TinyML inom hälso- och sjukvården: AI på barndyrbara enheter Träningskurs
TinyML innebär integrering av maskininlärning i ström- och resursbegränsade barndyrbara och medicinska enheter.
Detta instruktörledda, direktautbildning (online eller på plats) är avsedd för medeltidspraktikere som vill implementera TinyML-lösningar för häsoövervakning och diagnostik.
Efter avslutad utbildning kommer deltagarna att kunna:
- Designa och distribuera TinyML-modeller för realtidsbehandling av häso-data.
- Samla in, föra bearbeta och tolka biosensor data för AI-driven insikter.
- Optimera modeller för ström- och minnesbegränsade barndyrbara enheter.
- Utvärdera den kliniska relevansen, tillförlitligheten och säkerheten hos TinyML-resultat.
Kursformat
- Föreläsningar förstärkta med direkta demonstrationer och interaktiv diskussion.
- Hands-on övningar med data från barndyrbara enheter och TinyML-ramverk.
- Implementeringsövningar i en riktad labbmiljö.
Sködningsmöjligheter för kursen
- För sködningsanpassad utbildning som stämmer överens med specifika häsoenheter eller regelverkets flöden, kontakta oss för att anpassa programmet.
Kursplan
Grundläggande kunskaper om TinyML inom hälso- och sjukvården
- Karaktäristika för TinyML-system
- Häso- och sjukvårdsspecifika begränsningar och krav
- Överblick av AI-arkitekturer för barndyrbara enheter
Biosignalskaffande och förbehäntling
- Arbete med fysiologiska sensorer
- Brusreducering och filterteknik
- Utväljande av funktioner för medicinska tidsserier
Utveckling av TinyML-modeller för barndyrbara enheter
- Val av algoritm för fysiologisk data
- Träning av modeller för begränsade miljöer
- Utvärdering av prestanda på häso- och sjukvårdsdatauppsättningar
Införande av modeller på barndyrbara enheter
- Användning av TensorFlow Lite Micro för införande på enheten
- Integrering av AI-modeller i medicinska barndyrbara enheter
- Testning och verifiering på inbäddad hårdvara
Optimering av ström- och minnesanvändning
- Tekniker för att minska beräkningsbelastningen
- Optimering av dataflöde och minnesanvändning
- Balansering av noggrannhet och effektivitet
Säkerhet, tillförlitlighet och efterlevnad
- Regelverksskäl för AI-aktiverade barndyrbara enheter
- Säkerställande av robusthet och klinisk användbarhet
- Fail-safe-mekanismer och felsökning
Studiefall och tillämpningar inom hälso- och sjukvården
- Barndyrbara hjärtövervakningssystem
- Aktivitetsidentifiering i rehabilitering
- Kontinuerlig övervakning av blodsocker och biometri
Framtida riktningar inom medicinsk TinyML
- Multi-sensorfusion tillvägagångssätt
- Personanpassad häsoanalys
- Nästa generations strömsnåla AI-chip
Sammanfattning och nästa steg
Krav
- En förståelse för grundläggande begrepp inom maskininlärning
- Erfarenhet av inbäddade eller biomedicinska enheter
- Kännedom om utveckling i Python eller C
Målgrupp
- Häso- och sjukvårdsprofessionella
- Biomedicinska ingenjörer
- AI-utvecklare
Öppna Utbildningskurser kräver 5+ deltagare.
TinyML inom hälso- och sjukvården: AI på barndyrbara enheter Träningskurs - Bokning
TinyML inom hälso- och sjukvården: AI på barndyrbara enheter Träningskurs - Fråga
TinyML inom hälso- och sjukvården: AI på barndyrbara enheter - Konsultfråga
Kommande Kurser
Relaterade Kurser
Agentbaserad AI inom vårdsektorn
14 TimmarAI-agenter för vården och diagnostik
14 TimmarDenna instruktörsledda, levande utbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till hälso- och sjukvårdspersonal på mellan- till avancerad nivå samt AI-utvecklare som vill implementera AI-drivna vårlösningar.
Am slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:
- Förstå AI-agenter i hälsovården och diagnostiken.
