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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