Plan du cours

Introduction à l'IA Edge dans les soins de santé

  • Aperçu de l'IA Edge et son importance dans les soins de santé
  • Principaux avantages et défis liés à la mise en œuvre de l'IA Edge dans les soins de santé
  • Tendances actuelles et innovations en IA Edge pour les soins de santé
  • Applications concrètes et études de cas

Dispositifs portables et IA Edge

  • Introduction aux dispositifs de santé portables et leurs fonctionnalités
  • Développement de modèles d'IA pour le suivi de la santé portable
  • Collecte et traitement des données sur les appareils portables
  • Exemples pratiques et études de cas

Outils diagnostiques et IA Edge

  • Utilisation de l'IA Edge pour l'imagerie et l'analyse diagnostique
  • Implémentation des modèles d'IA dans les appareils diagnostiques
  • Amélioration de la précision et de l'efficacité du diagnostic avec l'IA Edge
  • Études de cas de l'IA Edge en diagnostic

Systèmes de surveillance des patients

  • Conception de systèmes de surveillance en temps réel des patients avec l'IA Edge
  • Gestion et traitement des données dans la surveillance des patients
  • Intégration de l'IA Edge aux dispositifs IoT de soins de santé
  • Implémentations pratiques et études de cas

Développement de modèles d'IA pour les applications de soins de santé

  • Aperçu des modèles d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond pertinents
  • Formation et optimisation des modèles pour le déploiement Edge
  • Outils et cadres pour l'IA Edge dans les soins de santé (TensorFlow Lite, OpenVINO, etc.)
  • Validation et évaluation des modèles dans un environnement de soins de santé

Déploiement de solutions d'IA Edge dans les soins de santé

  • Étapes pour déployer des modèles d'IA sur les appareils Edge en soins de santé
  • Traitement et inférence des données en temps réel sur les appareils Edge
  • Surveillance et gestion des modèles d'IA déployés dans les soins de santé
  • Exemples concrets de déploiement et études de cas

Considérations éthiques et réglementaires

  • Garantie de la confidentialité et de la sécurité des données dans l'IA Edge pour les soins de santé
  • Traitement du biais et de la justice dans les modèles d'IA en soins de santé
  • Conformité aux réglementations et normes en matière de soins de santé (HIPAA, RGPD, etc.)
  • Meilleures pratiques pour un déploiement responsable de l'IA dans les soins de santé

Évaluation et optimisation des performances

  • Techniques d'évaluation des performances du modèle sur les appareils Edge en soins de santé
  • Outils pour la surveillance et le débogage en temps réel
  • Stratégies pour optimiser les performances des modèles d'IA dans les soins de santé
  • Adresses des défis de latence, fiabilité et scalabilité

Cas d'utilisation innovants et applications

  • Applications avancées de l'IA Edge dans les soins de santé
  • Études de cas approfondies en télémédecine, médecine personnalisée et plus encore
  • Succès et leçons apprises
  • Tendances futures et opportunités en IA Edge pour les soins de santé

Projets pratiques et exercices

  • Développement d'une application complète d'IA Edge pour les soins de santé
  • Projets et scénarios du monde réel
  • Exercices en groupe collaboratif
  • Présentations et retours sur les projets

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

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

Public cible

  • Professionnels de la santé
  • Ingénieurs biomédicaux
  • Développeurs IA
 14 Heures

Nombre de participants


Prix ​​par Participant

Cours à venir

Catégories Similaires