- Utvärdera AI-modeller för medicinsk bildanalys och prediktiv diagnostik.
- Integrera AI med elektroniska journaler (EHR) och kliniska arbetsflöden.
- Säkerställa efterlevnad av hälsovårdsregler och etiska AI-praxis.
AI och AR/VR i hälso- och sjukvården
14 TimmarDenna instruktörsledda, live-träning i Sverige (online eller på plats) är riktad till intermediares nivå hälso- och sjukvårdsprofessorer som vill använda AI- och AR/VR-lösningar för medicinsk träningsprogram, kirurkiska simuleringar och rehabilitering.
Vid slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:
- Förstå AI:s roll i att förbättra AR/VR-upplevelser inom hälso- och sjukvården.
- Använda AR/VR för kirurkiska simuleringar och medicinsk träningsprogram.
- Använda AR/VR-verktyg i patientrehabilitering och terapier.
- Utforska etiska och integritetsfrågor i AI-drivna medicinska verktyg.
AI för Hälso- och Sjukvården med Google Colab
14 TimmarDenna instruktörledd, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) är riktad till mellannivådataanalytiker och hälso- och sjukvårdsprofessorer som vill utnyttja AI för avancerade hälso- och sjukvårdsapplikationer med Google Colab.
Vid slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:
- Implementera AI-modeller för hälso- och sjukvård med Google Colab.
- Använda AI för prediktiv modellering av hälso- och sjukvårdsdata.
- Analysera medicinska bilder med AI-drivna tekniker.
- Utforska etiska överväganden i AI-baserade hälso- och sjukvårdslösningar.
AI i hälsovården
21 TimmarDenna instruktörsledda, liveutbildning på Sverige (online eller på plats) riktar sig till mellan-nivå vårdpersonal och datavetare som vill förstå och tillämpa AI-teknologier i vårdmiljöer.
Efter avslutad utbildning kommer deltagarna att kunna:
- Identifiera nyckelutmaningar inom vården som AI kan lösa.
- Analysera AI:s påverkan på patientvård, säkerhet och medicinsk forskning.
- Förstå sambandet mellan AI och affärsmodeller inom vården.
- Tillämpa grundläggande AI-koncept på vårdscenarier.
- Utveckla maskininlärningsmodeller för analys av medicinska data.
Att bygga end-to-end TinyML-pipelines
21 TimmarDen här instruktörsledda utbildningen i Sverige ger erfarna professionella de färdigheter som krävs för att designa, optimera och distribuera kompletta TinyML-pipelines. Deltagarna lär sig samla in data, träna lågströmsmodeller och testa verkliga tillämpningar genom praktiska övningar.
ChatGPT för Hälso- och Sjukvård
14 TimmarDenna instruktörleda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktas till hälso- och sjukvårdsprofessionella och forskare som vill utnyttja ChatGPT för att förbättra patientvård, förenkla arbetsflöden och förbättra resultat inom hälso- och sjukvården.
Efter denna utbildning kommer deltagarna att kunna:
- Förstå grunderna i ChatGPT och dess tillämpningar inom hälso- och sjukvården.
- Använda ChatGPT för att automatisera processer och interaktioner inom hälso- och sjukvård.
- Tillhandahålla korrekt medicinsk information och stöd till patienter med hjälp av ChatGPT.
- Använda ChatGPT för medicinska forskningar och analys.
Edge AI för Hälso- och sjukvårdssektorn
14 TimmarDenna instruktörsvägleda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till mellannivåhälso- och sjukvårdsprofessorer, biomedicinska ingenjörer och AI-utvecklare som vill utnyttja Edge AI för innovativa hälso- och sjukvårdslösningar.
Vid slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:
- Förstå rollen och fördelarna med Edge AI inom hälso- och sjukvård.
- Utveckla och distribuera AI-modeller på edge-enheter för hälso- och sjukvårdsapplikationer.
- Implementera Edge AI-lösningar i drabbarbaserade enheter och diagnostiska verktyg.
- Designa och distribuera patientövervakningssystem med hjälp av Edge AI.
- Hantera etiska och reglerande aspekter i hälso- och sjukvårdsAI-applikationer.
