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 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