TinyML in de zorg: AI op draagbare apparaten Training Cursus
TinyML is de integratie van machine learning in low-power, resource-limited draagbare en medische apparaten.
Deze live training met instructeur (online of op locatie) is bedoeld voor intermediair-niveau professionals die TinyML-oplossingen willen implementeren voor gezondheidsmonitoring en diagnostische toepassingen.
Na het afronden van deze training kunnen deelnemers:
- TinyML-modellen ontwerpen en implementeren voor de verwerking van gezondheidsdata in realtime.
- Biosensordata verzamelen, voorverwerken en interpreteren voor AI-gedreven inzichten.
- Modellen optimaliseren voor draagbare apparaten met beperkt energieverbruik en geheugen.
- De klinische relevantie, betrouwbaarheid en veiligheid van door TinyML gegenereerde outputs evalueren.
Cursusformat
- Lezingen ondersteund door live demonstraties en interactieve discussies.
- Hands-on oefeningen met data van draagbare apparaten en TinyML-frameworks.
- Implementatieoefeningen in een begeleid labomgeving.
Opties voor cursuscustomisatie
- Voor een op maat gemaakte training die aansluit bij specifieke medische apparaten of regelgevingsprocessen, neem contact met ons op om het programma aan te passen.
Cursusaanbod
Fundamenten van TinyML in de zorg
- Kenmerken van TinyML-systemen
- Specifieke beperkingen en vereisten in de gezondheidszorg
- Overzicht van draagbare AI-architecturen
Biosignaalverwerving en voorverwerking
- Werken met fysiologische sensoren
- Technieken voor ruisreductie en filtering
- Kenmerkextractie voor medische tijdreeksen
Ontwikkeling van TinyML-modellen voor draagbare apparaten
- Selectie van algoritmes voor fysiologische data
- Training van modellen in omgevings met beperkte bronnen
- Evaluatie van prestaties op gezondheidsdata
Implementatie van modellen op draagbare apparaten
- Gebruik van TensorFlow Lite Micro voor inferentie op het apparaat
- Integratie van AI-modellen in medische draagbare apparaten
- Testen en validatie op ingebouwde hardware
Optimalisatie van energie en geheugen
- Technieken voor het verminderen van de rekenlast
- Optimalisatie van datavloei en geheugengebruik
- Balanceren van nauwkeurigheid en efficiëntie
Veiligheid, betrouwbaarheid en conformiteit
- Regelgevingsaspecten voor AI-geactiveerde draagbare apparaten
- Garanderen van robuustheid en klinische bruikbaarheid
- Fail-safe mechanismen en foutafhandeling
Casestudies en toepassing in de zorg
- Draagbare systeem voor hartmonitoring
- Activiteitsherkenning in revalidatie
- Continu glucose- en biometrisch tracking
Toekomstige ontwikkelingen in medisch TinyML
- Benaderingen voor multi-sensor fusie
- Gepersonaliseerde gezondheidsanalyses
- Low-power AI-chips van de volgende generatie
Samenvatting en vervolgstappen
Vereisten
- Begrip van basisconcepten van machine learning
- Ervaring met ingebouwde of biomedische apparaten
- Kennis van ontwikkeling in Python of C
Doelgroep
- Zorgprofessionals
- Biomedische ingenieurs
- AI-ontwikkelaars
Voor open trainingen is een minimum aantal van 5 deelnemers vereist
TinyML in de zorg: AI op draagbare apparaten Training Cursus - Boeking
TinyML in de zorg: AI op draagbare apparaten Training Cursus - Navraag
TinyML in de zorg: AI op draagbare apparaten - Consultancyaanvraag
Voorlopige Aankomende Cursussen
Gerelateerde cursussen
Agentic AI in de Gezondheidszorg
14 UrenAI-agenten voor gezondheidszorg en diagnostiek
14 UrenDeze door een instructeur geleide, live training in België (online of op locatie) is bedoeld voor zorgprofessionals en AI-ontwikkelaars met een gemiddelde tot gevorderde kennis die AI-gestuurde oplossingen in de gezondheidszorg willen implementeren.
Aan het einde van deze training zullen deelnemers in staat zijn om:
- De rol van AI-agenten in de gezondheidszorg en diagnostiek te begrijpen.
- AI-modellen te ontwikkelen voor analyse van medische beelden en voorspellende diagnostiek.
