Struttura del corso

Introduzione all'Edge AI nella Sanità

  • Panoramica dell'Edge AI e della sua importanza nella sanità
  • Principali benefici e sfide dell'implementazione dell'Edge AI nella sanità
  • Tendenze attuali e innovazioni nell'Edge AI per la sanità
  • Applicazioni reali e casi di studio

Dispositivi Indossabili e Edge AI

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

Strumenti Diagnostici e Edge AI

  • Sfruttamento dell'Edge AI per l'imaging e l'analisi diagnostica
  • Implementazione di modelli AI in dispositivi diagnostici
  • Miglioramento della precisione e dell'efficienza diagnostica con l'Edge AI
  • Casi di studio dell'Edge AI in diagnostica

Sistemi di Monitoraggio dei Pazienti

  • Progettazione di sistemi di monitoraggio reale del paziente con Edge AI
  • Gestione e elaborazione dei dati nel monitoraggio dei pazienti
  • Integrazione dell'Edge AI con dispositivi IoT sanitari
  • Implementazione pratica e casi di studio

Sviluppo di Modelli AI per Applicazioni Sanitarie

  • Panoramica dei modelli di machine learning e deep learning rilevanti
  • Formazione e ottimizzazione dei modelli per il deployment su edge
  • Strumenti e framework per l'Edge AI sanitaria (TensorFlow Lite, OpenVINO, ecc.)
  • Validazione e valutazione dei modelli in contesti sanitari

Deployment di Soluzioni Edge AI nella Sanità

  • Passaggi per il deployment di modelli AI su dispositivi edge sanitari
  • Elaborazione e inferenza in tempo reale dei dati su dispositivi edge
  • Monitoraggio e gestione dei modelli AI sanitari deployati
  • Esempi pratici di deployment e casi di studio

Considerazioni Etiche e Normative

  • Garanzia della privacy e sicurezza dei dati nell'Edge AI sanitaria
  • Affrontamento del bias e dell'imparzialità nei modelli AI sanitari
  • Conformità con le normative e standard sanitari (HIPAA, GDPR, ecc.)
  • Best practice per il deployment responsabile dell'AI in sanità

Valutazione delle Prestazioni e Ottimizzazione

  • Tecniche per la valutazione del rendimento dei modelli su dispositivi edge sanitari
  • Strumenti per il monitoraggio e il debug in tempo reale
  • Strategie per l'ottimizzazione del rendimento dei modelli AI in sanità
  • Affrontamento delle sfide di latenza, affidabilità e scalabilità

Use Cases e Applicazioni Innovative

  • Applicazioni avanzate dell'Edge AI nella sanità
  • Studi di caso approfonditi in telemedicina, medicina personalizzata e altro ancora
  • Storie di successo e lezioni apprese
  • Tendenze future e opportunità nell'Edge AI sanitaria

Progetti Pratici ed Esercizi

  • Sviluppo di un'applicazione Edge AI completa per la sanità
  • Progetti e scenari reali
  • Esercizi collaborativi di gruppo
  • Presentazioni dei progetti e feedback

Riepilogo e Passi Successivi

Requisiti

  • Conoscenza dei concetti di AI e machine learning
  • Esperienza con linguaggi di programmazione (si consiglia Python)
  • Familiarità con le tecnologie e i sistemi sanitari

Pubblico Obiettivo

  • Professionisti della salute
  • Ingegneri biomedici
  • Sviluppatori AI
 14 ore

Numero di Partecipanti


Prezzo per Partecipante

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