Kurzusleírás

Az Edge AI bemutatása az egészségügyben

  • Az Edge AI áttekintése és jelentősége az egészségügyben
  • Az Edge AI egészségügyi ellátásban való bevezetésének legfontosabb előnyei és kihívásai
  • Az egészségügyi Edge AI jelenlegi trendjei és innovációi
  • Valós alkalmazások és esettanulmányok

Viselhető eszközök és Edge AI

  • A hordható egészségügyi eszközök és funkcióik bemutatása
  • AI modellek fejlesztése hordható állapotfigyeléshez
  • Adatgyűjtés és feldolgozás hordható eszközökön
  • Gyakorlati példák és esettanulmányok

Diagnosztikai eszközök és Edge AI

  • Az Edge AI kihasználása diagnosztikai képalkotáshoz és elemzéshez
  • AI modellek megvalósítása diagnosztikai eszközökben
  • A diagnosztikai pontosság és hatékonyság fokozása az Edge AI segítségével
  • Esettanulmányok az Edge AI-ról a diagnosztikában

Betegfigyelő rendszerek

  • Valós idejű betegfigyelő rendszerek tervezése Edge AI segítségével
  • Adatkezelés és feldolgozás a betegmonitorozásban
  • Az Edge AI integrálása egészségügyi IoT-eszközökkel
  • Gyakorlati megvalósítás és esettanulmányok

AI modellek fejlesztése egészségügyi alkalmazásokhoz

  • A releváns gépi tanulási és mély tanulási modellek áttekintése
  • Modellek betanítása és optimalizálása az éles telepítéshez
  • Eszközök és keretrendszerek az egészségügyi Edge AI-hez (TensorFlow Lite, OpenVINO stb.)
  • Modell validálás és értékelés egészségügyi környezetben

Edge AI megoldások bevezetése az egészségügyben

  • Lépések az AI-modellek egészségügyi élvonalbeli eszközökön történő üzembe helyezéséhez
  • Valós idejű adatfeldolgozás és következtetés a szélső eszközökön
  • A telepített egészségügyi mesterséges intelligencia modellek figyelése és kezelése
  • Gyakorlati telepítési példák és esettanulmányok

Etikai és szabályozási megfontolások

  • Adatvédelem és biztonság biztosítása az egészségügyi Edge AI-ben
  • Az elfogultság és a méltányosság kezelése az egészségügyi mesterséges intelligencia modellekben
  • Az egészségügyi előírásoknak és szabványoknak való megfelelés (HIPAA, GDPR stb.)
  • Bevált gyakorlatok a felelős mesterséges intelligencia bevezetéséhez az egészségügyben

Teljesítményértékelés és -optimalizálás

  • Technikák a modellek teljesítményének értékelésére egészségügyi élvonalbeli eszközökön
  • Eszközök a valós idejű megfigyeléshez és hibakereséshez
  • Stratégiák az AI-modell teljesítményének optimalizálására az egészségügyben
  • A késleltetési, megbízhatósági és méretezhetőségi kihívások kezelése

Innovatív Use Case és alkalmazások

  • Az Edge AI fejlett alkalmazásai az egészségügyben
  • Mélyreható esettanulmányok a telemedicina, a személyre szabott orvoslás és egyebek területén
  • Sikertörténetek és tanulságok
  • Az egészségügyi Edge AI jövőbeli trendjei és lehetőségei

Gyakorlati projektek és gyakorlatok

  • Átfogó Edge AI alkalmazás fejlesztése az egészségügy számára
  • Valós projektek és forgatókönyvek
  • Együttműködő csoportos gyakorlatok
  • Projektbemutatók és visszajelzések

Összegzés és a következő lépések

Követelmények

  • Az AI és a gépi tanulási koncepciók megértése
  • Programozási nyelvekkel kapcsolatos tapasztalat (Python ajánlott)
  • Az egészségügyi technológiák és rendszerek ismerete

Közönség

  • Egészségügyi szakemberek
  • Bioorvosi mérnökök
  • AI fejlesztők
 14 Órák

Résztvevők száma


Ár résztvevőnként

Közelgő kurzusok

Rokon kategóriák