Курс за обучение по TinyML в здравеопазването: ИИ на носими устройства
TinyML е интеграцията на машинното обучение в носими и медицински устройства с ниска консумация на енергия и ограничени ресурси.
Това обучение, водено от инструктор (онлайн или на място), е насочено към специалисти с междинен ниво, които искат да внедрят решения за TinyML за мониторинг и диагностични приложения в здравеопазването.
След завършването на обучението участниците ще могат да:
- Да проектират и внедряват модели за TinyML за обработка на здравни данни в реално време.
- Да събират, предобработват и тълкуват данни от биосензори за изводи, базирани на ИИ.
- Да оптимизират модели за носими устройства с ниска консумация на енергия и ограничена памет.
- Да оценяват клиничната значимост, надеждността и безопасността на изходите, генерирани от TinyML.
Формат на курса
- Лекции, съпътствани от живи демонстрации и интерактивна дискусия.
- Практически упражнения с данни от носими устройства и фреймворци за TinyML.
- Упражнения по внедряване в контролирана лабораторна среда.
Възможности за персонализиране на курса
- За персонализирано обучение, съгласувано с конкретни медицински устройства или регулаторни процеси, моля, свържете се с нас, за да адаптираме програмата.
Съдържание и теми, включени в курса
Основни принципи на TinyML в здравеопазването
- Характеристики на системите за TinyML
- Специфични ограничения и изисквания в здравеопазването
- Преглед на архитектурите на ИИ за носими устройства
Придобиване и предобработка на биосигнали
- Работа с физиологични сензори
- Техники за намаляване на шума и филтриране
- Извличане на функции за медицински времеви редове
Разработка на модели за TinyML за носими устройства
- Избор на алгоритми за физиологични данни
- Трениране на модели за ограничени среди
- Оценка на производителността върху здравни数据集и
Внедряване на модели в носими устройства
- Използване на TensorFlow Lite Micro за вътреустройствена инференция
- Интеграция на ИИ модели в медицински носими устройства
- Тестване и валидиране върху вградено хардуерно оборудване
Оптимизация на енергията и паметта
- Техники за намаляване на изчислителното натоварване
- Оптимизация на потока на данни и използването на памет
- Балансиране между точност и ефективност
Безопасност, надеждност и съответствие с регулациите
- Регулаторни съображения за ИИ-водени носими устройства
- Осигуряване на издръжливост и клинична приложимост
- Механизми за предотвратяване на провали и обработка на грешки
Казуси и приложения в здравеопазването
- Системи за мониторинг на сърдечни функции чрез носими устройства
- Разпознаване на дейности в рехабилитацията
- Непрекъснато проследяване на нивото на гликоза и биометрични показатели
Будещи тенденции в медицинския TinyML
- Подходи за фюж на много сензори
- Персонализирана здравна аналитика
- ИИ чипове от следващо поколение с ниска консумация
Обобщение и следващи стъпки
Изисквания
- Разбиране на основните концепции на машинното обучение
- Опит с вградените или биомедицинските устройства
- Знакомство с разработка на Python или C-based код
Целева аудитория
- Специалисти в здравеопазването
- Биомедицински инженери
- Разработчици на изкуствен интелект
Отворените курсове за обучение изискват 5+ участника.
Курс за обучение по TinyML в здравеопазването: ИИ на носими устройства - Резервация
Курс за обучение по TinyML в здравеопазването: ИИ на носими устройства - Запитване
TinyML в здравеопазването: ИИ на носими устройства - Консултантско запитване
Предстоящи Курсове
Свързани Kурсове
Агентен изкуствен интелект в здравеопазването
14 ЧасаAI агенти в здравеопазването и диагностиката
14 ЧасаТова обучение с инструктор на живо в България (онлайн или на място) е насочено към специалисти в здравеопазването и AI разработчици от средно до напреднало ниво, които желаят да внедрят AI-ориентирани решения в здравеопазването.
