Struttura del corso

Introduzione all'Edge AI nel settore sanitario

  • Panoramica dell'Edge AI e del suo significato nel settore sanitario
  • Principali vantaggi e sfide dell'implementazione dell'Edge AI nel settore sanitario
  • Tendenze e innovazioni attuali nell'ambito dell'Edge AI per l'assistenza sanitaria
  • Applicazioni reali e casi di studio

Dispositivi indossabili e Edge AI

  • Introduzione ai dispositivi sanitari indossabili e alle loro funzionalità
  • Sviluppo di modelli di intelligenza artificiale per il monitoraggio della salute indossabile
  • Raccolta ed elaborazione dei dati su dispositivi indossabili
  • Esempi pratici e casi di studio

Strumenti diagnostici e Edge AI

  • Sfruttare l'Edge AI per l'imaging e l'analisi diagnostica
  • Implementazione di modelli di intelligenza artificiale nei dispositivi diagnostici
  • Migliorare l'accuratezza e l'efficienza diagnostica con Edge AI
  • Casi di studio di Edge AI nella diagnostica

Sistemi di monitoraggio del paziente

  • Progettazione di sistemi di monitoraggio dei pazienti in tempo reale con Edge AI
  • Gestione ed elaborazione dei dati nel monitoraggio dei pazienti
  • Integrazione dell'Edge AI con i dispositivi IoT per il settore sanitario
  • Implementazione pratica e casi di studio

Sviluppo di modelli di intelligenza artificiale per applicazioni sanitarie

  • Panoramica dei modelli di machine learning e deep learning rilevanti
  • Addestramento e ottimizzazione dei modelli per l'implementazione perimetrale
  • Strumenti e framework per l'Edge AI nel settore sanitario (TensorFlow Lite, OpenVINO, ecc.)
  • Validazione e valutazione dei modelli in ambito sanitario

Implementazione di soluzioni di intelligenza artificiale edge nel settore sanitario

  • Passaggi per l'implementazione di modelli di intelligenza artificiale su dispositivi periferici sanitari
  • Elaborazione e inferenza dei dati in tempo reale su dispositivi periferici
  • Monitoraggio e gestione dei modelli di IA implementati nel settore sanitario
  • Esempi pratici di implementazione e casi di studio

Considerazioni etiche e normative

  • Garantire la privacy e la sicurezza dei dati nell'edge AI del settore sanitario
  • Affrontare i pregiudizi e l'equità nei modelli di IA per il settore sanitario
  • Conformità alle normative e agli standard sanitari (HIPAA, GDPR, ecc.)
  • Best practice per l'implementazione responsabile dell'IA nel settore sanitario

Valutazione e ottimizzazione delle prestazioni

  • Tecniche per la valutazione delle prestazioni del modello sui dispositivi perimetrali sanitari
  • Strumenti per il monitoraggio e il debug in tempo reale
  • Strategie per ottimizzare le prestazioni dei modelli di intelligenza artificiale nel settore sanitario
  • Affrontare le sfide di latenza, affidabilità e scalabilità

Use Case e applicazioni innovative

  • Applicazioni avanzate dell'Edge AI nel settore sanitario
  • Casi di studio approfonditi in telemedicina, medicina personalizzata e altro ancora
  • Storie di successo e lezioni apprese
  • Tendenze e opportunità future nell'edge AI per il settore sanitario

Progetti pratici ed esercizi

  • Sviluppo di un'applicazione Edge AI completa per il settore sanitario
  • Progetti e scenari del mondo reale
  • Esercizi collaborativi di gruppo
  • Presentazioni e feedback dei progetti

Riepilogo e prossime tappe

Requisiti

  • Comprensione dei concetti di intelligenza artificiale e apprendimento automatico
  • Esperienza con i linguaggi di programmazione (Python consigliato)
  • Familiarità con le tecnologie e i sistemi sanitari

Pubblico

  • Operatori sanitari
  • Bioingegneri medici
  • Sviluppatori di intelligenza artificiale
 14 ore

Numero di Partecipanti


Prezzo per Partecipante

Corsi in Arrivo

Categorie relative