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

Antal deltagare


Pris per deltagare

Kommande Kurser

Relaterade Kategorier