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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