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課程簡介
醫療保健領域的邊緣 AI 簡介
- 邊緣 AI 概述及其在醫療保健中的意義
- 在醫療保健領域實施邊緣 AI 的主要優勢和挑戰
- 醫療保健邊緣 AI 的當前趨勢和創新
- 實際應用和案例研究
可穿戴設備和邊緣 AI
- 可穿戴健康設備及其功能介紹
- 開發用於穿戴健康監測的 AI 模型
- 可穿戴設備上的數據收集和處理
- 實際實例和案例研究
診斷工具和邊緣 AI
- 利用邊緣 AI 進行診斷成像和分析
- 在診斷設備中實現 AI 模型
- 利用邊緣 AI 提高診斷準確性和效率
- 邊緣 AI 在診斷中的案例研究
患者監護系統
- 使用 Edge AI 設計即時患者監護系統
- 患者監護中的數據管理和處理
- 將邊緣 AI 與醫療保健物聯網設備整合
- 實際實施和案例研究
為醫療保健應用開發 AI 模型
- 相關機器學習和深度學習模型概述
- 訓練和優化邊緣部署模型
- 醫療保健邊緣 AI 的工具和框架(TensorFlow Lite、OpenVINO 等)
- 醫療環境中的模型驗證和評估
在醫療保健領域部署邊緣 AI 解決方案
- 在醫療保健邊緣設備上部署 AI 模型的步驟
- 邊緣設備上的實時數據處理和推理
- 監控和管理已部署的醫療保健 AI 模型
- 實際部署範例和案例研究
道德和監管考慮
- 確保醫療保健邊緣 AI 中的數據隱私和安全
- 解決醫療保健 AI 模型中的偏見和公平性問題
- 遵守醫療保健法規和標準(HIPAA、GDPR 等)
- 在醫療保健領域負責任地部署 AI 的最佳實踐
性能評估與優化
- 在醫療保健邊緣設備上評估模型性能的技術
- 用於即時監控和調試的工具
- 優化醫療保健領域 AI 模型性能的策略
- 解決延遲、可靠性和可擴充性挑戰
創新 Use Case 和應用
- 邊緣 AI 在醫療保健領域的高級應用
- 遠程醫療、個人化醫療等方面的深入案例研究
- 成功案例和經驗教訓
- 醫療保健邊緣 AI 的未來趨勢和機遇
動手項目和練習
- 為醫療保健開發全面的邊緣 AI 應用程式
- 真實世界的項目和場景
- 協作小組練習
- 專案演示和反饋
摘要和後續步驟
最低要求
- 瞭解 AI 和機器學習概念
- 有程式設計語言經驗(Python推薦)
- 熟悉醫療保健技術和系統
觀眾
- 醫護人員
- Bio醫學工程師
- AI 開發人員
14 時間: