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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