Keynote Speaker
Dr. med. Tobias Gantner
Top Vorträge
Daten. Können. Heilen.
Erfahren Sie in diesem Vortrag, wie die Synergie von Daten, künstlicher Intelligenz und menschlichem Können die Medizin revolutioniert.
Schlauer als der Arzt erlaubt
Entdecken Sie, wie die Verbindung von Patienten-Expertise, KI und gesellschaftlichem Wandel die Medizin verändert.
Entdecken Sie eine Welt, in der Pioniergeist und fundiertes Wissen nahtlos ineinanderfließen und Zukunftsvisionen in realisierbare Lösungen umgewandelt werden.
Tauchen Sie ein in die Schnittstelle von Technologie, Medizin und Innovation. Erkunden Sie mit Tobias Gantner, einem der besten Keynote Speaker Deutschlands, die spannenden Möglichkeiten und Herausforderungen der digitalen Transformation. Lassen Sie sich inspirieren, aufklären und wagen Sie es, Ihre eigenen Grenzen zu hinterfragen. Dr. Gantners Vorträge sind ein spannendes Erlebnis, gestaltet, um Klarheit in komplexe Themen zu bringen.
Machen Sie sich bereit für ein geistiges Abenteuer, welches das Weltbild Ihrer Gäste verändern wird.
Keynote Speaker – Dr.med. Tobias Gantner
Dr. med. Tobias Gantner ist ein herausragender Experte im Gesundheitswesen und Medizinrecht, der eine beeindruckende Karriere und vielfältiges Fachwissen vorweisen kann. Sein Werdegang begann mit einem Medizinstudium an der Albert Einstein Universität in Ulm, gefolgt von Auslandsaufenthalten und einem MBA-Abschluss. Später absolvierte er ein Studium im Bereich Medizinrecht und promovierte in Versorgungsforschung.
Seine Expertise erstreckt sich über Gesundheitsmanagement, Medizinrecht, Versorgungsforschung und Digital Health. Dr. Gantner ist bekannt für seine Veröffentlichungen in Fachzeitschriften und Vorträge auf internationalen Konferenzen. Seine Forschungsprojekte befassen sich mit künstlicher Intelligenz im Gesundheitswesen und der Digitalisierung des Gesundheitssektors.
Dr. Gantner hat die Fähigkeit, komplexe medizinische und rechtliche Themen verständlich zu vermitteln und in den Kontext der aktuellen Entwicklungen im Gesundheitswesen zu stellen. Er ist ein gefragter Keynote-Speaker und Berater für Unternehmen und Organisationen im Gesundheitsbereich.
Seine berufliche Mission besteht darin, innovative Lösungen zu entwickeln, die die Gesundheitsbranche voranbringen und die Lebensqualität weltweit verbessern. Er glaubt, dass Technologie und Digitalisierung die Zukunft der Medizin gestalten werden und setzt sich für eine patientenzentrierte Gesundheitsversorgung ein.
Dr. med. Tobias Gantner wurde für seine Leistungen mit zahlreichen Auszeichnungen geehrt, darunter der „Top 50 Global Influencer in Digital Health and Future Technologies Leadership“ vom WHO Foresight Panel, der Adenauer-Preis für sein Konzept der Ohnearztpraxen und der Innovationspreis der Apotheken für sein Projekt www.jakiba.de. Diese Auszeichnungen unterstreichen seine Expertise und seinen Beitrag zur Gestaltung der Zukunft des Gesundheitswesens.
Thematische Inhalte
KI & Robotik
Entdecken Sie, wie Künstliche Intelligenz und Robotik die medizinische Landschaft revolutionieren.
Wearables
Medizinische Wearables überwachen Ihre Gesundheit in Echtzeit und liefern wertvolle Daten für eine bessere Lebensqualität.
Telemedizin
Medizinische Beratung, ohne Ihr Zuhause zu verlassen. Direkter und effizienter Zugang zu Gesundheitsdiensten.
