Благодарим ви, че изпратихте вашето запитване! Един от членовете на нашия екип ще се свърже с вас скоро.
Благодарим ви, че направихте своята резервация! Един от членовете на нашия екип ще се свърже с вас скоро.
План на курса
Въведение в Edge AI в здравеопазването
- Преглед на Edge AI и неговото значение за здравеопазването
- Основни преимущества и предизвикателства при внедряване на Edge AI в здравеопазването
- Съвременни тенденции и иновации в здравеопазването с Edge AI
- Примери за приложение и практически случаи
Носими устройства и Edge AI
- Въведение в носимите устройства за здравеопазване и тяхната функционалност
- Разработка на модели на AI за носимо мониториране на здравеопазването
- Събиране и обработка на данни в носимите устройства
- Практически пример и случаи
Диагностични инструменти и Edge AI
- Използване на Edge AI за диагностично изображение и анализ
- Внедряване на модели на AI в диагностични устройства
- Увеличаване на точността и ефективността на диагностиката с Edge AI
- Случаи с Edge AI в диагностиката
Системи за мониторинг на пациенти
- Дизайн на системи за реално време за мониторинг на пациенти с Edge AI
- Управление и обработка на данни при мониторинг на пациенти
- Интегриране на Edge AI с IoT устройства за здравеопазване
- Практическо приложение и случаи
Разработване на модели на AI за приложения в здравеопазването
- Преглед на подходящи модели на машинно обучение и дълбоко обучение
- Обучение и оптимизация на модели за внедряване в Edge устройства
- Инструменти и платформи за Edge AI в здравеопазването (TensorFlow Lite, OpenVINO и т.н.)
- Валидация и оценка на модели в здравеопазването
Внедряване на решения с Edge AI в здравеопазването
- Стъпки за внедряване на модели на AI в Edge устройства за здравеопазване
- Обработка на данни в реално време и извличане на заключения на Edge устройства
- Мониторинг и управление на внедрените модели на AI в здравеопазването
- Практически пример за внедряване и случаи
Етични и регулаторни разсъждения
- Осигуряване на конфиденциалност и сигурност на данните в Edge AI за здравеопазването
- Справяне с предразсъдъци и справедливост в моделите на AI в здравеопазването
- Съответствие с регулации и стандарти за здравеопазване (HIPAA, GDPR и т.н.)
- Най-добри практики за отговорно внедряване на AI в здравеопазването
Оценка и оптимизация на производителността
- Техники за оценка на производителността на моделите на Edge устройствата за здравеопазване
- Инструменти за мониторинг и отстраняване на грешки в реално време
- Стратегии за оптимизация на производителността на моделите на AI в здравеопазването
- Справяне с предизвикателствата в закъснението, надеждността и масштабируемостта
Иновативни случаи на приложение и приложения
- Продвинати приложения на Edge AI в здравеопазването
- Подробни случаи в телемедицината, персонализираната медицина и други
- Успешни истории и извличани уроци
- Будущи тенденции и възможности в Edge AI за здравеопазване
Практическо приложение и упражнения
- Разработване на обширно приложение на Edge AI за здравеопазването
- Реални проекти и сценарии
- Колборативни групи упражнения
- Представяне на проекти и обратна връзка
Резюме и следващи стъпки
Изисквания
- Разбиране в концепциите на изкуствен интелигент и машинно обучение
- Опит в програмиране (препоръчително е Python)
- Завършеност с технологиите и системите в здравеопазването
Целева група
- Професионалисти в здравеопазването
- Биомедицински инженери
- Разработчици на AI
14 часа