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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