Edge AI for Healthcare

• 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

Edge AI for Healthcare 專注於邊緣人工智慧技術在醫療保健領域的應用。本課程涵蓋用於可穿戴設備、診斷工具和患者監護系統的人工智慧解決方案的開發和部署。參與者將獲得實踐經驗和實踐知識，以使用邊緣人工智慧增強醫療保健服務和結果。

這種由講師指導的現場培訓（在線或現場）面向希望利用邊緣 AI 提供創新醫療保健解決方案的中級醫療保健專業人員、生物醫學工程師和 AI 開發人員。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 了解邊緣 AI 在醫療保健中的作用和優勢。
• 在醫療保健應用的邊緣設備上開發和部署 AI 模型。
• 在可穿戴設備和診斷工具中實施邊緣 AI 解決方案。
• 使用邊緣 AI 設計和部署患者監護系統。
• 解決醫療保健 AI 應用程式中的道德和監管考慮因素。

課程形式

• 互動講座和討論。
• 大量的練習和練習。
• 在現場實驗室環境中動手實施。

課程自定義選項

• 如需申請本課程的定製培訓，請聯繫我們進行安排。

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