- AI te integreren met elektronische patiëntendossiers (EHR) en klinische werkprocessen.
- Naleving van gezondheidszorgreguleringen en ethische AI-praktijken te waarborgen.
AI en AR/VR in de gezondheidszorg
14 UrenDeze live-training onder begeleiding van een instructeur in België (online of ter plaatse) is bedoeld voor zorgprofessionals met middenniveau die AI- en AR/VR-oplossingen willen toepassen voor medische training, chirurgische simulaties en revalidatie.
Na het volgen van deze cursus kunnen de deelnemers:
- Het belang van AI bij het verbeteren van AR/VR-ervaringen in de gezondheidszorg begrijpen.
- AR/VR gebruiken voor chirurgische simulaties en medische training.
- AR/VR-tools toepassen bij de revalidatie en behandeling van patiënten.
- De ethische en privacygerelateerde uitdagingen rond AI-gestuurde medische hulpmiddelen verkennen.
AI voor de gezondheidszorg met Google Colab
14 UrenDeze door instructeurs geleide live-training in België (online of op locatie) is bedoeld voor datawetenschappers en zorgprofessionals op middenniveau die AI willen toepassen voor geavanceerde gezondheidszorggedreven doeleinden via Google Colab.
Aan het einde van deze training zullen deelnemers in staat zijn om:
- AI-modellen voor de gezondheidszorg te implementeren met behulp van Google Colab.
- AI te gebruiken voor voorspellende modellering op basis van gezondheidsgegevens.
- Medische beelden te analyseren met behulp van AI-gestuurde technieken.
- De ethische aspecten van AI-oplossingen in de gezondheidszorg te verkennen.
Kunstmatige intelligentie in de zorg
21 UrenDeze live-training onder leiding van een instructeur in België (online of op locatie) is bedoeld voor gezondheidsprofessionals en datawetenschappers met een middenniveau die KI-technologieën willen begrijpen en toepassen binnen de zorgomgeving.
Aan het einde van deze training zullen deelnemers in staat zijn om:
- De belangrijkste uitdagingen in de gezondheidszorg te identificeren die met KI kunnen worden aangepakt.
- De impact van KI op patiëntenzorg, veiligheid en medisch onderzoek te analyseren.
- Het verband tussen kunstmatige intelligentie en zorg-gerelateerde bedrijfsmodellen te begrijpen.
- De fundamentele concepten van KI toe te passen op praktische situaties binnen de gezondheidszorg.
- Machine learning-modellen te ontwikkelen voor het analyseren van medische gegevens.
TinyML-pipelines van begin tot eind opbouwen
21 UrenDeze door een docent geleide training in België voorziet ervaren professionals van de vaardigheden om volledige TinyML-pipelines te ontwerpen, te optimaliseren en te implementeren. Deelnemers leren hoe ze data verzamelen, low-power-modellen trainen en real-world toepassingen testen met behulp van praktische labs.
ChatGPT voor de gezondheidszorg
14 UrenDeze door een instructeur geleide, live-training in België (online of op locatie) is bestemd voor zorgprofessionals en onderzoekers die ChatGPT willen benutten om de patiëntenzorg te verbeteren, werkprocessen te optimaliseren en resultaten binnen de gezondheidszorg te versterken.
Na afloop van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:
- De basisprincipes van ChatGPT en diens toepassingen binnen de gezondheidszorg te begrijpen.
- ChatGPT te gebruiken voor het automatiseren van zorgprocessen en -interacties.
- Met behulp van ChatGPT nauwkeurige medische informatie te verstrekken en ondersteuning te bieden aan patiënten.
- ChatGPT toe te passen bij medisch onderzoek en analyses.
Edge AI voor de gezondheidszorg
14 UrenDeze door instructeurs begeleide live-training in België (online of op locatie) is bedoeld voor zorgprofessionals, biomedische ingenieurs en AI-ontwikkelaars die op middenniveau zich bezighouden met het toepassen van Edge AI voor innovatieve oplossingen binnen de gezondheidszorg.
Na afloop van deze training zijn deelnemers in staat om:
- De rol en voordelen van Edge AI in de zorg te begrijpen.
- AI-modellen te ontwikkelen en te implementeren op edge-apparaten voor medische toepassingen.
- Edge AI-oplossingen toe te passen in wearables en diagnostische hulpmiddelen.
- Patiëntbewakingssystemen te ontwerpen en implementeren met behulp van Edge AI.
