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:

人數


每位參與者的報價

Provisional Upcoming Courses (Require 5+ participants)

課程分類