Edge AI for Healthcare

• 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

Edge AI for Healthcare 专注于边缘人工智能技术在医疗保健领域的应用。本课程涵盖用于可穿戴设备、诊断工具和患者监护系统的人工智能解决方案的开发和部署。参与者将获得实践经验和实践知识，以使用边缘人工智能增强医疗保健服务和结果。

这种由讲师指导的现场培训（在线或现场）面向希望利用边缘 AI 提供创新医疗保健解决方案的中级医疗保健专业人员、生物医学工程师和 AI 开发人员。

在培训结束时，参与者将能够：

• 了解边缘 AI 在医疗保健中的作用和优势。
• 在医疗保健应用的边缘设备上开发和部署 AI 模型。
• 在可穿戴设备和诊断工具中实施边缘 AI 解决方案。
• 使用边缘 AI 设计和部署患者监护系统。
• 解决医疗保健 AI 应用程序中的道德和监管考虑因素。

课程形式

• 互动讲座和讨论。
• 大量的练习和练习。
• 在现场实验室环境中动手实施。

课程自定义选项

• 如需申请本课程的定制培训，请联系我们进行安排。

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