Kurzusleírás

Bevezetés az Edge AI-be az egészségügyben

  • Az Edge AI áttekintése és jelentősége az egészségügyben
  • Az Edge AI bevezetésének fő előnyei és kihívásai az egészségügyben
  • Jelenlegi trendek és innovációk az egészségügyi Edge AI területén
  • Valós világbeli alkalmazások és esettanulmányok

Viselhető eszközök és Edge AI

  • Viselhető egészségügyi eszközök bevezetése és funkcióik
  • AI modellek fejlesztése viselhető egészségügyi monitorozáshoz
  • Adatgyűjtés és -feldolgozás viselhető eszközökön
  • Pratikus példák és esettanulmányok

Diagnosztikai eszközök és Edge AI

  • Edge AI használata diagnosztikai képalkotás és -elemzéshez
  • AI modellek bevezetése diagnosztikai eszközökben
  • Diagnosztikai pontosság és hatékonyság javítása Edge AI-val
  • Edge AI diagnosztikai esettanulmányok

Páciensek monitorozási rendszerei

  • Valós idejű páciensek monitorozási rendszerek tervezése Edge AI-val
  • Adatkezelés és -feldolgozás a páciensek monitorozásában
  • Edge AI integrálása egészségügyi IoT eszközökkel
  • Pratikus implementáció és esettanulmányok

AI modellek fejlesztése egészségügyi alkalmazásokhoz

  • Releváns gépi tanulás és mélytanulás modellek áttekintése
  • Modellek kiképzése és optimalizálása edge telepítésre
  • Eszközök és keretrendszerek egészségügyi Edge AI-hez (TensorFlow Lite, OpenVINO, stb.)
  • Modell validálás és értékelés egészségügyi környezetekben

Edge AI megoldások telepítése az egészségügyben

  • Lépések az AI modellek telepítésére egészségügyi edge eszközökön
  • Valós idejű adatfeldolgozás és következtetés edge eszközökön
  • Telepített egészségügyi AI modellek monitorozása és kezelése
  • Pratikus telepítési példák és esettanulmányok

Etikai és szabályozási szempontok

  • Adatvédelmi és biztonság garantálása az egészségügyi Edge AI-ban
  • Elhárítás és igazságosság kezelése egészségügyi AI modellekben
  • Egzisztens egészségügyi szabályozások és szabványok betartása (HIPAA, GDPR, stb.)
  • Felelős AI telepítés legjobb gyakorlatainak követése az egészségügyben

Teljesítményértékelés és optimalizálás

  • Technikák az egészségügyi edge eszközökön történő modell teljesítményértékeléshez
  • Valós idejű monitorozáshoz és hibakereséshez használt eszközök
  • Stratégiák az AI modell teljesítményének optimalizálására az egészségügyben
  • Késleltetés, megbízhatóság és skálázhatóság kihívások kezelése

Innovatív használati esetek és alkalmazások

  • Edge AI előrehaladott alkalmazásai az egészségügyben
  • Tavolképes orvosi ellátás, személyre szabott orvosi ellátás és több egyéb részletes esettanulmányok
  • Sikeres történetek és tanulságok
  • Jövőbeli trendek és lehetőségek az egészségügyi Edge AI-ban

Pratikus projektek és gyakorlatok

  • Teljesítményű Edge AI alkalmazás fejlesztése az egészségügyben
  • Valós világbeli projektek és helyzetek
  • Együttműködő csoportgyakorlatok
  • Projekt bemutatók és visszajelzések

Összegzés és következő lépések

Követelmények

  • Az AI és a gépi tanulás fogalmainak megértése
  • Programozási nyelvekkel való tapasztalat (Python ajánlott)
  • Az egészségügyi technológiák és rendszerek ismerete

Célközönség

  • Egészségügyi szakemberek
  • Biomedikális mérnökök
  • AI fejlesztők
 14 Órák

Résztvevők száma


Ár résztvevőnként

Közelgő kurzusok

Rokon kategóriák