Corso di formazione TinyML in Healthcare: AI on Wearable Devices

L'AI Agente è un approccio in cui i sistemi AI pianificano, ragionano e intraprendono azioni strumentali per raggiungere obiettivi all'interno di vincoli definiti.

Questo corso di formazione guidato dall'insegnante (online o in sede) è rivolto a team sanitari e di dati intermedi che desiderano progettare, valutare e governare soluzioni AI agente per casi d'uso clinici e operativi.

Al termine di questo corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Spiegare i concetti e i vincoli dell'AI Agente nei contesti sanitari.
• Progettare workflow sicuri per gli agenti con pianificazione, memoria e utilizzo di strumenti.
• Costruire agenti a integrazione di recupero su documenti clinici e basi di conoscenza.
• Valutare, monitorare e governare il comportamento degli agenti con guardrail e controlli umani nel loop.

Formato del Corso

• Lezione interattiva e discussione guidata.
• Laboratori guidati e walkthrough del codice in un ambiente sandbox.
• Esercizi basati su scenari sulla sicurezza, valutazione e governance.

Opzioni di Personalizzazione del Corso

• Per richiedere una formazione personalizzata per questo corso, si prega di contattarci per organizzare.

Questo training live, guidato da un istruttore in Italia (online o in sede), è rivolto a professionisti sanitari e sviluppatori AI di livello intermedio a avanzato che desiderano implementare soluzioni sanitarie basate su IA.

Al termine del training, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere il ruolo degli agenti AI nella sanità e nei diagnostiche.
• Sviluppare modelli AI per l'analisi delle immagini mediche e i diagnostiche predittive.
• Integrare l'IA con i record sanitari elettronici (EHR) e i flussi di lavoro clinici.
• Garantire la conformità alle normative sanitarie e alle pratiche etiche AI.

Questo corso live, guidato da un istruttore (online o sul posto), è rivolto a professionisti sanitari di livello intermedio che desiderano applicare soluzioni AI e AR/VR per la formazione medica, le simulazioni chirurgiche e la riabilitazione.

Alla fine di questo corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere il ruolo dell'AI nell'aumentare le esperienze AR/VR nel settore sanitario.
• Utilizzare AR/VR per simulazioni chirurgiche e formazione medica.
• Applicare strumenti AR/VR nella riabilitazione dei pazienti e nelle terapie.
• Esplorare le questioni etiche e di privacy nei工具在医疗领域的改进。

Questo training live guidato dall'insegnante (online o su sito) è rivolto a scienziati dei dati di livello intermedio e professionisti sanitari che desiderano sfruttare l'IA per applicazioni avanzate nella sanità utilizzando Google Colab.

Al termine di questo training, i partecipanti saranno in grado di:

• Implementare modelli AI per la sanità utilizzando Google Colab.
• Utilizzare l'IA per il modeling predittivo sui dati sanitari.
• Analizzare immagini mediche con tecniche guidate dall'AI.
• Esplorare le considerazioni etiche nelle soluzioni di sanità basate sull'IA.

Questo training live guidato da un istruttore in Italia (online o sul posto) si rivolge a professionisti sanitari e scienziati dei dati di livello intermedio che desiderano comprendere ed applicare le tecnologie AI all'interno degli ambienti sanitari.

Al termine di questo training, i partecipanti saranno in grado di:

• Identificare i principali sfide sanitarie che l'IA può affrontare.
• Analizzare l'impatto dell'IA sulla cura dei pazienti, la sicurezza e la ricerca medica.
• Comprendere la relazione tra IA e i modelli di business sanitari.
• Applicare concetti fondamentali dell'IA a scenari sanitari.
• Sviluppare modelli di apprendimento automatico per l'analisi dei dati medici.

Questo addestramento guidato da un istruttore (online o presenza fisica) è rivolto a professionisti e ricercatori nel settore sanitario che desiderano sfruttare ChatGPT per migliorare l'assistenza ai pazienti, semplificare i processi di lavoro e migliorare gli esiti sanitari.

