Kursplan

Introduktion till Edge AI inom hälso- och sjukvården

  • Översikt över Edge AI och dess betydelse inom hälso- och sjukvården
  • Viktiga fördelar och utmaningar med att implementera Edge AI inom hälso- och sjukvården
  • Aktuella trender och innovationer inom Edge AI för hälso- och sjukvården
  • Verkliga tillämpningar och fallstudier

Bärbara enheter och Edge AI

  • Introduktion till bärbara hälsoenheter och deras funktioner
  • Utveckling av AI-modeller för bärbar hälsoövervakning
  • Datainsamling och databehandling på bärbara enheter
  • Praktiska exempel och fallstudier

Diagnostiska verktyg och Edge AI

  • Utnyttja Edge AI för diagnostisk avbildning och analys
  • Implementera AI-modeller i diagnostiska enheter
  • Förbättra diagnostisk noggrannhet och effektivitet med Edge AI
  • Fallstudier av Edge AI inom diagnostik

System för patientövervakning

  • Designa patientövervakningssystem i realtid med Edge AI
  • Hantering och behandling av uppgifter vid patientövervakning
  • Integrera Edge AI med IoT-enheter för hälso- och sjukvård
  • Praktiskt genomförande och fallstudier

Utveckling av AI-modeller för hälso- och sjukvårdstillämpningar

  • Översikt över relevanta modeller för maskininlärning och djupinlärning
  • Träna och optimera modeller för gränsdistribution
  • Verktyg och ramverk för Edge AI inom hälso- och sjukvården (TensorFlow Lite, OpenVINO osv.)
  • Modellvalidering och utvärdering i hälso- och sjukvårdsmiljöer

Distribuera Edge AI-lösningar inom hälso- och sjukvården

  • Steg för att distribuera AI-modeller på gränsenheter för hälso- och sjukvård
  • Databearbetning och slutsatsdragning i realtid på gränsenheter
  • Övervaka och hantera distribuerade AI-modeller för hälso- och sjukvård
  • Exempel på praktisk användning och fallstudier

Etiska och regulatoriska överväganden

  • Säkerställa datasekretess och säkerhet inom hälso- och sjukvården Edge AI
  • Hantering av partiskhet och rättvisa i AI-modeller för hälso- och sjukvård
  • Efterlevnad av hälso- och sjukvårdsregler och standarder (HIPAA, GDPR osv.)
  • Metodtips för ansvarsfull AI-distribution inom hälso- och sjukvården

Utvärdering och optimering av prestanda

  • Tekniker för att utvärdera modellprestanda på gränsenheter för hälso- och sjukvård
  • Verktyg för övervakning och felsökning i realtid
  • Strategier för att optimera AI-modellens prestanda inom hälso- och sjukvården
  • Hantera utmaningar med svarstid, tillförlitlighet och skalbarhet

Innovativa Use Cases och applikationer

  • Avancerade tillämpningar av Edge AI inom hälso- och sjukvården
  • Fördjupade fallstudier inom telemedicin, personlig medicin och mer
  • Framgångshistorier och lärdomar
  • Framtida trender och möjligheter inom Edge AI inom hälso- och sjukvården

Praktiska projekt och övningar

  • Utveckla en omfattande Edge AI-applikation för hälso- och sjukvården
  • Verkliga projekt och scenarier
  • Gemensamma gruppövningar
  • Projektpresentationer och återkoppling

Sammanfattning och nästa steg

Krav

  • En förståelse för AI och maskininlärningskoncept
  • Erfarenhet av programmeringsspråk (Python rekommenderas)
  • Kännedom om hälso- och sjukvårdsteknik och system

Publik

  • Vårdpersonal
  • BioMedicinska ingenjörer
  • AI-utvecklare
 14 timmar

Antal deltagare


Price per participant

Upcoming Courses

Relaterade Kategorier