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Plan du cours
Introduction à l'Edge AI dans le secteur de la santé
- Aperçu de l'Edge AI et de son importance dans le secteur de la santé.
- Principaux avantages et défis de l'implémentation de l'Edge AI dans le secteur de la santé.
- Tendances actuelles et innovations en matière d'Edge AI pour la santé.
- Applications réelles et études de cas.
Appareils portables et Edge AI
- Introduction aux dispositifs de santé portables et à leurs fonctionnalités.
- Développement de modèles d'IA pour la surveillance sanitaire portative.
- Collecte et traitement des données sur les appareils portables.
- Exemples pratiques et études de cas.
Outils de diagnostic et Edge AI
- Exploitation de l'Edge AI pour l'imagerie et l'analyse diagnostiques.
- Mise en œuvre de modèles d'IA dans les dispositifs de diagnostic.
- Amélioration de la précision et de l'efficacité diagnostiques grâce à l'Edge AI.
- Études de cas sur l'Edge AI dans le domaine du diagnostic.
Systèmes de surveillance des patients
- Conception de systèmes de surveillance des patients en temps réel avec l'Edge AI.
- Gestion et traitement des données dans la surveillance des patients.
- Intégration de l'Edge AI avec les appareils IoT de santé.
- Mise en œuvre pratique et études de cas.
Développement de modèles d'IA pour des applications de santé
- Aperçu des modèles d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond pertinents.
- Formation et optimisation des modèles pour le déploiement en périphérie.
- Outils et frameworks pour l'Edge AI dans le domaine de la santé (TensorFlow Lite, OpenVINO, etc.).
- Validation et évaluation des modèles dans les contextes de soins de santé.
Déploiement de solutions d'Edge AI dans le secteur de la santé
- Étapes pour déployer des modèles d'IA sur des appareils en périphérie utilisés dans le secteur de la santé.
- Traitement et inférence des données en temps réel sur les appareils en périphérie.
- Surveillance et gestion des modèles d'IA de santé déployés.
- Exemples de déploiement pratiques et études de cas.
Considérations éthiques et réglementaires
- Garantir la confidentialité et la sécurité des données dans l'Edge AI pour la santé.
- Traiter les biais et l'équité dans les modèles d'IA pour la santé.
- Conformité aux réglementations et normes du secteur de la santé (HIPAA, RGPD, etc.).
- Bonnes pratiques pour un déploiement responsable de l'IA dans le domaine de la santé.
Évaluation des performances et optimisation
- Techniques d'évaluation des performances des modèles sur les appareils en périphérie pour la santé.
- Outils de surveillance et de débogage en temps réel.
- Stratégies d'optimisation des performances des modèles d'IA dans le domaine de la santé.
- Gestion des défis liés à la latence, à la fiabilité et à l'évolutivité.
Cas d'utilisation innovants et applications
- Applications avancées de l'Edge AI dans le secteur de la santé.
- Études de cas approfondies dans les domaines de la télémédecine, de la médecine personnalisée, etc.
- Récits de succès et enseignements tirés.
- Tendances futures et opportunités en matière d'Edge AI pour la santé.
Projets et exercices pratiques
- Développement d'une application complète d'Edge AI pour la santé.
- Projets et scénarios réels.
- Exercices collaboratifs en groupe.
- Présentations de projets et retours d'expérience.
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Une compréhension des concepts de l'IA et de l'apprentissage automatique.
- De l'expérience avec des langages de programmation (Python recommandé).
- Une familiarité avec les technologies et systèmes de santé.
Public
- Professionnels de la santé.
- Ingénieurs biomédicaux.
- Développeurs d'IA.
14 Heures