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EU AI Act und KI in Medizinprodukten (SaMD): Umsetzung, Validierung und Risikomanagement

Preis:2.120,00  Datum: nicht gesetzt Kursdauer: 2 Tage (16 Stunden)

Trainer(s)

Stephan Schnitzler

Stephan Schnitzler - Ergebnisorientierter Business-Trainer mit Fokus auf digitale und KI-Transformationsprojekte. Durch mehrere Leitungsfunktionen im IT Projekt- und KI-Produktmanagement und der Beratung verbindet er praktische Erfahrung mit strategischen Einsichten und nutzt dies für praxisnahe, inspirierende Trainings. Sein Fokus: direkt anwendbares Wissen, das Teilnehmer in ihrem Berufsalltag sofort nutzen können. Durch Storytelling und einen wertschätzenden Stil schafft er Vertrauen und nachhaltigen Lernerfolg.

Beschreibung

  • Kurs ID:
    • IC-805-G-09
  • Inhalt: Dieser Kurs vermittelt die regulatorischen, technischen und organisatorischen Anforderungen für den Einsatz von KI-Systemen in Medizinprodukten und sicherheitskritischen Healthcare-Anwendungen. Der Fokus liegt auf der praktischen Umsetzung des EU AI Act im Zusammenspiel mit Medizintechnik-Regulatorik (MDR/IVDR) sowie der Validierung von KI-Systemen als Software as a Medical Device (SaMD).
    • Schwerpunkte:
      • Überblick EU AI Act mit Fokus auf High-Risk KI-Systeme im Gesundheitswesen
      • Zusammenspiel von EU AI Act, MDR (Medical Device Regulation) und IVDR
      • Klassifizierung von KI-Systemen als Medizinprodukt (SaMD)
      • Anforderungen an klinische Bewertung und klinische Evidenz
      • Risiko-Management nach ISO 14971 im Kontext von KI-Systemen
      • Validierung und Verifikation von KI-Modellen im medizinischen Umfeld
      • Anforderungen an Datenqualität, Datenrepräsentativität und Bias im Gesundheitskontext
      • Post-Market Surveillance für KI-basierte Medizinprodukte
      • Dokumentationsanforderungen (Technical Documentation, Clinical Evaluation Report)
      • Lifecycle Management von KI in regulierten Medizinsystemen
      • Change Management bei lernenden oder adaptiven KI-Systemen
      • Auditierbarkeit und Nachweisführung gegenüber Benannten Stellen
      • Anforderungen an Explainability und Transparenz in klinischen KI-Systemen
    • Praxisanteile:
      • Bewertung eines KI-Use-Cases hinsichtlich SaMD-Eignung
      • Durchführung einer vereinfachten KI-Risikoanalyse im MedTech-Kontext
      • Erstellung einer strukturierten Dokumentationsskizze (z. B. Risk File / Clinical Summary)
      • Analyse typischer Fehlerquellen bei KI in medizinischen Anwendungen
      • Fallstudien aus diagnostischen und assistiven KI-Systemen
  • Voraussetzungen:
    • Erforderlich:
      • IC-805-G-01 – KI verstehen & sicher anwenden oder
      • vergleichbare Grundkenntnisse in KI-Systemen und deren Anwendung
    • Stark empfohlen:
      • IC-805-G-08 – Regulated AI, Safety & Governance
      • Grundverständnis von Qualitäts- und Regulierungssystemen (z. B. ISO 13485 oder MDR-Grundlagen)
    • Optional (für technische Teilnehmer):
      • IC-805-G-04 – KI-Systeme entwickeln & integrieren
  • Zertifizierungsanforderung:
    • Ohne Zertifizierungsmöglichkeit
  • Durchführungsart:
    • Online (für Präsenz- oder Inhouse-Schulungen senden Sie uns bitte eine Anfrage über unser Kontaktformular (Kontakt - intellcert). Wir setzen uns anschließend mit Ihnen in Verbindung.)
  • Sprache:
    • Deutsch
  • Zielgruppe:
    • Regulatory Affairs Manager in MedTech-Unternehmen
    • Qualitätsmanagement (QA/RA)
    • Medical Device Software Entwickler
    • KI-Entwickler im Gesundheitswesen
    • Clinical Affairs / Clinical Evaluation Teams
    • Hersteller von Software as a Medical Device (SaMD)
    • Auditoren und externe Prüfer im MedTech-Bereich
    • Teilnehmer aus IC-805-G-08 mit Branchenfokus Healthcare
  • Lernziele:
    • den EU AI Act im Kontext von Medizinprodukten einordnen und anwenden
    • KI-basierte Software als Medizinprodukt klassifizieren
    • regulatorische Anforderungen aus MDR/IVDR und AI Act kombinieren
    • Anforderungen an klinische Validierung von KI-Systemen erklären und umsetzen
    • Risiken von KI im medizinischen Kontext systematisch bewerten
    • Anforderungen an Datenqualität, Bias und Robustheit im Healthcare-Kontext berücksichtigen
    • Dokumentations- und Nachweispflichten für KI-Medizinprodukte strukturieren
    • die Besonderheiten lernender KI-Systeme in regulierten Umgebungen verstehen
  • Bemerkung:
    • Angezeigter Preis exkl. MwSt.

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