Al termine di questo addestramento, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere le basi di ChatGPT e le sue applicazioni nel settore sanitario.
• Utilizzare ChatGPT per automatizzare i processi e le interazioni nel settore sanitario.
• Fornire informazioni mediche accurate e supporto ai pazienti tramite ChatGPT.
• Applicare ChatGPT per la ricerca e l'analisi medica.

Questo corso interattivo e guidato dall'insegnante in Italia (online o presenza) è rivolto a professionisti sanitari di livello intermedio, ingegneri biomédici e sviluppatori AI che desiderano sfruttare Edge AI per soluzioni innovative nel settore sanitario.

Al termine del corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere il ruolo e i benefici dell'Edge AI nella sanità.
• Sviluppare e distribuire modelli AI su dispositivi Edge per applicazioni sanitarie.
• Implementare soluzioni Edge AI in dispositivi indossabili ed strumenti diagnostici.
• Progettare e distribuire sistemi di monitoraggio dei pazienti utilizzando l'Edge AI.
• Affrontare le considerazioni etiche e regolamentari nelle applicazioni AI nella sanità.

Questo corso guidato dal formatore (online o sul posto) si rivolge a sviluppatori AI medici di livello intermedio ed avanzato e a scienziati dei dati che desiderano adattare modelli AI per il diagnostics clinico, la previsione delle malattie e le proiezioni dell'esito del paziente utilizzando dati medici strutturati e non strutturati.

Al termine di questo corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Adattare modelli AI su insiemi di dati sanitari che includono EMRs, imaging e dati temporali.
• Applicare il learning transfer, l'adattamento del dominio e la compressione dei modelli in contesti medici.
• Gestire questioni di privacy, bias e conformità regolamentare nella sviluppo dei modelli.
• Distribuire e monitorare i modelli adattati in ambienti sanitari reali.

La Generative AI è una tecnologia che crea nuovi contenuti come testi, immagini e raccomandazioni basati su prompt e dati.

Questo corso live guidato da un istruttore (online o sul posto) è rivolto a professionisti sanitari di livello principiante a intermedio che desiderano utilizzare la generative AI e l'ingegneria dei prompt per migliorare efficienza, precisione e comunicazione nei contesti medici.

Al termine di questo corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere le basi della generative AI e dell'ingegneria dei prompt.
• Applicare strumenti AI per ottimizzare compiti clinici, amministrativi ed esaustivi.
• Assicurare l'utilizzo etico, sicuro e conforme all'AI nella sanità.
• Ottimizzare i prompt per ottenere risultati coerenti e precisi.

Formato del Corso

• Lezione interattiva e discussione.
• Esercizi pratici ed studi di caso.
• Esperienze pratica con strumenti AI.

Opzioni per la Personalizzazione del Corso

• Per richiedere un training personalizzato per questo corso, si prega di contattarci per organizzare.

Questo training live guidato da un instruttore in Italia (online o presenziale) è rivolto a professionisti sanitari, analisti dei dati e decision maker di livello principiante a intermedio che desiderano comprendere ed applicare l'AI generativa nel contesto della sanità.

Al termine del training, i partecipanti saranno in grado di:

• Spiegare i principi e le applicazioni dell'AI generativa nella sanità.
• Identificare le opportunità per l'AI generativa per migliorare la scoperta dei farmaci e la medicina personalizzata.
• Utilizzare tecniche di AI generativa per l'imaging medico e i diagnostiche.
• Valutare le implicazioni etiche dell'AI nei contesti medici.
• Sviluppare strategie per integrare tecnologie AI nei sistemi sanitari.

LangGraph consente flussi di lavoro stateful e multi-attori alimentati da LLM con un controllo preciso sui percorsi di esecuzione e la persistenza dello stato. Nel settore sanitario, queste capacità sono cruciali per la conformità, l'interoperabilità e la costruzione di sistemi di supporto alle decisioni che si integrano nei flussi di lavoro medici.

Questo addestramento interattivo e in diretta (online o su sito) è rivolto a professionisti di livello intermedio a avanzato che desiderano progettare, implementare e gestire soluzioni sanitarie basate su LangGraph, affrontando sfide regolamentari, etiche ed operative.

