План на курса

Въведение в Edge AI в здравеопазването

  • Преглед на Edge AI и неговото значение в здравеопазването
  • Основни предимства и предизвикателства от внедряването на Edge AI в здравеопазването
  • Актуални тенденции и иновации в здравеопазването Edge AI
  • Реални приложения и казуси

Носими устройства и Edge AI

  • Въведение в носимите здравни устройства и техните функционалности
  • Разработване на AI модели за носим мониторинг на здравето
  • Събиране и обработка на данни на носими устройства
  • Практически примери и казуси

Диагностични инструменти и Edge AI

  • Използване на Edge AI за диагностични изображения и анализ
  • Внедряване на AI модели в диагностични устройства
  • Подобряване на диагностичната точност и ефективност с Edge AI
  • Казуси от Edge AI в диагностиката

Системи за наблюдение на пациенти

  • Проектиране на системи за наблюдение на пациенти в реално време с Edge AI
  • Управление и обработка на данни при наблюдение на пациенти
  • Интегриране на Edge AI със здравни IoT устройства
  • Практическа реализация и казуси

Разработване на AI модели за здравни приложения

  • Преглед на подходящи модели за машинно обучение и дълбоко обучение
  • Обучение и оптимизиране на модели за крайно внедряване
  • Инструменти и рамки за здравеопазване Edge AI (TensorFlow Lite, OpenVINO и др.)
  • Утвърждаване и оценка на модела в здравни заведения

Внедряване на Edge AI решения в здравеопазването

  • Стъпки за внедряване на AI модели на крайни устройства за здравеопазване
  • Обработка на данни в реално време и изводи на крайни устройства
  • Мониторинг и управление на внедрени модели на AI в здравеопазването
  • Примери за практическо внедряване и казуси

Етични и регулаторни съображения

  • Гарантиране на поверителност и сигурност на данните в здравеопазването Edge AI
  • Справяне с пристрастията и справедливостта в моделите на ИИ в здравеопазването
  • Съответствие със здравните разпоредби и стандарти (HIPAA, GDPR и др.)
  • Най-добри практики за отговорно внедряване на AI в здравеопазването

Оценка на ефективността и оптимизация

  • Техники за оценка на производителността на модела на крайни устройства за здравеопазване
  • Инструменти за наблюдение и отстраняване на грешки в реално време
  • Стратегии за оптимизиране на производителността на AI модела в здравеопазването
  • Справяне с предизвикателствата, свързани със закъснението, надеждността и скалируемостта

Иновативни Use Caseи приложения

  • Разширени приложения на Edge AI в здравеопазването
  • Задълбочени казуси в областта на телемедицината, персонализираната медицина и др
  • Истории на успеха и научени уроци
  • Бъдещи тенденции и възможности в здравеопазването Edge AI

Практически проекти и упражнения

  • Разработване на цялостно приложение Edge AI за здравеопазване
  • Проекти и сценарии от реалния свят
  • Съвместни групови упражнения
  • Представяне на проекти и обратна връзка

Обобщение и следващи стъпки

Изисквания

  • Разбиране на концепциите за AI и машинно обучение
  • Опит с езици за програмиране (Python препоръчително)
  • Познаване на здравните технологии и системи

Публика

  • Професионалисти в здравеопазването
  • Bioмедицински инженери
  • AI разработчици
 14 Часа

Брой участници


Цена за участник

Предстоящи Курсове

Свързани Kатегории