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Schulungsübersicht
Einführung in Edge AI im Gesundheitswesen
- Überblick über Edge AI und ihre Bedeutung im Gesundheitswesen
- Hauptvorteile und Herausforderungen der Implementierung von Edge AI im Gesundheitswesen
- Aktuelle Trends und Innovationen in der Healthcare-Edge-AI
- Anwendungen und Fallstudien aus der Praxis
Tragbare Geräte und Edge AI
- Einführung in tragbare Gesundheitsgeräte und ihre Funktionen
- Entwicklung von AI-Modellen für die Überwachung mit tragbaren Geräten
- Datensammlung und -verarbeitung mit tragbaren Geräten
- Praktische Beispiele und Fallstudien
Diagnostikwerkzeuge und Edge AI
- Nutzung von Edge AI für die diagnostische Bildgebung und -analyse
- Implementierung von AI-Modellen in diagnostischen Geräten
- Verbesserung der diagnostischen Genauigkeit und Effizienz durch Edge AI
- Fallstudien zur Anwendung von Edge AI in der Diagnostik
Patientenüberwachungssysteme
- Entwerfen von Echtzeit-Patientenüberwachungssystemen mit Edge AI
- Datenmanagement und -verarbeitung in der Patientenüberwachung
- Integration von Edge AI mit Healthcare-IoT-Geräten
- Praktische Umsetzung und Fallstudien
Entwicklung von AI-Modellen für Gesundheitsanwendungen
- Überblick über relevante Machine-Learning- und Deep-Learning-Modelle
- Trainieren und Optimieren von Modellen für die Edge-Ausführung
- Tools und Frameworks für Healthcare-Edge-AI (TensorFlow Lite, OpenVINO usw.)
- Validierung und Bewertung von Modellen im Gesundheitsbereich
Bereitstellung von Edge AI-Lösungen im Gesundheitswesen
- Schritte zur Bereitstellung von AI-Modellen auf Healthcare-Edge-Geräten
- Echtzeit-Datenerfassung und -analyse auf Edge-Geräten
- Überwachung und Verwaltung bereitgestellter Healthcare-AI-Modelle
- Praktische Bereitstellungsbeispiele und Fallstudien
Ethische und gesetzliche Überlegungen
- Gewährleistung der Datenschutz- und Sicherheitsanforderungen in Healthcare Edge AI
- Bewältigung von Bias und Fairness in Gesundheits-AI-Modellen
- Einhaltung von gesundheitsbezogenen Vorschriften und Standards (HIPAA, GDPR usw.)
- Beste Praktiken für verantwortungsbewusste AI-Bereitstellung im Gesundheitswesen
Bewertung und Optimierung der Leistung
- Techniken zur Bewertung der Modellleistung auf Healthcare-Edge-Geräten
- Werkzeuge für die Echtzeitüberwachung und -Debugging
- Strategien zur Optimierung der AI-Modellleistung im Gesundheitsbereich
- Bewältigung von Latenz-, Zuverlässigkeits- und Skalierbarkeitsproblemen
Innovativer Einsatz und Anwendungen
- Fortgeschrittene Anwendungen von Edge AI im Gesundheitswesen
- Vertiefte Fallstudien in der Telemedizin, personalisierten Medizin und weiteren Bereichen
- Erfolgsbeispiele und daraus gezogene Lehren
- Zukünftige Trends und Möglichkeiten im Healthcare-Edge-AI-Bereich
Praktische Projekte und Übungen
- Entwicklung eines umfassenden Edge AI-Anwendung für das Gesundheitswesen
- Echtzeit-Projekte und Szenarien
- Gruppenübungen im Team
- Projektpräsentationen und Rückmeldungen
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Verständnis der Konzepte von KI und maschinellem Lernen
- Erfahrung mit Programmiersprachen (Python wird empfohlen)
- Kenntnisse in Gesundheits-Technologien und -Systemen
Zielgruppe
- Gesundheitsdienstleistungsmitarbeiter
- Biomedizinische Ingenieure
- KI-Entwickler
14 Stunden