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

Numero di Partecipanti


Prezzo per Partecipante

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