VR | AR | XR
Ob in der Ausbildung oder in der Patientenversorgung, Virtual und Augmented Reality sind mehr als nur Science-Fiction.
Rapid Prototyping
Von der Produktidee zum greifbaren Prototyp in Rekordzeit, um die Patientenversorgung zu verbessern.
Aktuelle Themen
Datenschutz Gesundheitsdaten – Artikel
Gesundheitsdaten gehören zu den sensibelsten Informationen, die wir haben. Der Schutz dieser Daten ist in der digitalen Welt mehr denn je eine Herausforderung. Ob elektronische Patientenakten oder Wearables, die Gesundheitsdaten sammeln – die Risiken für Datenschutzverletzungen sind vielfältig. Der Missbrauch dieser Daten kann ernsthafte Folgen für den Einzelnen haben, von Identitätsdiebstahl bis hin zur Diskriminierung.
Die Sicherheit von Gesundheitsdaten erfordert spezielle Datenschutzmaßnahmen, die über die allgemeinen Sicherheitsrichtlinien hinausgehen. Regelungen wie die DSGVO in der Europäischen Union oder HIPAA in den USA setzen bestimmte Standards, aber es liegt auch an den Einrichtungen und Individuen selbst, ihre Daten zu schützen. Hier kommen moderne Technologien wie Blockchain und spezialisierte Verschlüsselungsverfahren zum Einsatz, um die Integrität und Vertraulichkeit der Daten zu gewährleisten.
Interessiert an detaillierten Informationen und praktischen Ratschlägen zum Schutz von Gesundheitsdaten? Klicken Sie auf den Link, um mehr darüber zu erfahren, wie Sie Ihre sensiblen Gesundheitsinformationen in der digitalen Welt sichern können.
Supervised Learning – Artikel
Maschinelles Lernen ist eine Schlüsseltechnologie in der modernen Datenwissenschaft und Künstlichen Intelligenz, die es Maschinen ermöglicht, aus Daten zu lernen und Vorhersagen zu treffen. Supervised Learning ist eine der prominentesten Methoden in diesem Bereich und nutzt gelabelte Daten, um Algorithmen zu trainieren. Diese Algorithmen können dann Vorhersagen für neue, unbekannte Daten treffen. Der Artikel bietet einen umfassenden Einblick in die Funktionsweise von Supervised Learning, die Auswahl des passenden Algorithmus, und wie man ein Trainingsdatensatz aufbereitet.
Im Detail untersucht der Artikel auch die verschiedenen Arten von Supervised Learning wie Klassifikation und Regression, sowie die am häufigsten verwendeten Algorithmen wie neuronale Netzwerke und Entscheidungsbäume. Klassifikationsalgorithmen finden beispielsweise in der Spam-Erkennung oder Bilderkennung Anwendung, während Regressionsmodelle oft in der Vorhersage von kontinuierlichen Werten wie Wetter oder Verkaufszahlen verwendet werden. Darüber hinaus werden praxisnahe Beispiele und Anwendungsgebiete wie Bilderkennung in der medizinischen Diagnostik oder Betrugserkennung in Kreditkarten-Transaktionen vorgestellt.
Trotz der Vielzahl an Möglichkeiten bringt Supervised Learning auch Herausforderungen mit sich. Dazu gehören beispielsweise die Qualität und Menge der Trainingsdaten sowie mögliche Bias-Probleme. Der Artikel spricht auch die Expertise an, die für die effektive Anwendung von Supervised Learning erforderlich ist. Ob Sie ein Einsteiger im Bereich des maschinellen Lernens sind oder Ihre Kenntnisse vertiefen möchten, dieser Artikel bietet wertvolle Einblicke und praktische Ratschläge. Lesen Sie den kompletten Artikel, um Ihr Verständnis für Supervised Learning zu vertiefen.
