Programa do Curso

Introdução ao Edge AI na Saúde

  • Visão geral do Edge AI e sua importância na saúde
  • Principais benefícios e desafios da implementação de Edge AI na saúde
  • Tendências e inovações atuais em Edge AI para a saúde
  • Aplicações práticas e estudos de caso no mundo real

Dispositivos Vestíveis e Edge AI

  • Introdução a dispositivos vestíveis de saúde e suas funcionalidades
  • Desenvolvimento de modelos de IA para monitoramento de saúde em dispositivos vestíveis
  • Coleta e processamento de dados em dispositivos vestíveis
  • Exemplos práticos e estudos de caso

Ferramentas de Diagnóstico e Edge AI

  • Aproveitando o Edge AI para diagnóstico por imagem e análise
  • Implementação de modelos de IA em dispositivos de diagnóstico
  • Aumento da precisão e eficiência do diagnóstico com Edge AI
  • Estudos de caso de Edge AI em diagnósticos

Sistemas de Monitoramento de Pacientes

  • Projetando sistemas de monitoramento de pacientes em tempo real com Edge AI
  • Gestão e processamento de dados em monitoramento de pacientes
  • Integração do Edge AI com dispositivos IoT de saúde
  • Implementação prática e estudos de caso

Desenvolvimento de Modelos de IA para Aplicações de Saúde

  • Visão geral dos modelos de aprendizado de máquina e deep learning relevantes
  • Treinamento e otimização de modelos para implantação em edge
  • Ferramentas e frameworks para Edge AI na saúde (TensorFlow Lite, OpenVINO, etc.)
  • Validação e avaliação de modelos em cenários de saúde

Implantação de Soluções de Edge AI na Saúde

  • Etapas para implantar modelos de IA em dispositivos edge de saúde
  • Processamento e inferência de dados em tempo real em dispositivos edge
  • Monitoramento e gestão de modelos de IA implantados na saúde
  • Exemplos práticos de implantação e estudos de caso

Considerações Éticas e Regulatórias

  • Garantir a privacidade e segurança dos dados em Edge AI na saúde
  • Abordagem de vieses e equidade em modelos de IA na saúde
  • Conformidade com regulamentações e padrões de saúde (HIPAA, GDPR, etc.)
  • Melhores práticas para implantação responsável de IA na saúde

Avaliação e Otimização do Desempenho

  • Técnicas para avaliar o desempenho dos modelos em dispositivos edge de saúde
  • Ferramentas para monitoramento e depuração em tempo real
  • Estratégias para otimizar o desempenho dos modelos de IA na saúde
  • Abordagem de desafios de latência, confiabilidade e escalabilidade

Casos de Uso Inovadores e Aplicações

  • Aplicações avançadas de Edge AI na saúde
  • Estudos de caso detalhados em telemedicina, medicina personalizada e mais
  • Histórias de sucesso e lições aprendidas
  • Tendências futuras e oportunidades em Edge AI para a saúde

Projetos Práticos e Exercícios

  • Desenvolvimento de uma aplicação abrangente de Edge AI para saúde
  • Projetos e cenários do mundo real
  • Exercícios em grupo colaborativos
  • Apresentações de projetos e feedback

Resumo e Próximos Passos

Requisitos

  • Compreensão de conceitos de IA e aprendizado de máquina
  • Experiência com linguagens de programação (Python recomendado)
  • Familiaridade com tecnologias e sistemas de saúde

Público-Alvo

  • Profissionais da saúde
  • Engenheiros biomédicos
  • Desenvolvedores de IA
 14 Horas

Próximas Formações Provisórias

Categorias Relacionadas