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Struttura del corso
Introduzione all’Intelligenza Artificiale agli estremi nella sanità
- Panoramica sull’Intelligenza Artificiale agli estremi e la sua rilevanza nel settore sanitario
- Principali vantaggi e sfide legati all’implementazione di tali tecnologie in ambito medico
- Tendenze attuali e innovazioni nell’ambito dell’Intelligenza Artificiale agli estremi per la salute
- Applicazioni reali ed esempi di utilizzo nel contesto sanitario
Dispositivi indossabili e Intelligenza Artificiale agli estremi
- Introduzione ai dispositivi indossabili per la salute e alle loro funzionalità
- Sviluppo di modelli di AI per il monitoraggio sanitario tramite dispositivi indossabili
- Raccolta ed elaborazione dei dati sui dispositivi indossabili
- Esempi pratici e casi di studio specifici
Strumenti diagnostici e Intelligenza Artificiale agli estremi
- Utilizzo dell’Intelligenza Artificiale agli estremi nell’elaborazione delle immagini diagnostiche
- Implementazione di modelli di AI nei dispositivi utilizzati per la diagnosi
- Miglioramento dell’accuratezza e dell’efficienza diagnostica grazie a questa tecnologia
- Casi pratici d’impiego nell’ambito della diagnosi medica
Sistemi di monitoraggio dei pazienti
- Progettazione di sistemi di monitoraggio in tempo reale basati su Intelligenza Artificiale agli estremi
- Gestione ed elaborazione dei dati nei sistemi di monitoraggio sanitario
- Integrazione di tale tecnologia con i dispositivi IoT impiegati nella sanità
- Implementazioni pratiche e casi di studio correlati
Sviluppo di modelli di AI per applicazioni sanitarie
- Panoramica sui principali modelli di apprendimento automatico e profondo utilizzabili
- Addestramento e ottimizzazione dei modelli in vista del deploy su dispositivi edge
- Strumenti e framework specifici per l’Intelligenza Artificiale agli estremi nel settore sanitario (ad es. TensorFlow Lite, OpenVINO)
- Validazione ed evaluation dei modelli in contesti medici
Deploy di soluzioni basate su Intelligenza Artificiale agli estremi nel settore sanitario
- Procedure necessarie per distribuire i modelli AI sui dispositivi sanitari edge
- Elaborazione e inferenza in tempo reale dei dati sui dispositivi stessi
- Monitoraggio e gestione continua dei modelli di AI implementati in ambito medico
- Esempi concreti di deploy e casi d’uso reali
Aspetti etici e normativi nell’utilizzo dell’AI in sanità
- Tutela della privacy e sicurezza dei dati nei sistemi sanitari basati sull’Intelligenza Artificiale agli estremi
- Riduzione di eventuali distorsioni e garanzia di equità nei modelli AI impiegati in medicina
- Rispetto delle normative e degli standard sanitari (tra cui HIPAA, GDPR)
- Buone pratiche per un deploy responsabile dell’Intelligenza Artificiale nel settore medico
Valutazione delle prestazioni e ottimizzazione dei sistemi
- Metodi per valutare il rendimento dei modelli su dispositivi sanitari edge
- Strumenti utili per il monitoraggio in tempo reale e la risoluzione di problemi tecnici
- Strategie finalizzate all’ottimizzazione delle prestazioni dei modelli AI nell’ambito sanitario
- Affrontare problematiche legate a latenza, affidabilità e scalabilità
Casi d’uso innovativi e applicazioni future
- Applicazioni avanzate dell’Intelligenza Artificiale agli estremi nella sanità
- Analisi approfondite di casi specifici riguardanti la telemedicina, la medicina personalizzata e altri ambiti correlati
- Success stories e lezioni apprese dall’esperienza pratica
- Tendenze future e opportunità emergenti nell’ambito dell’Intelligenza Artificiale agli estremi per la salute
Progetti pratici ed esercitazioni guidate
- Realizzazione di un’applicazione completa basata sull’Intelligenza Artificiale agli estremi per la sanità
- Scenari realistici e problematiche concrete da affrontare durante il corso
- Attività collaborative svolte in gruppo dai partecipanti
- Presentazione dei risultati ottenuti e feedback da parte dell’istruttore
Sintesi conclusiva e prospettive future
Requisiti
- Conoscenza dei concetti fondamentali di Intelligenza Artificiale e apprendimento automatico
- Esperienza nell’utilizzo di linguaggi di programmazione (si consiglia Python)
- Conoscenza di base delle tecnologie e dei sistemi impiegati nel settore sanitario
Destinatari del corso
- Professionisti del settore sanitario
- Ingegneri biomedici
- Sviluppatori di Intelligenza Artificiale
14 ore