Kursplan

Introduktion till Edge AI inom vård och hälsa

  • Överblick över Edge AI och dess betydelse inom vård och hälsa
  • Nyckelfördelar och utmaningar med att implementera Edge AI inom vård och hälsa
  • Aktuella trender och innovationer inom Edge AI för vård och hälsa
  • Verkliga tillämpningar och fallstudier

Bärbara Enheter och Edge AI

  • Introduktion till bärbara hälsoenheter och deras funktioner
  • Utveckling av AI-modeller för övervakning av hälsa med bärbara enheter
  • Datainsamling och -bearbetning på bärbara enheter
  • Praktiska exempel och fallstudier

Diagnostiska Verktyg och Edge AI

  • Användning av Edge AI för diagnostisk bildanalys och -analys
  • Implementering av AI-modeller i diagnostiska enheter
  • Förbättring av diagnostisk noggrannhet och effektivitet med Edge AI
  • Fallstudier av Edge AI inom diagnostik

Patientövervakningssystem

  • Design av realtids-patientövervakningssystem med Edge AI
  • Hantering och bearbetning av data i patientövervakning
  • Integration av Edge AI med hälso-IoT-enheter
  • Praktisk implementation och fallstudier

Utveckling av AI-modeller för hälsoapplikationer

  • Överblick över relevanta maskininlärnings- och djupinlärningsmodeller
  • Träning och optimering av modeller för edge-implementering
  • Verktyg och ramverk för Edge AI inom vård och hälsa (TensorFlow Lite, OpenVINO etc.)
  • Modellvalidering och -utvärdering i hälsosammanhang

Implementering av Edge AI-lösningar inom vård och hälsa

  • Steg för att implementera AI-modeller på edge-enheter inom vård och hälsa
  • Real-tidsbearbetning och inferens på edge-enheter
  • Övervakning och hantering av implementerade hälso-AI-modeller
  • Praktiska exempel på implementering och fallstudier

Etiska och regleringsmässiga överväganden

  • Säkerställande av dataintegritet och säkerhet i Edge AI för vård och hälsa
  • Hantering av fördomar och rättvisa i AI-modeller inom vård och hälsa
  • Efterlevnad av regleringar och standarder inom vård och hälsa (HIPAA, GDPR etc.)
  • Bästa praxis för ansvarsfull AI-implementering inom vård och hälsa

Prestandauppföljning och optimering

  • Tekniker för att utvärdera modellprestanda på edge-enheter inom vård och hälsa
  • Verktyg för realtidsövervakning och felsökning
  • Strategier för att optimera AI-modellprestanda inom vård och hälsa
  • Hantering av fördröjning, pålitlighet och skalbarhetsutmaningar

Innovativa användningsområden och applikationer

  • Avancerade tillämpningar av Edge AI inom vård och hälsa
  • Djupgående fallstudier inom telemedicin, personlig medicin och mer
  • Framgångssagor och lärdomar
  • Framtida trender och möjligheter inom Edge AI för vård och hälsa

Händer-i-projekt och övningar

  • Utveckling av en omfattande Edge AI-applikation för vård och hälsa
  • Verkliga projekt och scenarier
  • Samarbetsövningar i grupp
  • Projektpresentationer och återkoppling

Sammanfattning och nästa steg

Krav

  • En förståelse för AI- och maskininlärningskoncept
  • Erfarenhet av programspråk (Python rekommenderas)
  • Kännedom om hälsoteknologier och system

Målgrupp

  • Hälsovårdsprofessionella
  • Biomedicinska ingenjörer
  • AI-utvecklare
 14 timmar

Antal deltagare


Price per participant

Upcoming Courses

Relaterade Kategorier