Tack för att du skickade din fråga! En av våra teammedlemmar kontaktar dig snart.
Tack för att du skickade din bokning! En av våra teammedlemmar kontaktar dig snart.
Kursplan
Introduktion till Edge AI inom Hälso- och sjukvård
- Översikt över Edge AI och dess betydelse för hälso- och sjukvård
- De viktigaste fördelarna och utmaningarna med att implementera Edge AI inom hälso- och sjukvård
- Nuvarande trender och innovationer inom hälso- och sjukvårdsEdge AI
- Verklivsförhållanden och fallstudier
Drabbarbaserade enheter och Edge AI
- Introduktion till drabbarbaserade hälsodevices och deras funktioner
- Utveckling av AI-modeller för drabb-hälsöövervakning
- Datinsamling och bearbetning på drabbarbaserade enheter
- Praktiska exempel och fallstudier
Diagnostiska verktyg och Edge AI
- Utnyttjande av Edge AI för diagnostisk bildning och analys
- Implementering av AI-modeller i diagnostiska enheter
- Förbättring av diagnostisk noggrannhet och effektivitet med Edge AI
- Fallstudier av Edge AI inom diagnos
Patientövervakningssystem
- Design av realtids patientövervakningssystem med Edge AI
- Datamanagement och bearbetning i patientövervakning
- Integrering av Edge AI med hälso- och sjukvårdsIoT-enheter
- Praktisk implementation och fallstudier
Utveckling av AI-modeller för Hälso- och sjukvårdsapplikationer
- Översikt över relevanta maskininlärnings- och djupinlärningsmodeller
- Tränings- och optimering av modeller för edge-distribution
- Verktyg och ramverk för hälso- och sjukvårdsEdge AI (TensorFlow Lite, OpenVINO, etc.)
- Modellvalidering och utvärdering i hälso- och sjukvårdsmiljöer
Distribution av Edge AI-lösningar inom Hälso- och sjukvård
- Steg för att distribuera AI-modeller på hälso- och sjukvårdsedge-enheter
- Realtids dataprocesning och inferens på edge-enheter
- Övervakning och hantering av distribuerade hälso- och sjukvårdsAI-modeller
- Praktiska distributionsexempel och fallstudier
Etiska och reglerande överväganden
- Säkerställande av dataskydd och säkerhet i hälso- och sjukvårdsEdge AI
- Hantering av snedvridning och rättvisa i hälso- och sjukvårdsAI-modeller
- Kompatibilitet med hälso- och sjukvårdsmiljöer och standarder (HIPAA, GDPR, etc.)
- Bästa praxis för ansvarsfull AI-distribution inom hälso- och sjukvård
Prestandautvärdering och optimering
- Metoder för att utvärdera modellprestanda på hälso- och sjukvårdsedge-enheter
- Verktyg för realtidsövervakning och felhållning
- Strategier för att optimera AI-modellprestanda inom hälso- och sjukvård
- Hantering av latens, tillförlitlighet och skalbarhetsutmaningar
Innovativa användningsfall och applikationer
- Avancerade användningsområden för Edge AI inom hälso- och sjukvård
- Djupgående fallstudier inom telemedicin, personlig medicin och mer
- Lyckade berättelser och lärdomar
- Framtidstrender och möjligheter inom hälso- och sjukvårdsEdge AI
Praktiska projekt och övningar
- Utveckling av ett omfattande Edge AI-applikation för hälso- och sjukvård
- Verklivsprojekt och scenarier
- Samarbetsgruppuövningar
- Projektpresentationer och feedback
Sammanfattning och nästa steg
Krav
- En förståelse för AI och maskininlärningskoncept
- Erfarenhet av programmeringsspråk (Python rekommenderas)
- Kännedom om hälso- och sjukvårds teknologier och system
Målgrupp
- Hälso- och sjukvårdsprofessorer
- Biomedicinska ingenjörer
- AI-utvecklare
14 timmar