Plan du cours

Introduction à l'Edge AI dans les soins de santé

  • Aperçu de l'Edge AI et de son importance dans les soins de santé
  • Principaux avantages et défis de la mise en œuvre de l'Edge AI dans les soins de santé
  • Tendances et innovations actuelles en matière d'Edge AI dans les soins de santé
  • Applications concrètes 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 de la santé à l'aide d'appareils portables
  • Collecte et traitement des données sur les dispositifs portables
  • Exemples pratiques et études de cas

Outils de diagnostic et Edge AI

  • Exploiter l'Edge AI pour l'imagerie et l'analyse diagnostiques
  • Mise en œuvre de modèles d'IA dans les dispositifs de diagnostic
  • Améliorer la précision et l'efficacité des diagnostics 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 Edge AI
  • Gestion et traitement des données dans la surveillance des patients
  • Intégration de l'Edge AI aux dispositifs IoT de santé
  • Mise en œuvre pratique et études de cas

Développement de modèles d'IA pour les 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 cadres pour l'Edge AI dans le domaine de la santé (TensorFlow Lite, OpenVINO, etc.)
  • Validation et évaluation des modèles dans le domaine de la santé

Déploiement de solutions d'Edge AI dans le secteur de la santé

  • Étapes du déploiement de modèles d'IA sur des dispositifs périphériques de soins de santé
  • Traitement des données en temps réel et inférence sur les dispositifs périphériques
  • Surveillance et gestion des modèles d'IA déployés dans le secteur de la santé
  • Exemples pratiques de déploiement et études de cas

Considérations éthiques et réglementaires

  • Garantir la confidentialité et la sécurité des données dans le cadre de l'IA périphérique en matière de santé
  • Prise en compte de la partialité et de l'équité dans les modèles d'IA pour les soins de santé
  • Conformité avec les réglementations et les normes en matière de soins de santé (HIPAA, GDPR, etc.)
  • Meilleures pratiques pour un déploiement responsable de l'IA dans les soins de santé

Évaluation et optimisation des performances

  • Techniques d'évaluation de la performance des modèles sur les dispositifs périphériques de soins de santé
  • Outils de surveillance et de débogage en temps réel
  • Stratégies d'optimisation des performances des modèles d'IA dans le secteur de la santé
  • Relever les défis liés à la latence, à la fiabilité et à l'évolutivité

Applications et Use Case innovantes

  • Applications avancées de l'IA périphérique dans les soins de santé
  • Études de cas approfondies sur la télémédecine, la médecine personnalisée, etc.
  • Exemples de réussite et enseignements tirés de l'expérience
  • Tendances et opportunités futures dans le domaine de l'Edge AI pour les soins de santé

Projets et exercices pratiques

  • Développement d'une application complète d'Edge AI pour les soins de santé
  • Projets et scénarios en situation réelle
  • Exercices de groupe en collaboration
  • Présentations de projets et retour d'information

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Compréhension des concepts de l'IA et de l'apprentissage automatique
  • Expérience des langages de programmation (Python recommandé)
  • Familiarité avec les technologies et les systèmes de santé

Public

  • Professionnels de la santé
  • [Ingénieurs médicaux
  • Développeurs d'IA
 14 Heures

Nombre de participants


Prix ​​par Participant

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