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

Брой участници


Цена за участник

Предстоящи Курсове

Свързани Kатегории