До края на това обучение участниците ще могат да:
- Разбират ролята на AI агентите в здравеопазването и диагностиката.
- Разработват AI модели за анализ на медицински изображения и предиктивна диагностика.
- Интегрират AI с електронни здравни досиета (ЕЗД) и клинични работни процеси.
- Осигуряват съответствие с регулациите в здравеопазването и етичните AI практики.
AI и AR/VR в здравеопазването
14 ЧасаТова обучение, водено от инструктор на живо в България (онлайн или на място), е насочено към медицински специалисти на средно ниво, които желаят да прилагат AI и AR/VR решения за медицинско обучение, хирургични симулации и рехабилитация.
До края на това обучение участниците ще могат да:
- Разбират ролята на AI за подобряване на AR/VR преживяванията в здравеопазването.
- Използват AR/VR за хирургични симулации и медицинско обучение.
- Прилагат AR/VR инструменти в рехабилитацията и терапията на пациенти.
- Изследват етичните аспекти и опасенията за поверителност при медицинските инструменти, подобрени с AI.
AI за здравеопазване чрез Google Colab
14 ЧасаТова обучение, водено от инструктор на живо в България (онлайн или на място), е насочено към специалисти по данни и здравни специалисти на средно ниво, които желаят да използват AI за напреднали приложения в здравеопазването чрез Google Colab.
До края на обучението участниците ще могат да:
- Прилагат AI модели за здравеопазване чрез Google Colab.
- Използват AI за прогнозно моделиране в здравни данни.
- Анализират медицински изображения с техники, задвижвани от AI.
- Изследват етичните аспекти на AI-базирани решения в здравеопазването.
Изкуствен интелект в здравеопазването
21 ЧасаТова обучение с инструктор на живо в България (онлайн или на място) е насочено към медицински специалисти на средно ниво и учени по данни, които желаят да разберат и прилагат AI технологии в средата на здравеопазването.
До края на това обучение участниците ще могат да:
- Идентифицират основни предизвикателства в здравеопазването, които AI може да адресира.
- Анализират влиянието на AI върху грижата за пациентите, безопасността и медицинските изследвания.
- Разбират връзката между AI и бизнес моделите в здравеопазването.
- Прилагат фундаментални концепции за AI в сценарии от здравеопазването.
- Разработват модели за машинно обучение за анализ на медицински данни.
Изграждане на пълноценни TinyML пайплайни
21 ЧасаТова обучение, водено от инструктор в България, предоставя на напреднали специалисти уменията да проектират, оптимизират и разполагат пълни TinyML пайплайни. Участниците ще научат как да събират данни, обучават модели с нисък консумиран енергия и тестват приложения в реални условия чрез практически лабове.
ChatGPT за здравеопазването
14 ЧасаТова обучение с инструктор на живо в България (онлайн или на място) е насочено към здравни специалисти и изследователи, които желаят да използват ChatGPT за подобряване на грижите за пациентите, оптимизиране на работните процеси и постигане на по-добри здравни резултати.
До края на това обучение участниците ще могат да:
- Разбират основите на ChatGPT и неговите приложения в здравеопазването.
- Използват ChatGPT за автоматизиране на здравни процеси и взаимодействия.
- Предоставят точна медицинска информация и подкрепа на пациенти, използвайки ChatGPT.
- Прилагат ChatGPT за медицински изследвания и анализ.
Edge AI за здравеопазване
14 ЧасаТова обучение с инструктор на живо в България (онлайн или на място) е предназначено за здравни специалисти на средно ниво, биомедицински инженери и AI разработчици, които искат да използват Edge AI за иновативни решения в здравеопазването.
До края на обучението участниците ще могат да:
- Разбират ролята и ползите от Edge AI в здравеопазването.
- Разработват и внедряват AI модели на крайни устройства за здравни приложения.
- Прилагат Edge AI решения в носими устройства и диагностични инструменти.
- Проектират и внедряват системи за мониторинг на пациенти, използващи Edge AI.
- Адресират етични и регулаторни съображения при здравни AI приложения.
