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Temario del curso
Introducción a Edge AI en la Salud
- Panorama general de Edge AI y su importancia en la salud
- Principales beneficios y desafíos de implementar Edge AI en la salud
- Tendencias actuales e innovaciones en Edge AI sanitario
- Aplicaciones del mundo real y estudios de caso
Dispositivos Portátiles y Edge AI
- Introducción a los dispositivos de salud portátiles y sus funciones
- Desarrollo de modelos de IA para el monitoreo de la salud en dispositivos portátiles
- Recolección y procesamiento de datos en dispositivos portátiles
- Ejemplos prácticos y estudios de caso
Herramientas Diagnósticas y Edge AI
- Aprovechamiento de Edge AI para la imagenología diagnóstica y el análisis
- Implementación de modelos de IA en dispositivos diagnósticos
- Mejora de la precisión y eficiencia diagnóstica con Edge AI
- Estudios de caso de Edge AI en diagnóstico
Sistemas de Monitoreo de Pacientes
- Diseño de sistemas de monitoreo de pacientes en tiempo real con Edge AI
- Gestión y procesamiento de datos en el monitoreo de pacientes
- Integración de Edge AI con dispositivos IoT sanitarios
- Implementación práctica y estudios de caso
Desarrollo de Modelos de IA para Aplicaciones Sanitarias
- Panorama general de modelos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo relevantes
- Entrenamiento y optimización de modelos para su despliegue periférico
- Herramientas y marcos para Edge AI sanitario (TensorFlow Lite, OpenVINO, etc.)
- Validación y evaluación de modelos en entornos sanitarios
Despliegue de Soluciones de Edge AI en la Salud
- Pasos para desplegar modelos de IA en dispositivos periféricos sanitarios
- Procesamiento y inferencia de datos en tiempo real en dispositivos periféricos
- Monitoreo y gestión de modelos de IA desplegados en la salud
- Ejemplos prácticos y estudios de caso de despliegue
Consideraciones Éticas y Regulatorias
- Garantizar la privacidad y seguridad de datos en Edge AI sanitario
- Abordar el sesgo y la equidad en modelos de IA sanitaria
- Cumplimiento con regulaciones y estándares sanitarios (HIPAA, GDPR, etc.)
- Mejores prácticas para el despliegue responsable de IA en la salud
Evaluación y Optimización del Rendimiento
- Técnicas para evaluar el rendimiento del modelo en dispositivos periféricos sanitarios
- Herramientas para monitoreo y depuración en tiempo real
- Estrategias para optimizar el rendimiento de modelos de IA en la salud
- Abordar desafíos de latencia, fiabilidad y escalabilidad
Casos de Uso e Innovaciones Avanzadas
- Aplicaciones avanzadas de Edge AI en la salud
- Estudios de caso detallados en telemedicina, medicina personalizada y más
- Historias de éxito y lecciones aprendidas
- Tendencias futuras y oportunidades en Edge AI sanitario
Proyectos y Ejercicios Prácticos
- Desarrollo de una aplicación de Edge AI completa para la salud
- Proyectos y escenarios del mundo real
- Ejercicios colaborativos en grupo
- Presentaciones de proyectos y retroalimentación
Resumen y Pasos Siguientes
Requerimientos
- Comprensión de conceptos de IA y aprendizaje automático
- Experiencia con lenguajes de programación (se recomienda Python)
- Familiaridad con tecnologías y sistemas sanitarios
Audiencia
- Profesionales de la salud
- Ingenieros biomédicos
- Desarrolladores de IA
14 Horas