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

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

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