- Rekening te houden met ethische en regelgevende aspecten bij het gebruik van AI in de zorg.
Het afstemmen van AI op de gezondheidszorg: Medische diagnostiek en voorspellende analyse
14 UrenDeze praktijkgerichte training, begeleid door een instructeur in België (online of op locatie), is bedoeld voor medisch AI-ontwikkelaars en datawetenschappers met een middenniveau of hoger die modellen willen afstemmen op klinische diagnostiek, ziektevoorspelling en het voorspellen van patiëntresultaten aan de hand van gestructureerde en ongestructureerde medische gegevens.
Na het volgen van deze training zijn de deelnemers in staat om:
- AI-modellen af te stemmen op gezondheidsgegevens, waaronder elektronische patiëntdossiers, beeldmateriaal en tijdreeksdata.
- Transfer learning, domeinaanpassing en modelcompressie toe te passen binnen een medische context.
- Rekening te houden met privacykwesties, vooroordelen in modellen en wettelijke vereisten tijdens het ontwikkelingsproces.
- Afgestemde modellen te implementeren en te monitoren binnen werkelijke gezondheidszorgomgevingen.
Generatieve AI en prompt engineering in de gezondheidszorg
8 UrenGeneratieve AI in de zorg: een transformatie van geneeskunde en patiëntenzorg
21 UrenDeze live-training onder begeleiding van een instructeur in België (online of op locatie) richt zich op zorgprofessionals, data-analisten en beleidsmakers met een begin- tot gemiddelde kennisniveau die meer willen leren over het toepassen van generatieve AI in de gezondheidszorg.
Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:
- De principes en toepassingen van generatieve AI in de zorg uit te leggen.
- Mogelijkheden te identificeren waarin generatieve AI kan bijdragen aan medicijnontwikkeling en gepersonaliseerde geneeskunde.
- Technieken op basis van generatieve AI te gebruiken voor medische beeldvorming en diagnostiek.
- De ethische gevolgen van het gebruik van AI in medische contexten te beoordelen.
- Strategieën te ontwikkelen om AI-technologieën succesvol te integreren binnen zorgorganisaties.
LangGraph in de zorg: Workflow-orchestratie voor gereguleerde omgevingen
35 UrenMultimodal AI voor de zorgsector
21 UrenDeze praktijkgerichte training onder leiding van een instructeur in België (online of op locatie) is bedoeld voor zorgprofessionals, medisch onderzoekers en AI-ontwikkelaars met een gemiddelde tot gevorderde kennis die multimodal AI willen toepassen in diagnostiek en andere zorgtoepassingen.
Na afloop van deze training zijn de deelnemers in staat om:
- De rol van multimodal AI in de moderne gezondheidszorg te begrijpen.
- Strukturele en ongestructureerde medische gegevens te combineren voor diagnostiek met behulp van AI.
- AI-technieken toe te passen bij de analyse van medische beelden en elektronische patiëntendossiers.
- Voorspellingsmodellen te ontwikkelen voor ziektediagnose en behandeladviezen.
- Spraak- en natuurlijke taalverwerking (NLP) in te zetten voor medische transcriptie en interacties met patiënten.
Ollama-toepassingen in de gezondheidszorg
14 UrenDeze live training in België helpt professionals in de gezondheidszorg en IT-teams om Ollama te implementeren voor lokale LLM's. Leer AI te integreren in klinische werkstromen, modellen aan te passen voor specifieke taken en strikte gegevensprivacy en naleving van regelgeving te waarborgen in beveiligde gezondheidszorgomgevingen.
Prompt Engineering voor de gezondheidszorg
14 UrenDeze interactieve training onder begeleiding van een instructeur (online of op locatie) richt zich op zorgprofessionals en AI-ontwikkelaars met basiskennis die kennis willen maken met prompt engineering om medische processen, onderzoekswerkzaamheden en patiëntresultaten te verbeteren.
Na afloop van deze training kunnen deelnemers:
- De basisprincipes van prompt engineering in een zorgcontext begrijpen.
- AI-prompts effectief inzetten voor klinische documentatie en patiëntinteracties.
- AI benutten voor onderzoek en het analyseren van medische literatuur.
- Medicijnontwikkeling en klinische besluitvorming verbeteren met gepersonaliseerde AI-prompts.
- Voldoen aan regelgevende eisen en ethische normen bij het gebruik van AI in de gezondheidszorg.