Al termine di questo addestramento, i partecipanti saranno in grado di:

• Progettare flussi di lavoro di LangGraph specifici per la sanità con attenzione alla conformità e alla tracciabilità.
• Integrare le applicazioni LangGraph con ontologie e standard medici (FHIR, SNOMED CT, ICD).
• Applicare le migliori pratiche per affidabilità, tracciabilità ed esplicabilità in ambienti sensibili.
• Distribuire, monitorare e validare applicazioni LangGraph in contesti di produzione sanitaria.

Formato del Corso

• Lettura interattiva ed esercizi di discussione.
• Esercizi pratici con studi di caso reali.
• Esercitazioni di implementazione in un ambiente live-lab.

Opzioni di Personalizzazione del Corso

• Per richiedere un addestramento personalizzato per questo corso, si prega di contattarci per organizzare.

Questo training live, guidato da un istruttore in Italia (online o sul posto), è rivolto a professionisti sanitari di livello intermedio ed avanzato, ricercatori medici e sviluppatori AI che desiderano applicare l'AI multimodale nei diagnostiche mediche e nelle applicazioni sanitarie.

Al termine di questo training, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere il ruolo dell'AI multimodale nella sanità moderna.
• Integrare dati medici strutturati e non strutturati per diagnostiche guidate da AI.
• Applicare tecniche di AI per analizzare immagini mediche e registri sanitari elettronici.
• Sviluppare modelli predittivi per il diagnostiche delle malattie e le raccomandazioni terapeutiche.
• Implementare elaborazione vocale e del linguaggio naturale (NLP) per la trascrizione medica e l'interazione con i pazienti.

Ollama è una piattaforma leggera per l'esecuzione di modelli linguistici di grandi dimensioni in locale.

Questo training guidato da un istruttore (online o in loco) è rivolto a professionisti sanitari e team IT intermedi che desiderano distribuire, personalizzare ed operativizzare soluzioni AI basate su Ollama all'interno di ambienti clinici e amministrativi.

Al termine di questo training, i partecipanti saranno in grado di:

• Installare e configurare Ollama per un utilizzo sicuro negli ambienti sanitari.
• Integrare modelli LLM locali nei flussi di lavoro clinici e processi amministrativi.
• Personalizzare i modelli per terminologie e compiti specifici del settore sanitario.
• Applicare le best practice per la privacy, la sicurezza e il rispetto delle normative.

Formato del Corso

• Lezione interattiva e discussione.
• Dimostrazioni pratiche e esercizi guidati.
• Implementazione pratica in un ambiente di simulazione sanitaria sandboxed.

Opzioni di Personalizzazione del Corso

• Per richiedere un training personalizzato per questo corso, contattaci per organizzarlo.

Questo training live, guidato da un istruttore, presso Italia (online o presenza diretta) è rivolto a professionisti sanitari di livello intermedio e sviluppatori AI che desiderano utilizzare tecniche di ingegneria dei prompts per migliorare i flussi di lavoro medici, l'efficienza della ricerca e gli esiti dei pazienti.

Al termine del training, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere le basi dell'ingegneria dei prompts nel settore sanitario.
• Utilizzare prompt AI per la documentazione clinica e le interazioni con i pazienti.
• Sfruttare l'AI per la ricerca medica ed il riepilogo della letteratura.
• Migliorare la scoperta di farmaci e la decision-making clinica con prompt guidati da AI.
• Assicurare il rispetto delle normative e dei standard etici nell'AI sanitaria.

Questo training live guidato da un istruttore in Italia (online o in presenza) si rivolge a ingegneri embedded di livello intermedio, sviluppatori IoT e ricercatori AI che desiderano implementare tecniche TinyML per applicazioni basate su IA su hardware ad alta efficienza energetica.

Al termine di questo training, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere le basi della TinyML e dell'edge AI.
• Distribuire modelli leggeri di IA su microcontrollori.
• Otmizzare l'inferenza AI per il consumo energetico ridotto.
• Integrare TinyML con applicazioni IoT reali.