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
Vittnesmål (2)
färdigheter och projekt i Claude, olika verktyg för olika ändamål
Agnieszka Czypionka
Kurs - Generative AI in Healthcare: Transforming Medicine and Patient Care
Maskintolkat
En genomgående översikt över bakgrunden och hur man formulerar en prompt.
Olaf Kannt - Helios Klinikum Krefeld
Kurs - Generative AI and Prompt Engineering in Healthcare
Maskintolkat