Cursusaanbod

Inleiding tot Edge AI in de Gezondheidszorg

  • Overzicht van Edge AI en zijn betekenis voor de gezondheidszorg
  • Belangrijkste voordelen en uitdagingen bij het implementeren van Edge AI in de gezondheidszorg
  • Huidige trends en innovaties in gezondheids-Edge AI
  • Praktijkvoorbeelden en casestudies

Draagbare Apparaten en Edge AI

  • Inleiding tot draagbare gezondheidsapparaten en hun functionaliteiten
  • Ontwikkelen van AI-modellen voor draagbaar gezondheidsbewaking
  • Data-verzameling en -verwerking op draagbare apparaten
  • Praktijkvoorbeelden en casestudies

Diagnostische Tools en Edge AI

  • Profiteren van Edge AI voor diagnostische imaging en -analyse
  • Implementeren van AI-modellen in diagnostische apparaten
  • Verhoog de diagnostische nauwkeurigheid en efficiëntie met Edge AI
  • Casestudies van Edge AI in diagnostiek

Patiëntmonitoringsystemen

  • Ontwerp van real-time patiëntmonitoringsystemen met Edge AI
  • Data-beheer en -verwerking in patiëntmonitoring
  • Integreren van Edge AI met healthcare IoT-apparaten
  • Praktijkimplementatie en casestudies

Ontwikkelen van AI-modellen voor Gezondheidsapplicaties

  • Overzicht van relevante machine learning- en deep learning-modellen
  • Trainen en optimaliseren van modellen voor edge-implementatie
  • Tools en frameworks voor healthcare Edge AI (TensorFlow Lite, OpenVINO, etc.)
  • Modelvalidatie en -evaluatie in gezondheidszorgomgevingen

Implementeren van Edge AI-oplossingen in de Gezondheidszorg

  • Stappen voor het implementeren van AI-modellen op gezondheids-edge-apparaten
  • Real-time dataverwerking en inferentie op edge-apparaten
  • Monitor en beheren van geïmplementeerde gezondheids-AI-modellen
  • Praktijkvoorbeelden en casestudies voor implementatie

Ethische en Regulatorische Overwegingen

  • Garanderen van dataprivé en -veiligheid in gezondheids-Edge AI
  • Biased en eerlijkheid aanpakken in gezondheids-AI-modellen
  • Compliance met gezondheidsreguleringen en -standaarden (HIPAA, GDPR, etc.)
  • Best practices voor verantwoordelijke AI-implementatie in de gezondheidszorg

Prestatieevaluatie en Optimalisatie

  • Technieken voor het evalueren van modelprestaties op healthcare edge-apparaten
  • Tools voor real-time monitoring en debugging
  • Strategieën voor optimalisatie van AI-modellen in de gezondheidszorg
  • Latentie, betrouwbaarheid en schaalbaarheid uitdagingen aanpakken

Innovatieve Gebruikscases en Toepassingen

  • Geavanceerde toepassingen van Edge AI in de gezondheidszorg
  • Diepgaande casestudies in telemedicijn, personalisemedische zorg en meer
  • Succesverhalen en lessen geleerd
  • Toekomstige trends en kansen in healthcare Edge AI

Praktijkprojecten en Oefeningen

  • Ontwikkelen van een omvattende Edge AI-toepassing voor de gezondheidszorg
  • Praktijkprojecten en scenario's in de echte wereld
  • Samenwerkende groepsoefeningen
  • Projectpresentaties en feedback

Samenvatting en Volgende Stappen

Vereisten

  • Kennis van AI en machine learning concepten
  • Ervaring met programmeertalen (Python aanbevolen)
  • Kenmerken van gezondheidszorgtechnologieën en -systemen

Doelgroep

  • Gezondheidsprofessionals
  • Biomedische ingenieurs
  • AI-ontwikkelaars
 14 Uren

Aantal deelnemers


Prijs Per Deelnemer

Voorlopige Aankomende Cursussen

Gerelateerde categorieën