课程大纲

医疗保健领域的边缘 AI 简介

  • 边缘 AI 概述及其在医疗保健中的意义
  • 在医疗保健领域实施边缘 AI 的主要优势和挑战
  • 医疗保健边缘 AI 的当前趋势和创新
  • 实际应用和案例研究

可穿戴设备和边缘 AI

  • 可穿戴健康设备及其功能介绍
  • 开发用于可穿戴健康监测的 AI 模型
  • 可穿戴设备上的数据收集和处理
  • 实际实例和案例研究

诊断工具和边缘 AI

  • 利用边缘 AI 进行诊断成像和分析
  • 在诊断设备中实现 AI 模型
  • 利用边缘 AI 提高诊断准确性和效率
  • 边缘 AI 在诊断中的案例研究

患者监护系统

  • 使用 Edge AI 设计实时患者监护系统
  • 患者监护中的数据管理和处理
  • 将边缘 AI 与医疗保健物联网设备集成
  • 实际实施和案例研究

为医疗保健应用开发 AI 模型

  • 相关机器学习和深度学习模型概述
  • 训练和优化边缘部署模型
  • 医疗保健边缘 AI 的工具和框架(TensorFlow Lite、OpenVINO 等)
  • 医疗环境中的模型验证和评估

在医疗保健领域部署边缘 AI 解决方案

  • 在医疗保健边缘设备上部署 AI 模型的步骤
  • 边缘设备上的实时数据处理和推理
  • 监控和管理已部署的医疗保健 AI 模型
  • 实际部署示例和案例研究

道德和监管考虑

  • 确保医疗保健边缘 AI 中的数据隐私和安全
  • 解决医疗保健 AI 模型中的偏见和公平性问题
  • 遵守医疗保健法规和标准(HIPAA、GDPR 等)
  • 在医疗保健领域负责任地部署 AI 的最佳实践

性能评估与优化

  • 在医疗保健边缘设备上评估模型性能的技术
  • 用于实时监控和调试的工具
  • 优化医疗保健领域 AI 模型性能的策略
  • 解决延迟、可靠性和可扩展性挑战

创新 Use Case 和应用

  • 边缘 AI 在医疗保健领域的高级应用
  • 远程医疗、个性化医疗等方面的深入案例研究
  • 成功案例和经验教训
  • 医疗保健边缘 AI 的未来趋势和机遇

动手项目和练习

  • 为医疗保健开发全面的边缘 AI 应用程序
  • 真实世界的项目和场景
  • 协作小组练习
  • 项目演示和反馈

摘要和后续步骤

要求

  • 了解 AI 和机器学习概念
  • 有编程语言经验(Python推荐)
  • 熟悉医疗保健技术和系统

观众

  • 医护人员
  • Bio医学工程师
  • AI 开发人员
 14 小时

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