Merci d'avoir envoyé votre demande ! Un membre de notre équipe vous contactera sous peu.
Merci d'avoir envoyé votre réservation ! Un membre de notre équipe vous contactera sous peu.
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