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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