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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

Nombre de participants


Prix par participant

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