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Struttura del corso

Introduzione all’Intelligenza Artificiale agli estremi nella sanità

  • Panoramica sull’Intelligenza Artificiale agli estremi e la sua rilevanza nel settore sanitario
  • Principali vantaggi e sfide legati all’implementazione di tali tecnologie in ambito medico
  • Tendenze attuali e innovazioni nell’ambito dell’Intelligenza Artificiale agli estremi per la salute
  • Applicazioni reali ed esempi di utilizzo nel contesto sanitario

Dispositivi indossabili e Intelligenza Artificiale agli estremi

  • Introduzione ai dispositivi indossabili per la salute e alle loro funzionalità
  • Sviluppo di modelli di AI per il monitoraggio sanitario tramite dispositivi indossabili
  • Raccolta ed elaborazione dei dati sui dispositivi indossabili
  • Esempi pratici e casi di studio specifici

Strumenti diagnostici e Intelligenza Artificiale agli estremi

  • Utilizzo dell’Intelligenza Artificiale agli estremi nell’elaborazione delle immagini diagnostiche
  • Implementazione di modelli di AI nei dispositivi utilizzati per la diagnosi
  • Miglioramento dell’accuratezza e dell’efficienza diagnostica grazie a questa tecnologia
  • Casi pratici d’impiego nell’ambito della diagnosi medica

Sistemi di monitoraggio dei pazienti

  • Progettazione di sistemi di monitoraggio in tempo reale basati su Intelligenza Artificiale agli estremi
  • Gestione ed elaborazione dei dati nei sistemi di monitoraggio sanitario
  • Integrazione di tale tecnologia con i dispositivi IoT impiegati nella sanità
  • Implementazioni pratiche e casi di studio correlati

Sviluppo di modelli di AI per applicazioni sanitarie

  • Panoramica sui principali modelli di apprendimento automatico e profondo utilizzabili
  • Addestramento e ottimizzazione dei modelli in vista del deploy su dispositivi edge
  • Strumenti e framework specifici per l’Intelligenza Artificiale agli estremi nel settore sanitario (ad es. TensorFlow Lite, OpenVINO)
  • Validazione ed evaluation dei modelli in contesti medici

Deploy di soluzioni basate su Intelligenza Artificiale agli estremi nel settore sanitario

  • Procedure necessarie per distribuire i modelli AI sui dispositivi sanitari edge
  • Elaborazione e inferenza in tempo reale dei dati sui dispositivi stessi
  • Monitoraggio e gestione continua dei modelli di AI implementati in ambito medico
  • Esempi concreti di deploy e casi d’uso reali

Aspetti etici e normativi nell’utilizzo dell’AI in sanità

  • Tutela della privacy e sicurezza dei dati nei sistemi sanitari basati sull’Intelligenza Artificiale agli estremi
  • Riduzione di eventuali distorsioni e garanzia di equità nei modelli AI impiegati in medicina
  • Rispetto delle normative e degli standard sanitari (tra cui HIPAA, GDPR)
  • Buone pratiche per un deploy responsabile dell’Intelligenza Artificiale nel settore medico

Valutazione delle prestazioni e ottimizzazione dei sistemi

  • Metodi per valutare il rendimento dei modelli su dispositivi sanitari edge
  • Strumenti utili per il monitoraggio in tempo reale e la risoluzione di problemi tecnici
  • Strategie finalizzate all’ottimizzazione delle prestazioni dei modelli AI nell’ambito sanitario
  • Affrontare problematiche legate a latenza, affidabilità e scalabilità

Casi d’uso innovativi e applicazioni future

  • Applicazioni avanzate dell’Intelligenza Artificiale agli estremi nella sanità
  • Analisi approfondite di casi specifici riguardanti la telemedicina, la medicina personalizzata e altri ambiti correlati
  • Success stories e lezioni apprese dall’esperienza pratica
  • Tendenze future e opportunità emergenti nell’ambito dell’Intelligenza Artificiale agli estremi per la salute

Progetti pratici ed esercitazioni guidate

  • Realizzazione di un’applicazione completa basata sull’Intelligenza Artificiale agli estremi per la sanità
  • Scenari realistici e problematiche concrete da affrontare durante il corso
  • Attività collaborative svolte in gruppo dai partecipanti
  • Presentazione dei risultati ottenuti e feedback da parte dell’istruttore

Sintesi conclusiva e prospettive future

Requisiti

  • Conoscenza dei concetti fondamentali di Intelligenza Artificiale e apprendimento automatico
  • Esperienza nell’utilizzo di linguaggi di programmazione (si consiglia Python)
  • Conoscenza di base delle tecnologie e dei sistemi impiegati nel settore sanitario

Destinatari del corso

  • Professionisti del settore sanitario
  • Ingegneri biomedici
  • Sviluppatori di Intelligenza Artificiale
 14 ore

Numero di Partecipanti


Prezzo per partecipante

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