Фино настройване на ИИ за здравеопазване: Медицинска диагностика и предсказваща аналитика
14 ЧасаТова обучение с инструктор на живо в България (онлайн или на място) е насочено към разработчици на медицински ИИ и data scientists от средно до напреднало ниво, които желаят да фино настроят модели за клинична диагноза, предсказване на заболявания и прогнозиране на изхода за пациенти, използвайки структурирани и неструктурирани медицински данни.
До края на това обучение участниците ще могат:
- Да фино настройват ИИ модели върху набори от здравни данни, включително електронни медицински записи, образна диагностика и времеви редове.
- Да прилагат трансферно обучение, адаптиране на домейни и компресия на модели в медицински контекст.
- Да адресират поверителността, пристрастията и регулаторното съответствие при разработката на модели.
- Да внедряват и наблюдават фино настроени модели в реални здравни среди.
Генеративен изкуствен интелект и промпт инженеринг в здравеопазването
8 ЧасаГенеративен изкуствен интелект в здравеопазването: Трансформиране на медицината и грижата за пациентите
21 ЧасаТова обучение с инструктор на живо в България (онлайн или на място) е насочено към медицински специалисти на начинаещо и средно ниво, анализатори на данни и създатели на политики, които желаят да разберат и приложат генеративния изкуствен интелект в контекста на здравеопазването.
До края на това обучение участниците ще могат да:
- Обясняват принципите и приложенията на генеративния изкуствен интелект в здравеопазването.
- Идентифицират възможности за генеративния изкуствен интелект за подобряване на откриването на лекарства и персонализираната медицина.
- Използват техники на генеративния изкуствен интелект за медицински изображения и диагностика.
- Оценяват етичните последици от използването на изкуствен интелект в медицинска среда.
- Разработват стратегии за интегриране на технологии с изкуствен интелект в здравните системи.
LangGraph в здравеопазването: Оркестрация на работни потоци за регулирани среди
35 ЧасаМултимодален ИИ за здравеопазване
21 ЧасаТова обучение с инструктор на живо в България (онлайн или на място) е насочено към специалисти в здравеопазването, медицински изследователи и разработчици на ИИ на средно до напреднало ниво, които желаят да приложат мултимодален ИИ в медицинската диагностика и приложения за здравеопазване.
До края на обучението участниците ще могат да:
- Разбират ролята на мултимодалния ИИ в съвременното здравеопазване.
- Интегрират структурирани и неструктурирани медицински данни за диагностика, управлявана от ИИ.
- Прилагат техники на ИИ за анализ на медицински изображения и електронни здравни досиета.
- Разработват прогнозни модели за диагностика на заболявания и препоръки за лечение.
- Внедряват обработка на реч и естествен език (NLP) за медицинска транскрипция и взаимодействие с пациенти.
Приложения на Ollama в здравеопазването
14 ЧасаТова живо обучение в България помага на специалисти в здравеопазването и ИТ екипи да внедрят Ollama за локални LLM. Научете се да интегрирате ИИ в клиничните процеси, да персонализирате модели за конкретни задачи и да осигурите строга защита на поверителността на данните и съответствие с регулациите в сигурни здравни среди.
Промпт инженеринг за здравеопазване
14 ЧасаТова обучение с инструктор на живо в България (онлайн или на място) е насочено към професионалисти в здравеопазването и AI разработчици на средно ниво, които желаят да използват техники за промпт инженеринг за подобряване на медицинските работни процеси, ефективността на изследванията и резултатите за пациентите.
До края на това обучение участниците ще могат да:
- Разбират основите на промпт инженеринга в здравеопазването.
- Използват AI промптове за клинична документация и взаимодействие с пациенти.
- Използват AI за медицински изследвания и преглед на литература.
- Подобряват откриването на лекарства и клиничното вземане на решения с помощта на задвижвани от AI промптове.
- Осигуряват съответствие с регулаторните и етичните стандарти в AI за здравеопазването.