing.
Examenopzet: 50 vragen, 70% vereist om te slagen, 90 minuten, online examen onder toezicht

Toegang tot alle lesmaterialen en examens wordt gedurende 365 dagen na levering geboden.

De OCICT maatwerk-methode houdt in dat op basis van de behoefte van de klant - en indien nodig na een intakegesprek - een individueel opleidingstraject wordt opgesteld. De trainingen worden veelal individueel gevolgd, zodat iedere training een maatwerktraject is. Klassikale trainingen zijn natuurlijk mogelijk, mits ze aansluiten bij de leerbehoeften van de deelnemers / opdrachtgever.

Alle onderdelen van de training kennen een voortdurende wisselwerking tussen theorie en praktijk. De inhoud van de training kan vooraf per cursist worden aangepast en tijdens de cursus worden bijgesteld. De focus ligt op maatwerk: het traject wordt afgestemd op de doelstellingen van de deelnemer(s) en/of opdrachtgever, ongeacht of het individueel of klassikaal wordt aangeboden.