Plan Szkolenia

Wprowadzenie do Edge AI w Opiece Zdrowotnej

  • Przegląd Edge AI i jego znaczenia w opiece zdrowotnej
  • Kluczowe korzyści i wyzwania związane z wdrażaniem Edge AI w opiece zdrowotnej
  • Aktualne trendy i innowacje w Edge AI w opiece zdrowotnej
  • Zastosowania w rzeczywistym świecie i studia przypadków

Urządzenia Noszone i Edge AI

  • Wprowadzenie do urządzeń noszonych do zdrowia i ich funkcjonalności
  • Tworzenie modeli AI do monitorowania zdrowia przy użyciu urządzeń noszonych
  • Zbieranie i przetwarzanie danych na urządzeniach noszonych
  • Przykłady praktyczne i studia przypadków

Narzędzia Diagnozujące i Edge AI

  • Wykorzystywanie Edge AI w diagnostyce obrazowej i analizie
  • Wdrażanie modeli AI w urządzeniach diagnostycznych
  • Poprawianie dokładności i wydajności diagnostyki z wykorzystaniem Edge AI
  • Studia przypadków Edge AI w diagnostyce

Systemy Monitorowania Pacjentów

  • Projektowanie systemów monitorowania pacjentów w czasie rzeczywistym z użyciem Edge AI
  • Zarządzanie i przetwarzanie danych w monitorowaniu pacjentów
  • Integrowanie Edge AI z urządzeniami IoT w opiece zdrowotnej
  • Praktyczne wdrożenia i studia przypadków

Tworzenie Modeli AI dla Zastosowań Opieki Zdrowotnej

  • Przegląd odpowiednich modeli uczenia maszynowego i uczenia głębokiego
  • Trenowanie i optymalizowanie modeli do wdrażania na urządzeniach Edge
  • Narzędzia i ramy dla Edge AI w opiece zdrowotnej (TensorFlow Lite, OpenVINO, itp.)
  • Walidacja i ocena modeli w środowiskach opieki zdrowotnej

Wdrażanie Rozwiązań Edge AI w Opiece Zdrowotnej

  • Kroki do wdrażania modeli AI na urządzeniach Edge w opiece zdrowotnej
  • Przetwarzanie i wnioskowanie danych w czasie rzeczywistym na urządzeniach Edge
  • Monitorowanie i zarządzanie wdrożonymi modelami AI w opiece zdrowotnej
  • Przykłady praktycznego wdrożenia i studia przypadków

Etyczne i Prawnych Aspekty Rozważania

  • Zapewnienie prywatności i bezpieczeństwa danych w Edge AI w opiece zdrowotnej
  • Rozwiązywanie problemów z uprzedzeniami i sprawiedliwością w modelach AI w opiece zdrowotnej
  • Zgodność z przepisami i standardami opieki zdrowotnej (HIPAA, GDPR, itp.)
  • Najlepsze praktyki dotyczące odpowiedzialnego wdrażania AI w opiece zdrowotnej

Ocena Wydajności i Optymalizacja

  • Techniki oceny wydajności modeli na urządzeniach Edge w opiece zdrowotnej
  • Narzędzia do monitorowania i debugowania w czasie rzeczywistym
  • Strategie optymalizacji wydajności modeli AI w opiece zdrowotnej
  • Rozwiązywanie problemów z opóźnieniami, niezawodnością i skalowalnością

Innowacyjne Przypadki Użycia i Zastosowania

  • Zaawansowane zastosowania Edge AI w opiece zdrowotnej
  • Szczegółowe studia przypadków w telemedycynie, medycynie personalizowanej i więcej
  • Historie sukcesów i lekcje nauczone
  • Przyszłe trendy i możliwości w Edge AI w opiece zdrowotnej

Projekty i Ćwiczenia Ręczne

  • Tworzenie kompleksowego aplikacji Edge AI dla opieki zdrowotnej
  • Projekty i scenariusze z życia rzeczywistego
  • Ćwiczenia grupowe i współpraca
  • Prezentacje projektów i zwrotne informacje

Podsumowanie i Kolejne Krocje

Wymagania

  • Rozumienie pojęć sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego
  • Doświadczenie w językach programowania (zalecany Python)
  • Zapoznanie z technologiami i systemami medycznymi

Grupa docelowa

  • Specjaliści medyczni
  • Inżynierowie biomedyczni
  • Twórcy AI
 14 godzin

Liczba uczestników


cena netto za uczestnika

Propozycje terminów

Powiązane Kategorie