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Struttura del corso
Introduzione all'Edge AI nella Salute
- Panoramica sull'Edge AI e la sua importanza nella salute
- Principali vantaggi e sfide nell'implementazione dell'Edge AI nella salute
- Tendenze e innovazioni correnti nel settore Edge AI della sanità
- Applicazioni reali e studi di caso
Dispositivi Indossabili e Edge AI
- Introduzione ai dispositivi di salute indossabili e le loro funzionalità
- Sviluppo di modelli AI per la monitorizzazione della salute indossabile
- Raccolta e processamento dei dati sui dispositivi indossabili
- Esempi pratici e studi di caso
Strumenti Diagnostici e Edge AI
- Utilizzo dell'Edge AI per l'imaging e l'analisi dei dati diagnosticati
- Implementazione di modelli AI nei dispositivi diagnostici
- Miglioramento dell'esattezza e dell'efficienza delle diagnosi con Edge AI
- Studi di caso sull'Edge AI nelle diagnosi
Sistemi di Monitoraggio dei Pazienti
- Progettazione di sistemi di monitoraggio in tempo reale con Edge AI
- Gestione e processamento dei dati nel monitoraggio dei pazienti
- Integrazione dell'Edge AI con dispositivi IoT sanitari
- Implementazione pratica e studi di caso
Sviluppo di Modelli AI per Applicazioni Sanitarie
- Panoramica sui modelli di apprendimento automatico e deep learning rilevanti
- Addestramento e ottimizzazione dei modelli per il deploy all'Edge
- Strumenti e framework per l'Edge AI sanitario (TensorFlow Lite, OpenVINO, ecc.)
- Convalida e valutazione dei modelli nel contesto sanitario
Deploy di Soluzioni Edge AI nella Sanità
- Passaggi per il deploy dei modelli AI su dispositivi edge sanitari
- Elaborazione e inferenza dei dati in tempo reale sui dispositivi all'Edge
- Monitoraggio e gestione dei modelli AI deplyati nella sanità
- Esempi pratici di deploy e studi di caso
Considerazioni Etiche e Regolatorie
- Garanzia della privacy e sicurezza dei dati nell'Edge AI sanitario
- Affrontare il bias e la fairness nei modelli AI sanitari
- Conformità con le normative e standard sanitari (HIPAA, GDPR, ecc.)
- Migliori pratiche per il deploy responsabile dell'AI nella sanità
Valutazione della Prestazione e Ottimizzazione
- Tecniche per valutare le prestazioni dei modelli su dispositivi Edge sanitari
- Strumenti di monitoraggio e debug in tempo reale
- Strategie per ottimizzare il rendimento del modello AI nella sanità
- Affrontare le sfide legate alla latenza, affidabilità e scalabilità
Casistiche Innovativi ed Applicazioni
- Applicazioni avanzate di Edge AI nella sanità
- Studi di caso approfonditi in telemedicina, medicina personalizzata e altro
- Storie di successo e lezioni apprese
- Trend futuri ed opportunità nell'Edge AI sanitario
Progetti Pratici ed Esercizi
- Sviluppo di una applicazione Edge AI completa per la sanità
- Progetti e scenari reali
- Esercizi di gruppo collaborativo
- Presentazioni dei progetti e feedback
Riepilogo e Passaggi Successivi
Requisiti
- Comprendere i concetti di intelligenza artificiale e machine learning
- Esperienza con linguaggi di programmazione (si consiglia Python)
- Familiarità con le tecnologie e i sistemi sanitari
Pubblico
- Professionisti sanitari
- Ingegneri biomedicali
- Sviluppatori AI
14 ore