Finjustering av AI för hälsosjukvården: Medicinsk diagnos och prediktiv analys
14 TimmarDenna instruktörsguidade, live-träning i Sverige (online eller på plats) är riktad till mellannivå- till avanceradnivåmedarbetare inom medicinsk AI-utveckling och data science som vill finjustera modeller för klinisk diagnos, sjukdomsprediktion och prognoser för patientutgångar med strukturerade och ostrukturerade medicinska data.
Efter denna träning kommer deltagarna att kunna:
- Finjustera AI-modeller på hälso- och sjukvårdsdatauppsättningar, inklusive EMRs, bildning och tidsserie data.
- Tillämpa överföringsinlärning, domänanpassning och modellkomprimering i medicinska sammanhang.
- Hantera sekretess, bias och regelverksnära efterlevnad vid modellutveckling.
- Distribuera och övervaka finjusterade modeller i verkliga hälso- och sjukvårds miljöer.
Generativ AI och prompt engineering inom hälso- och sjukvården
8 TimmarGenerativ AI i hälso- och sjukvården: Transformering av medicin och patientvård
21 TimmarDetta instruktörledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) är riktat till hälso- och sjukvårdspersonal, dataanalytiker och beslutsfattare med en nivå från nybörjare till mellanliggande kunskapsnivå som vill förstå och använda generativ AI i kontexten av hälso- och sjukvården.
Genom denna utbildning kommer deltagarna att kunna:
- Förklara principerna och tillämpningarna av generativ AI inom hälso- och sjukvården.
- Identifiera möjligheter för generativ AI att främja läkemedelsutveckling och personlig medicin.
- Använda generativa AI-tekniker för medicinsk bildning och diagnos.
- Värdera etiska implikationer av AI i sjukhusmiljöer.
- Utveckla strategier för att integrera AI-teknologier i hälso- och sjukvårdssystem.
LangGraph inom hälso- och sjukvården: Arbetsflödeskoordinering för reglerade miljöer
35 TimmarMultimodal AI för Hälsovård
21 TimmarDenna instruktörsledda, liveutbildning på Sverige (online eller på plats) riktar sig till mellan- och avancerade nivåers sjukvårdsprofessionella, medicinska forskare och AI-utvecklare som vill tillämpa multimodal AI i medicinska diagnostiska och sjukvårdsapplikationer.
Vid kursens slut kommer deltagarna att kunna:
- Förstå rollen för multimodal AI i modern sjukvård.
- Integrera strukturerade och ostrukturerade medicinska data för AI-drivna diagnostiska.
- Tillämpa AI-tekniker för att analysera medicinska bilder och elektroniska hälsorekord.
- Utveckla prediktiva modeller för sjukdomsdiagnostik och behandlingsrekommendationer.
- Implementera tal- och naturligt språkbehandling (NLP) för medicinsk transkription och patientinteraktion.
Ollama-applikationer inom hälso- och sjukvården
14 TimmarDen här direkta utbildningen inom Sverige hjälper praktiker inom sjukvården och IT-team att implementera Ollama för lokala LLM:er. Lär dig integrera AI i kliniska arbetsflöden, anpassa modeller för specifika uppgifter och garantera strikt dataskydd och regulatorisk efterlevnad i säkra sjukvårdsmiljöer.
Prompt Engineering för Hälso- och Sjukvård
14 TimmarDetta instruktörsladdade, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) är riktat till mellannivås hälso- och sjukvårdsprofessionella och AI-utvecklare som vill använda prompt engineering-tekniker för att förbättra medicinska arbetsflöden, forskningseffektivitet och patientutkomster.
Efter denna utbildning kommer deltagarna att kunna:
- Förstå grundläggande principer för prompt engineering inom hälso- och sjukvård.
- Använda AI-prompter för klinisk dokumentation och patientinteraktioner.
- Utnyttja AI för medicinsk forskning och litteraturgranskning.
- Förbättra läkemedelsutveckling och klinisk beslutsfattning med AI-drivna prompter.
- Säkerställa efterlevnad av regler och etiska normer inom AI i hälso- och sjukvård.